Интересное
Квантовый интеллект: какие задачи бизнес может поручить квантам и AI уже сейчас
Какие преимущества может дать бизнесу внедрение квантового AI? Разбираемся на основе аналитического доклада, подготовленного Управлением исследований и инноваций Сбера в партнёрстве с ФГУП «ВНИИА им. Н. Л. Духова» и Институтом искусственного интеллекта AIRI.
Альберт Ефимов,
кандидат философских наук, вице-президент, директор Управления исследований и инноваций Сбербанка:
Сбер в соавторстве с партнёрами подготовил первый в России доклад о ситуации с квантовыми вычислениями не просто с точки зрения науки, но и с точки зрения бизнеса. При моделировании финансовых рисков, разработке новых молекул или ускорении обработки больших данных квантовые системы могут дать преимущество, как только станут даже незначительно дешевле или быстрее, чем существующие компьютеры. При этом крупнейшие мировые корпорации и почти все китайские бигтехи уже не только ведут исследования в области квантовых технологий, но и находят им первые бизнес-применения.
Для Сбера квантовые технологии и их развитие — это прежде всего инструмент для достижения практических целей. Мир меняется, стоит на пороге трансформации всех бизнес-процессов, что связано с развитием искусственного интеллекта. И это главная причина, по которой сегодня следует обсуждать развитие квантовых вычислений и их применение в бизнесе. Так, именно квантовые вычисления смогут решить проблемы, которые обострились на фоне бума генеративного AI, — это нехватка центров обработки данных (ЦОД) и всё возрастающая потребность в электроэнергии. Новая вычислительная парадигма позволит решить эти проблемы. Я уверен, что следующая технологическая революция произойдёт именно благодаря синергии квантовых систем и AI.
Гонка за квантовое превосходство
Крупные технологические компании активно инвестируют в собственные разработки квантовых технологий. Как говорится в докладе, рекордным по объёму негосударственных инвестиций в это направление стал 2022 год: крупнейшие сделки оценивались в 350—500 млн долларов, а общий объём частных вложений в квантовые стартапы составил 2,35 млрд долларов. А мировой объём государственных инвестиций по данным на 2023 год превысил 34 млрд долларов.
Иностранные бигтехи пришли на рынок квантовых разработок около 10 лет назад. Сегодня они доминируют в оборудовании и комплектующих — это наиболее развитые сегменты квантовой индустрии в мире.
Хотя квантовые компьютеры ещё недостаточно совершенны в техническом плане, но компании уже сейчас находят им применение. Доступ к квантовым вычислениям для учёных и бизнес-партнёров при помощи облака предоставляют многие крупные корпорации.
Задачи для квантового AI
Квантовые компьютеры могут ускорить работу нейросетей за счёт того, что вычисления в их процессоре позволяют быстро перемножать большие массивы чисел (матрицы). Такие массивы используются и в работе больших языковых моделей (LLM), и при решении задач на оптимизацию процессов.
Основное препятствие для полноценного прикладного использования квантовых компьютеров — это пока ещё высокий уровень ошибок, или так называемый шум. Зашумление в квантовых процессорах происходит по многим причинам: из-за колебаний электромагнитного поля, температуры, различных эффектов, возникающих при взаимодействии квантовых элементов.
Пока решается проблема со снижением «шума», задачи в области AI решают на гибридных системах с использованием квантово-вдохновлённых алгоритмов.
Квантовый словарь
Кубит — квантовый аналог классического бита. Может одновременно находиться в состояниях 0 и 1, что называют суперпозицией. Это позволяет квантовому процессору считать сразу несколько вариантов в алгоритме, выигрывая в скорости.
Квантово-вдохновлённые алгоритмы — вычислительные методы с учётом принципов квантовой механики, которые используются для решения задач на классических компьютерах. Программисты берут результаты вычисления на квантовом процессоре и пересылают в обычный компьютер для обработки.
Сейчас квантовый AI применяют для задач с использованием случайных величин и комбинаторики: предсказания финансовых рисков, разработки инвестиционных портфелей с глубоким хеджированием, логистики, маршрутизации, анализа геологических данных в нефтедобывающей отрасли, анализа климатических данных для борьбы с изменениями климата, моделирования молекулярных структур и прогнозирования химических свойств новых соединений для фармацевтики и промышленности.
Кто занимается квантовым AI в России
За реализацию практических проектов в области квантового AI отвечают Российский квантовый центр (РКЦ) и госкорпорация «Росатом», в том числе её дочерняя структура ООО «СП “Квант”». Разработку и тестирование пилотных проектов РКЦ ведёт в квантовом облаке QBoard.
Всего командой QBoard выполнено уже более 15 проектов. В их числе:
В квантовую гонку включается и российский бигтех. Поставщик облачных услуг Cloud.ru открыл в 2023 году лабораторию, где будет разрабатывать квантовые бизнес-приложения.
«Однозначно, интерес к квантовым технологиям есть, и он растёт, — отмечает Альберт Ефимов, вице-президент, директор Управления исследований и инноваций Сбербанка. — Я бы выделил две категории компаний, активно изучающих это направление. Первая — крупные корпорации финансового, нефтегазового и других секторов экономики, у которых есть собственные R&D-подразделения и потребность в обработке больших объёмов данных. Такие компании, как правило, готовы инвестировать в долгосрочные исследования. Вторая категория — сомневающиеся, которые наблюдают за развитием квантовых вычислений, чтобы получить убедительные доказательства их эффективности».
Что ещё предстоит сделать
Согласно данным доклада «Квантовые вычисления: перспективы для бизнеса», выделяют восемь этапов, которые проходят компании от первоначального знакомства с идеей квантового AI до его внедрения в практику. Такой путь характерен для разных коммерческих компаний и не зависит от отрасли. Сейчас зарубежные и российские компании дошли до 3—5-й стадии.
Этапы работы бизнеса с квантовым AI
Источник: SberLabs
Чтобы двигаться дальше, необходимо найти бизнес-задачи для конкретных отраслей и компаний, которые будут решаться квантовым AI эффективнее, чем классическими подходами. В этом направлении сейчас работает и Сбер.
Станислав Страупе,
научный руководитель Центра квантовых технологий Сбербанка:
Создать собственный квантовый компьютер могут себе позволить лишь единицы отечественных компаний, однако спрос на квантовые вычисления есть и будет расти. На текущем этапе, пока нет явных лидеров среди квантовых вычислителей, заказчики для реализации пилотных проектов хотят получить доступ ко всем технологиям в одном месте, чтобы проводить исследования и адаптировать алгоритмы. Оптимальным инструментом для этого становятся облачные сервисы. Соответственно, в ближайшее время технологические партнёрства в области квантовых вычислений будут выстраиваться прежде всего между облачными провайдерами и производителями оборудования.
Не менее важно подготовить инфраструктуру: разработать аппаратные решения и прикладные алгоритмы для работы непосредственно на квантовых компьютерах или в гибридных сетях. Согласно выводам доклада, для этого в России должно появиться больше стартапов.
Специалистов по квантовым технологиям сегодня уже готовят «на опережение спроса». Подготовку бакалавров, магистров и аспирантов внедрили 23 вуза и научных организации России. Учебные программы разрабатывают ГК «Росатом» и заведения в составе Консорциума Национальной квантовой лаборатории: МФТИ, ФИАН, НИТУ МИСиС, НИУ ВШЭ, НИЯУ МИФИ, Дальневосточный федеральный университет, Томский государственный университет, Южный федеральный университет.
«Квантовые технологии — это не то, что можно внедрить по нажатию кнопки, — говорит Станислав Страупе, научный руководитель Центра квантовых технологий Сбербанка. — Без наличия профильной экспертизы невозможно понять, применимы ли эти технологии в собственном бизнесе. Поэтому основная рекомендация для бизнеса — наращивать соответствующую экспертизу у себя или формировать партнёрства с теми, у кого она есть. Экспертам можно порекомендовать более пристально следить за рынком и кейсами в области квантовых вычислений, а также не останавливаться только на этом типе вычислений, а прорабатывать, сравнивать с другими».