光子盒研究院出品
在过去一年多的时间里,量子软件行业出现了一些微妙的转折。
许多量子软件公司是作为“纯”量子软件公司成立的,并在当时表示,从事基于经典的解决方案将使他们的工作重点转移。但现在,他们中的许多正在引入基于经典的解决方案(有时称其为量子启发, quantum-inspired)作为其产品系列的一部分。
例如,QC Ware的Prometheum量子化学应用、SandboxAQ开发的量子模拟和优化解决方案将在GPU(图形处理单元)或TPU(张量处理单元)上运行、Zapata推广他们对生成式人工智能的使用、Strangeworks表示他们不久将推出利用人工智能技术的新工具、1Qbit开发了一种对模拟退火(SA)进行强化学习的“黑箱”方法......
Prometheum基于GPU实现
Zapata的Orquestra基于生成式AI
需要明确的是,这些并不是混合的经典/量子算法,而是纯粹的经典(尽管是创新的经典)解决方案。
对于这些公司来说,这些是务实的变化,而且很有意义。终端用户通常并不关心他们的问题是如何解决的——只要它能解决。如果一个基于经典的解决方案能够首先达到目的,这将是他们的首选。对于软件公司来说,这将更快地带来收入、也使他们的投资者更高兴。
而与此同时,他们将能够与他们的终端用户建立关系,并更好地了解他们试图解决的问题。在更多情况下,这些公司正在研究基于张量网络等算法的解决方案:这些算法可以首先在GPU上实现,一旦有了更强大的机器,再相对容易地更新到真正的量子计算机上运行。
有一点需要指出的是,尽管企业今天正在使用很多经典的基础解决方案,但许多企业并没有使用多年前可能已经开发的、最现代或最有效的解决方案(尽管可能有许多组织仍然在尝试使用Excel电子表格来解决各种优化问题)。
因此,将他们转移到我们最好的、最有效的现代经典算法仍然提供了重要价值。因此,当我们等待更强大的量子计算机出现,并使纯量子或基于量子/经典的混合解决方案变得可行时,这也不失为一个好方法。
参考链接:
[1]https://www.promethium.qcware.com/
[2]https://www.sandboxaq.com/solutions/quantum-simulation
[3]https://www.zapatacomputing.com/
[4]https://1qbit.com/our-thinking/
[5]https://quantumcomputingreport.com/subtle-pivots-in-the-quantum-software-industry/
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