中国为什么要自主研发量子计算机?
前言
量子计算是突破普通认知的前沿性、颠覆性和革命性科学技术。不同于经典计算机中bit只能处于0或者1的状态,量子计算机的信息单位qubit能以0和1的叠加态存在,这是其并行计算能力的基础,使得量子计算未来能够在关键技术领域提供超越经典计算机极限的计算能力。那么,中国为什么要自主研发量子计算机?量子计算可以率先在哪些方向上产生作用,我们将如何利用量子算力?我们来一探究竟......
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中国为什么要自主研发量子计算机?
量子计算机对比传统计算机,犹如“电脑”对比“算盘”,原子弹是新中国成立初期的“护国重器”,而量子计算机则是信息时代的镇国之宝。
(1)量子计算技术具有极高的战略价值
量子计算机具备的超级计算能力,在军事战备上能够应用于核武器爆炸的数值模拟、实施电子对抗与反对抗,提高新型武器的迭代速度,甚至能够在战场上替代人实现即时作战策略。在密码破解领域,量子计算能够用于快速破解和侵入敌方的军事密码系统和设施,这会对传统RSA密钥体系造成极大的冲击。此外,量子计算将在新材料研发、生物医疗、金融分析乃至人工智能领域发挥重要的作用,彻底改变当前消费、医疗、网络、金融、基础研究等领域的发展格局。
(2)国家战略要求
我国正处于实现中华民族伟大复兴的关键历史时期,世界正处于百年未有之大变局,而量子计算是国际公认的引领社会跨越式进步的变革性技术。经过数十年的发展亦将达到“质变”阶段,因此比照“两弹一星”工程的规格启动量子计算攻关正当其时。
(3)国外竞争加剧
欧美澳等均已先后投入巨资,全力展开量子计算的研制和产业化的开发。国外以美国为首的发达国家目前获得领先优势,第一个宣布实现“量子霸权”,整体上国外量子计算专利已占据半边江山,且美国IBM等巨头企业已经在全球布署量子计算机,很可能我国量子计算机软件系统将会面临使用少、知识产权落后、用户流失等问题,会造成自主知识产权产品用户习惯的丢失,最终回到“电子计算机时代”,未来将会受制于人,只能学习国外的计算语言,使用国外的操作系统和软件。在如此激烈竞争的国际形势下,我们不能落后,也承受不起落后的代价,布局开发量子计算迫在眉睫。
国产量子计算机操作系统(来源本源量子)
(4)解决卡脖子技术
面对激烈的国际竞争形势,我们必须清醒地认识到,我国的量子计算研发依然较为薄弱,很多关键技术尚未取得,同时,我国量子计算领域的发展越来越多地受到进口核心科研设备的制约。这些在今后五至十年内对我国的影响将会继续扩大。我们必须尽早全面地认识到自身的薄弱点,针对性地攻关突破,全面发展量子计算相关技术,带动相关行业共同进步,逐步缩小与国际的差距,并在未来尽早实现技术赶超。中国买不来原子弹,也买不来量子计算机。在量子计算领域,我国必须自立自强。
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量子算力会在哪些方向率先起作用?
二十一世纪以来,数据信息呈现爆炸式增长。据估计,人类在过去三年间产生的数据量超过了之前几千年的总和,而经典计算机芯片由于μm尺度下量子效应显现等诸多原因,晶体管数量的提升受到限制,量子计算机的出现无疑为我们打开了一扇新的大门。我们分析,量子算力未来可能会在如下方向率先产生作用:
(1)公共安全事件中,对资源的调度优化
量子计算有望规划最优路线。在公共安全事情处理时最需要关注的就是紧急资源的调度,在复杂的交通环境中寻找最优的路线保证应急人员和物资以最快的速度到达现场。执行任务时会遇到各种错综复杂的路线,还需考虑各种障碍的影响,在处理紧急任务时,用最短的时间找到最优的路线将是处理应急救援任务时不可避免的需求。量子算法因为其并行特性,有能力处理因为约束条件(各种需求限制)的个数增加而规模急剧增大的计算问题,有望在考虑现实任务场景中更多环境因素影响下,更快地规划出最优的路线。
(2)大数据中的归类处理
量子计算可以快速进行大量数据的归类处理。在未来的时代,当量子计算机促进各类数据集的集成时,有望取得重大突破,量子计算机将为他们提供快速分析和海量数据集成的能力。
量子计算预测病毒传播节点
比如,量子聚类分析。对于一组对象,根据它们之间的相似程度, 将相似的对象构成一组, 进而分为若干组,这一过程就称为聚类。作为数据挖掘的一项功能,聚类分析可以用来分析数据的分布、挖掘各数据类的特征、确定有价值的数据类等等。由于在当今“大数据”的背景下数据库所包含的数据量越来越大,聚类分析已成为数据挖掘研究中一个非常活跃的研究课题。将聚类分析的问题用量子的方法进行优化,主要采用两种办法: 第一种方法是将经典聚类算法的距离计算改为量子相似度计算方法;第二种方法要利用统计力学或者量子力学的原理,优化算法对数据的发掘性能。
(3)气象中的探测与分析
量子计算可用于气象预测。传统计算机分析天气数据的过程可能不够快,无法跟上不断变化的天气状况,只有通过大量的硬件(TPU、GPU)去进行加速,造成成本过高等问题,量子计算可以通过利用计算能力的优势,来开发新的方法来理解和预测天气,包括支持精确的个人决策的超局部降水预报,用收集的大量卫星和其他环境数据来增强对极端天气事件(如飓风和龙卷风)的预测,从而高效快速地处理。
神经网络具有独特的解决非线性问题的特征,因此特别适合解决天气预测这种典型的非线性问题。使用传统神经网络进行天气预测需要分析大量包含多个动态变量的数据,例如气温、压力和密度,这些变量以一种非常复杂的方式相互作用,基于神经网络的气象预测的准确率并不能让人满意。量子神经网络是传统神经计算系统的自然进化,它充分利用量子计算的巨大威力,提升神经计算的信息处理能力。
量子计算在人工智能方向的应用
目前,量子计算由于硬件发展限制,一般采用经典-量子混合方案,气象预测中的重要特征输入混合量子经典神经网络,从而构建更加具有复杂气象特征相互作用学习能力的量子神经网络,将气象学中的地面观测气压、温度和风向风速通过VQC(变分量子线路)的带参量子逻辑门进行编码,然后继续通过其他随机参数的量子逻辑门继续进行变换,最后测量得到期望值,继续作为经典神经网络的输入,然后经过经典神经网络的计算,最终得到气象预测的结果。其具有以下优势:(1)指数级的记忆容量;(2)神经网络采用较少的隐层神经元却能有更高的性能;(3)模型收敛速率快;(4)消除了灾变性的失忆现象(克服经典神经网络难以训练深层网络的弱点);(5)规模小、稳定性和可靠性高。
(4)信息安全的保障
量子加密可以为信息安全提供有力保障。当今社会信息安全越来越受到重视是因为它已经成为影响国家安全的一个权重高的因素,计算机存储和处理的是有关国家安全的政治、经济、军事、国防的情况及一些部门、机构、组织的机密信息或是个人的敏感信息、隐私,因此成为敌对势力、不法分子的攻击目标。作为维护公共安全的重要一环,在量子计算的浪潮下,传统的信息加密手段已经岌岌可危。对于对称密码算法和哈希函数(例如 AES、SHA1、SHA2 等),虽然有量子算法可以理论上攻破,但其影响有限且有很多限制条件,目前威胁尚小。著名的量子算法是1996年的Grover's algorithm。而对于公钥密码算法,其安全性依赖的数学问题可以被高效的量子算法所解决。由于底层依赖的数学问题(如离散对数、大整数分解等)被解决,所以这些公钥密码算法不再安全,这直接影响目前使用的 RSA、Diffie-Hellman、椭圆曲线等算法。著名的量子算法是 1994 年的 Shor's algorithm。
密 码量子破译研究
在本源量子的官方网站(https://qcloud.originqc.com.cn/application)已经给出了破解两种非对称加密算法的生动演示,分别针对RSA和ECC加密。RSA是一种建立在质数相乘与质因子分解计算复杂度的不对称性上的加密算法,被广泛应用于数据加密和数字签名技术中。ECC是一种非对称加密算法,通常被用于密匙协商和数字签名。相比RSA,ECC优势是可以使用更短的密钥,来实现与RSA相当或更高的安全。
而后量子密码(PQC,也叫抗量子密码),其最主要的目的就是应对量子破密的威胁,不仅在现在的计算条件下安全,也要在量子计算机下安全。同时要兼具运行速度、兼容性、多场景应用等方面,将是未来社会数据安全的保障。
(5)海量数据库中的信息检索
量子计算可以进行快速的信息检索。Grover搜索算法作为量子计算中具有代表性算法之一,极大地降低了算法的复杂度,在理论上已多次证明其优越性。在量子计算机上运行的非结构化搜索算法,对输入数据进行量子编码,利用振幅放大技术将被标记数据的量子编码形式的振幅放大达到搜索目的,从而解决非结构化数据中标记数据的搜索问题。该算法有望实现对于公共安全中时刻产生的海量数据库中有效信息的快速检索。从海量驳杂无序的数据中,筛选出符合犯罪行为的高价值数据,能在线索极度缺乏的情况下,快速找到案件侦破的关键信息和嫌疑对象,提高破案效率。
在社会治安管理方面,公安机关每天收集海量数据,需要在海量数据中快速搜索有效信息并实时处理,当数据量基数增加时,仅使用经典计算机将无法保证时效。未来可以结合量子计算系统,充分结合大数据、云计算等技术通过创新社会治安防控手段,实现对各类公共安全相关区域和部位的监控点实施日常视频巡控,实时视频、录像的快速搜索调阅,结合量子算法的图像识别快速抓取关键信息,依托智能分析的预警、快速调度资源对应急事件的可视化应急指挥等。
量子计算图像识别应用
本源量子此前基于自研的量子机器学习框架VQNet,在量子操作系统本源司南上运行验证了QGAN量子破损图像修复应用,能够实现对破损图像的修复操作,展现了量子计算机上的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势,未来也可以应用于公安部门日常办案所需的图像处理领域,音频处理领域,加解密领域。
(6)金融领域的风险管控与投资组合优化
量子计算机通过量子计算分析和建模无限数量的当前事件和市场场景,帮助客户确定最优投资组合; 更有效地识别欺诈指标或大规模的市场变化; 开发全新的金融服务算法和风险控制模型。 未来,量子计算将应用于智能金融、资产和风险管理、高频交易、欺诈检测、加密货 币等金融服务的各个 领域。
量子期权定价与量子VaR值计算
JP Morgan和IBM在派生定价二次加速量子算法方面展开合作, BMO和XANADU在量子蒙特卡洛算法方面展开合作, 本源量子正与建信金科等国内金融机构开展基于量子蒙特卡罗算法的金融资产风险价值计算与期权定价研究。 西班牙量子金融算法公司Multiverse Computing与多家大型金融机构合作如BBVA和Bankia, 正在 探索量子计算的潜力计算 , 并且在近期宣布使用量子计算机解决特定的投资组合优化问题,获得了 100倍的速度优势。
(7)生物化学、航空航天等的应用
受限于经典计算机算力,对大型分子的准确性状模拟依然是较大难题,生物医药等领域的新品性状测试需要通过反复大量实验,时间成本高昂。量子计算机的基础运算单元由微观粒子或具有宏观量子态的器件构成,并通过量子态的受控演化,实现信息编码和计算存储,所以量子计算天然擅长模拟分子特性,其有望直接帮助人类获得大型分子性状,极大缩短新药开发的理论验证时间。
在化工领域,量子计算可能会在工业设计与催化剂研发等领域产生作用。传统的新材料研发一般采用逆向合成法,这种方式是一种典型的经验驱动的开发方式,科学家在选定目标分子后,不断地探索各种逆向途径,整个过程短则几周,长则几年,既费时又不容易规模化。
量子计算赋能流体仿真
量子计算机及其算法 亦 可 应用于计算流体动力学、飞机爬升优化、机翼设计优化、飞机装载优化、求解偏微方程的量子神经网络等问题。本源量子此前参与了欧洲空客公司组织的全球量子计算挑战赛,在计算流体动力学项目上获得单项冠军,并推出了量子计算流体动力学应用“本源量禹”,未来可在航空航天、热能动力、环境工程等领域,进行更高效的数值仿真实验。
国内量子计算头部企业
在研发与商用领域的优势
本源量子作为国内最早切入量子计算赛道的商业公司之一,依托中科院量子信息重点实验室,在工程化量子计算机整机研制与实用化应用开发领域有着先发优势。公司以打造实用化量子计算机为宗旨,着力构建自主可控的量子计算生态圈,打造了以研发制造为核心的量子计算上下游生产制造链、以市场导向和产业需求为指引的量子计算生态应用链、以培养产业化人才为目标的量子计算科普教育链。
目前,公司已推出自主可控的全栈式量子计算解决方案,包括量子芯片、量子测控系统、环境支撑系统、量子云系统、软件操作系统、应用算法等,并具有一支专精的量子计算工程师队伍。公司已,向用户开放量子算力,并实现了向终端用户进行整机交付。
在量子计算应用领域,本源量子对标国际成熟的应用开发模式,与国内金融、生物医药、化学工业、人工智能、网络安全等多个行业伙伴建立了深度合作机制,共同探索、推广量子计算的应用。随着量子计算硬件与软件技术的快速发展,本源量子将助力国内企业应对量子计算带来的挑战。
参考资料
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本源量子官网应用案例
https://qcloud.originqc.com.cn/application
(文中部分图片来源于网络)