A Microsoft e a KPMG estão se preparando para testar os recursos do Azure Quantum nos tipos de problemas do mundo real que devem dar à computação quântica uma vantagem sobre as abordagens tradicionais.
Esses problemas têm a ver com a otimização de sistemas e redes, como onde melhor colocar torres de telefonia celular ou como alocar investimentos para atender às prioridades do cliente em relação a riscos versus recompensas.
“Problemas de otimização são encontrados em muitos setores e geralmente são difíceis de resolver usando métodos tradicionais que podem acelerar a otimização”, explicou Krysta Svore, gerente geral da Microsoft Quantum, em um post de blog . “A simulação desses efeitos quânticos em computadores clássicos levou ao desenvolvimento de algoritmos de otimização inspirada no quantum (QIO) que rodam em hardware clássico.”
Esses algoritmos refletem a perspectiva quântica, na qual as informações não assumem necessariamente a forma de uns e zeros rígidos, mas podem, em vez disso, refletir uma gama de valores simultaneamente durante o processamento. A beleza dos algoritmos QIO é que eles não precisam ser executados em processadores quânticos honestos para o bem, que ainda estão em sua infância.
A parceria Microsoft-KPMG dá às duas empresas a chance de ajustar os algoritmos e como eles são usados para maximizar os recursos de QIO do Azure Quantum.
“A plataforma Azure Quantum nos permite explorar várias abordagens diferentes de solver utilizando o mesmo código, ajudando a minimizar o retrabalho e melhorar a eficiência”, disse Bent Dalager, chefe global do Quantum Hub da KPMG. “O objetivo comum para esses projetos iniciais é construir planos de solução para problemas comuns de otimização da indústria usando o Azure Quantum, que podemos fornecer a mais clientes em escala.”
Esta não é a primeira vez que a equipe de computação quântica da Microsoft experimenta desafios de otimização do mundo real: alguns anos atrás, pesquisadores da Microsoft e da Ford usaram algoritmos QIO para analisar estratégias para suavizar os engarrafamentos de tráfego na área de Seattle . Estudos preliminares mostraram uma diminuição de mais de 70% no congestionamento e uma redução de 8% no tempo médio de viagem.
No ano passado, a Toyota Tsusho e uma startup japonesa chamada Jij usaram o Azure Quantum para otimizar o tempo dos semáforos. Eles descobriram que os algoritmos QIO podem reduzir o tempo de espera para motoristas parados no sinal vermelho em cerca de 20%, economizando uma média de cerca de 5 segundos para cada carro. E a Trimble, com sede na Califórnia, recorreu ao Azure Quantum para identificar as rotas mais eficientes para frotas de veículos, garantindo que menos caminhões fiquem vazios.
O projeto Microsoft-KPMG começará com foco em soluções de benchmarking para otimizar portfólios de serviços financeiros e operações de telecomunicações.
A otimização do portfólio tem a ver com o equilíbrio da combinação de investimentos para minimizar o risco e maximizar o lucro, mantendo-se dentro de um determinado orçamento. À medida que as opções financeiras ficam mais complexas, torna-se difícil avaliá-las usando uma abordagem analítica de força bruta - mas os algoritmos de QIO são adequados para enfrentar o desafio.
A otimização inspirada no Quantum também pode aumentar a eficiência das redes de telecomunicações de voz sobre LTE, levando a uma melhor experiência do usuário para os clientes. No futuro, o projeto poderia examinar estratégias de otimização para a colocação de torres de celular, transferência móvel entre torres de celular e agendamento de equipe para call centers.
“As equipes planejam compartilhar os resultados nos próximos meses”, disse Svore.
Consultado a:03\12\2021
https://www.geekwire.com/2021/microsoft-and-kpmg-get-set-to-test-quantum-computing-with-real-world-problems/
