Algorytm inspirowany mechaniką kwantową może poprawić prognozy pogody

Przełomowa technologia obliczeń symulacji turbulencji

Algorytmy inspirowane mechaniką kwantową rewolucjonizują sposób, w jaki symulujemy przepływy turbulentne w płynach, pozwalając przeprowadzać skomplikowane obliczenia na zwykłym laptopie w ciągu kilku godzin zamiast wielu dni na superkomputerach. Naukowcy uważają, że ta innowacja może znacząco poprawić prognozy pogody oraz zwiększyć efektywność procesów przemysłowych.

Wyzwanie symulacji turbulencji

Turbulencja w cieczach i gazach to jedno z największych wyzwań dla współczesnych obliczeń. Zjawisko to obejmuje liczne, oddziałujące na siebie wiry, które szybko stają się tak chaotyczne i złożone, że nawet najpotężniejsze komputery mają trudności z ich precyzyjnym odwzorowaniem. Chociaż komputery kwantowe obiecują ogromne możliwości w tej dziedzinie, obecnie są one w stanie wykonywać jedynie podstawowe symulacje.

Dotychczasowe próby uproszczenia problemu polegały na zastępowaniu precyzyjnych obliczeń szacunkami probabilistycznymi, ale nawet takie podejście generowało niewyobrażalne wymagania dla procesów obliczeniowych. To właśnie w tym kontekście pojawia się nowa metoda, opracowana przez naukowców z Uniwersytetu Oksfordzkiego.

Algorytmy inspirowane kwantowymi tensorami

Zespół badawczy pod kierownictwem Nikity Gourianova wykorzystuje algorytmy inspirowane komputerami kwantowymi, znane jako sieci tensorowe, do odwzorowania rozkładów prawdopodobieństwa turbulencji. Sieci tensorowe, które po raz pierwszy znalazły zastosowanie w fizyce na początku lat 2000, pozwalają na znaczące zwiększenie wydajności klasycznych komputerów przed nadejściem ery w pełni funkcjonalnych maszyn kwantowych.

„Algorytmy te czerpią inspirację z kwantowych metod symulacji i są bardzo zbliżone do tego, jak działają komputery kwantowe” – wyjaśnia Gourianov. „Widzimy drastyczne przyspieszenie, zarówno w teorii, jak i praktyce.”

Rewolucyjna efektywność

Zastosowanie nowej techniki umożliwiło przeprowadzenie symulacji na laptopie w ciągu kilku godzin, podczas gdy wcześniej wymagało to wielu dni pracy superkomputera. Nowy algorytm zmniejszył zapotrzebowanie na moc obliczeniową aż 1000-krotnie, a na pamięć – milionkrotnie. Choć test był stosunkowo prosty, technologia ta może znaleźć zastosowanie w prognozowaniu pogody, analizie aerodynamiki samolotów czy optymalizacji procesów chemicznych w przemyśle.

„Problem turbulencji, który operuje na danych w pięciu wymiarach, jest koszmarem obliczeniowym bez użycia sieci tensorowych” – mówi Gunnar Möller z Uniwersytetu Kent. „Bez tej technologii rozwiązanie takich problemów wymagałoby superkomputera i miesięcy pracy.”

Precyzja i kontrola

Sieci tensorowe działają poprzez redukcję ilości danych wymaganych do symulacji, co znacznie zmniejsza moc obliczeniową niezbędną do ich przeprowadzenia. Kluczową zaletą tej technologii jest możliwość precyzyjnego kontrolowania ilości i rodzaju danych usuwanych z symulacji, co pozwala dostosować poziom dokładności do konkretnego zastosowania.

Przyszłość obliczeń a komputery kwantowe

Sieci tensorowe nie są nowością w wyścigu między twórcami komputerów kwantowych a specjalistami od komputerów klasycznych. W 2019 roku Google ogłosiło osiągnięcie „kwantowej supremacji”, twierdząc, że ich procesor Sycamore wykonał zadanie, które dla klasycznego komputera byłoby niemożliwe. Jednak symulacja tego samego problemu za pomocą sieci tensorowych na klastrach klasycznych procesorów graficznych podważyła to twierdzenie, wykonując zadanie w nieco ponad 14 sekund.

Chociaż komputery kwantowe, takie jak nowe urządzenie Willow od Google, wciąż rozwijają się i zyskują przewagę, sieci tensorowe już teraz przynoszą korzyści. „Dzięki laptopowi autorzy tej pracy byli w stanie pokonać to, co możliwe na superkomputerze, po prostu dzięki inteligentniejszemu algorytmowi” – mówi Möller. „Jeśli wykorzystamy ten algorytm na superkomputerze, możemy osiągnąć jeszcze więcej, nie czekając kolejnych 10 lat na doskonały komputer kwantowy.”

Przyszłość obliczeń obiecuje jeszcze więcej przełomów, ale już teraz widzimy, jak innowacje mogą radykalnie przyspieszyć rozwój nauki i technologii, otwierając drzwi do nowych możliwości.