Топ-100 Прогнозы погоды можно сделать точнее благодаря квантовым компьютерам - Pro город будущего

Прогнозы погоды можно сделать точнее благодаря квантовым компьютерам

Алгоритм, основанный на принципах квантовой физики, но применяемый на классических компьютерах, может значительно упростить прогнозирование погоды и моделирование турбулентности.

По словам исследователей, использование квантовых алгоритмов на классических компьютерах может сократить время моделирования турбулентных потоков жидкости с нескольких дней на мощных суперкомпьютерах до нескольких часов на обычных ноутбуках. Это, в свою очередь, может улучшить прогнозы погоды и повысить эффективность промышленных процессов.

Турбулентность в жидкости или воздухе представляет собой сложное явление, включающее в себя множество взаимодействующих вихрей, которые быстро становятся настолько хаотичными, что даже самые мощные компьютеры не могут точно их смоделировать. Однако квантовые алгоритмы обещают улучшить ситуацию, но в настоящее время даже самые передовые машины способны лишь на элементарные демонстрации.

Для упрощения моделирования турбулентности ученые заменяют точные расчеты вероятностями. Но даже при таком приближении ученым приходится выполнять вычисления, которые невозможно выполнить, пишет New Scientist.

Мнение ученых

Никита Гурианов из Оксфордского университета и его коллеги разработали новый подход, использующий алгоритмы, вдохновленные квантовыми компьютерами, под названием «тензорные сети» для представления распределений вероятностей турбулентности.

Тензорные сети зародились в физике и получили широкое распространение в начале 2000-х годов. Сейчас они представляют собой многообещающий способ повысить производительность существующих классических компьютеров до появления по-настоящему полезных квантовых машин.

«Алгоритмы и способ мышления происходят из мира квантового моделирования, и эти алгоритмы очень близки к тому, что делают квантовые компьютеры», — говорит Гурианов.

Всего за несколько часов команда смогла провести моделирование на ноутбуке, которое ранее занимало несколько дней на суперкомпьютере. Новый алгоритм обеспечил тысячекратное снижение требований к процессору и миллионкратное снижение требований к памяти. Хотя это моделирование было лишь простым тестом, подобные проблемы в более крупном масштабе лежат в основе прогнозов погоды, аэродинамического анализа самолетов и анализа промышленных химических процессов.

Проблема турбулентности, которая имеет данные в пяти измерениях, становится чрезвычайно сложной без использования тензоров, говорит Гуннар Меллер из Кентского университета в Великобритании.

«С вычислительной точки зрения это кошмар. Возможно, это можно сделать в некоторых случаях, когда у вас есть суперкомпьютер и вы готовы запустить его на месяц или два», — считает он.

Тензорные сети работают, по сути, уменьшая объем данных, необходимых для моделирования, что значительно снижает вычислительную мощность, необходимую для его выполнения. Количество и характер удаляемых данных можно тщательно контролировать, регулируя уровень точности.

Подобные процессы уже использовались раньше

В 2019 году компания Google объявила, что процессор Sycamore достиг «квантового превосходства» — точки, в которой квантовый компьютер может выполнить задачу, которая для обычных компьютеров была бы практически невыполнимой.

Однако позже тензорные сети, имитирующие ту же задачу на больших кластерах обычных графических процессоров, достигли того же результата всего за 14 секунд, что опровергло предыдущее заявление Google. Впоследствии Google снова вышел вперед с новой машиной Willow.

Большие и отказоустойчивые квантовые компьютеры, когда они будут созданы, смогут работать с тензорами в гораздо большем масштабе и с гораздо большей точностью, чем классические компьютеры. Однако Меллер говорит, что его воодушевляет то, что можно достичь уже сейчас.

Он утверждает, что авторы этой статьи смогли достичь результатов, которые были бы невозможны на суперкомпьютере, благодаря более умному алгоритму. Если использовать этот алгоритм на суперкомпьютере, можно добиться гораздо большего, чем при любом прямом вычислительном подходе. Это сразу же приносит огромную пользу, и нет необходимости ждать еще 10 лет до появления идеального квантового компьютера.

Новые данные подтверждают роль микробов в развитии деменции

В Австралии изобрели нейротренажер для восстановления подвижности рук после инсульта

В российский супермаркет устроят роботов-уборщиков