Американсько-український стартап Haiqu, що спеціалізується на розробці квантового програмного забезпечення, вперше продемонстрував здатність квантових комп’ютерів працювати з високовимірними даними, характерними для реальних задач. Цю технологію команда використала для покращення алгоритмів виявлення аномалій. Про це повідомили в Haiqu.
Які результати експериментів?
Експерименти проводилися на квантовому процесорі останнього покоління IBM Heron. Команда застосувала новий метод квантового завантаження даних, що дозволяє ефективно “упаковувати” сотні і тисячі ознак в обмежену кількість кубітів. В результаті їм вдалося завантажити понад 500 ознак у схеми на 128 кубітах. Це суттєво перевищує попередні демонстрації і вперше дало практичне покращення алгоритму пошуку аномалій на реальному квантовому пристрої.
Чому це важливо для обробки даних?
На практиці дані часто є занадто складними та “шумними” для класичних алгоритмів. Квантові комп’ютери дозволяють по-іншому подати ці дані, що робить закономірності та збої більш виразними. Проте до цього часу така обробка даних була обмежена через невелику кількість кубітів та операцій, доступних у моделях квантових процесорів.
“Сучасні квантові комп’ютери, хоча й не ідеальні, вже наближаються до практичних застосувань. Завдяки нашому підходу квантові алгоритми працюють на значно більших масштабах, де квантова обробка даних починає давати переваги, що ми й продемонстрували на задачі з аномаліями”, – зазначає співзасновник і CTO Haiqu Микола Максименко.
Нова технологія відкриває можливості для практичного застосування квантових обчислень у фінансах, енергетиці, медицині та інших секторах. “Можливість представлення високорозмірних даних з сотнями і навіть тисячами ознак відкриває шлях до розробки застосунків нового масштабу, що команда Haiqu експериментально продемонструвала на нашому обладнанні. Такі результати просувають індустрію вперед на шляху до досягнення квантової переваги вже у найближчому майбутньому”, – зазначає директор IBM Research Джей Гамбетта.
Завдання з виявлення аномалій є критично важливими: від пошуку шахрайства у фінансових транзакціях і нетипової поведінки на ринках до відхилень у показниках пацієнтів, роботі промислових сенсорів чи незвичних погодних патернів. Навіть невелике підвищення точності в цих випадках може дати відчутний ефект для цілих індустрій.
Експеримент свідчить про потенційну можливість квантової переваги в обробці даних. Хоча конкретний приклад був обмежений можливістю перевірки результату на класичному комп’ютері, час обробки даних на квантовому обладнанні був меншим, ніж час аналогічної класичної симуляції. Водночас метод вже сьогодні дозволяє створювати представлення, які важко або неможливо відтворити на класичних комп’ютерах.
Надалі Haiqu планує розширити дослідження до більш складних даних і ширшого спектра задач. Стартап також розпочав прийом заявок на участь у бета-тестуванні технології для інших типових масивів даних.
Нагадаємо, що дві компанії з українським корінням, Haiqu і Respeecher, увійшли до списку 100 найперспективніших стартапів світу у сфері передових технологій за версією Всесвітнього економічного форуму (WEF).
