Zapata запускает Quantum Pilot, чтобы помочь предприятиям определить высокоценные квантовые приложения

Квантовые вычисления на протяжении многих лет определялись аппаратными достижениями: больше кубитов, более низкие уровни ошибок, более длительные времена когерентности и всё более изощрённые подходы к отказоустойчивости. Однако для предприятий более совершенное оборудование создает новую проблему. Им всё ещё необходимо понять, что именно они могут с ним сделать.

Zapata Quantum стремится заполнить этот пробел с помощью Quantum Pilot, новой облачной, независимой от оборудования платформы, предназначенной для того, чтобы организации систематически определяли, оценивали и разрабатывали квантовые вычислительные приложения с реалистичным коммерческим потенциалом.

Quantum Pilot выходит в ранний доступ для выбранных корпоративных и государственных клиентов. Вместо того чтобы требовать от компаний привязки к конкретному квантовому компьютеру или архитектуре, платформа пытается построить постоянно развивающуюся дорожную карту, связывающую бизнес‑проблемы с алгоритмами, требованиями к оборудованию, технической осуществимостью и потенциальной экономической ценностью.

Запуск опирается на более широкую стратегию, ориентированную на приложения, в Zapata Quantum, основанную в 2017 году учёными из Гарварда и всё более сосредоточенную на программном уровне, находящемся между корпоративными задачами и быстро развивающимся квантовым оборудованием. Компания заявляет, что у неё сейчас более 60 выданных и ожидающих патентов, и она ранее сотрудничала с организациями, включая BASF, BMW, BBVA, BP и Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).

Преобразование готовности к квантовым вычислениям в задачу применения

Основная гипотеза Quantum Pilot состоит в том, что предприятия могут задавать неверный вопрос о квантовых вычислениях.

Вместо того чтобы в первую очередь сосредотачиваться на том, когда станут доступны достаточно мощные квантовые компьютеры, организациям также необходимо понять, какие рабочие нагрузки получат выгоду от этих машин, какие алгоритмы могут их решить, какие ресурсы потребуются этим алгоритмам и оправдает ли потенциальное преимущество затраты на разработку.

Это значительно сложнее, чем просто отслеживание количества кубитов.

Фармацевтическая компания, например, может иметь сотни вычислительно интенсивных процессов, охватывающих молекулярное моделирование, разработку лекарств, оптимизацию и машинное обучение. Только часть из них может быть реальными кандидатами для квантового ускорения. Эти кандидаты затем необходимо сравнивать с постоянно улучшающимися классическими методами и сопоставлять с оборудованием, которое может ещё не существовать в требуемом масштабе.

Quantum Pilot разработан, чтобы превратить это исследование в повторяемый процесс.

«Критическим входом в разработку квантовых приложений является эффективное и тщательное сопоставление сценариев использования с квантовыми вычислительными решениями», — сказал генеральный директор Zapata Sumit Kapur.

Идея состоит в том, чтобы не дать стратегии в области квантовых технологий превратиться в набор разрозненных экспериментов. Полученные в результате одной оценки знания могут вместо этого использоваться в последующих проектах по мере улучшения алгоритмов и оборудования.

Как работает Quantum Pilot

Quantum Pilot объединяет три системы, охватывающие разные части процесса разработки приложений.

Первая — Quantum Graph, собственный слой знаний, соединяющий потенциальные приложения с алгоритмами, академическими исследованиями и дорожными картами квантового оборудования. Zapata ранее описывала Quantum Graph как структурированную базу знаний, показывающую взаимосвязи между проблемами, алгоритмами и ресурсами оборудования.

Второй компонент, Quantum Engine, выполняет большую часть вычислительной работы. Он включает инструменты и AI‑агенты для выбора алгоритмов, проектирования экспериментов, бенчмаркинга оборудования и оценки квантовых ресурсов.

Оценка ресурсов особенно важна, поскольку алгоритм, выглядящий привлекательно с математической точки зрения, может потребовать нереального количества физических кубитов или непрактичного времени выполнения, если учитывать коррекцию ошибок и ограничения оборудования.

Третий компонент — Quantum Assurance, который сочетает экспертный обзор с методами формальной верификации, направленными на предоставление более убедительных доказательств того, что квантовое программное обеспечение работает как ожидается.

В совокупности три уровня предназначены для последовательного ответа на вопросы: Подходит ли эта бизнес‑проблема для квантовых вычислений? Какой алгоритм следует использовать? Что потребуется для его реализации? Корректна ли предложенная реализация? И когда экономические показатели могут оправдать её фактическое внедрение?

Quantum Pilot также входит в более широкую программную платформу Orquestra от Zapata, охватывающую оценку сценариев использования, оценку ресурсов, алгоритмы, гибридные квантово‑классические рабочие процессы и доступ к нескольким аппаратным средам.

Агентный ИИ встречает оценку квантовых ресурсов

Искусственный интеллект также становится частью рабочего процесса разработки квантовых технологий.

В начале этого года Zapata начала сотрудничать с NVIDIA над агентной AI‑системой, направленной на автоматизацию оценки квантовых ресурсов — задачи, требующей экспертизы в области молекулярного моделирования, квантовых алгоритмов, архитектур оборудования и коррекции ошибок.

Сотрудничество Zapata-NVIDIA изначально было сосредоточено на приложениях квантовой химии, таких как открытие лекарств, энергетика и передовые материалы. Компании разрабатывают скоординированные AI‑агенты, способные выполнять части процесса бенчмаркинга и оценки, которые традиционно требовали значительных ручных исследований.

По словам Zapata, рабочий процесс сочетает оркестрацию ИИ, постоянно проверяемые квантовые рабочие потоки и модель осуществимости, пытающуюся предсказать требования к оборудованию до начала вычислений. Для мониторинга и обеспечения ограничений в многопользовательской архитектуре используется Agent Toolkit от NVIDIA.

Эти возможности теперь интегрируются в более широкую среду Quantum Pilot.

Это интересное применение агентного ИИ, поскольку агенты не позиционируются как замена самим квантовым компьютерам. Вместо этого их используют для автоматизации части научной работы, необходимой для определения, может ли квантовый компьютер решить конкретную задачу экономически эффективно.

Формальная верификация может приобретать всё большее значение

Another differentiator is Zapata’s emphasis on formal verification.

В традиционной разработке программного обеспечения тестирование обычно проверяет, выдаёт ли программа ожидаемые результаты при разных условиях. Формальная верификация идёт дальше, используя математические методы для подтверждения того, что программное обеспечение удовлетворяет заданным свойствам.

Квантовое программное обеспечение создаёт сложные условия для традиционной валидации, поскольку всё более сложные алгоритмы в конечном итоге необходимо преобразовать в квантовые схемы и выполнять на системах, где шум, коррекция ошибок и аппаратные ограничения могут существенно влиять на результаты.

Zapata работает с Мэрилендским университетом над подходом, в котором верификация стоит на первом месте, подходом, в котором сначала создаются математические доказательства корректности, а не сначала разрабатывается программное обеспечение с последующей проверкой.

Исследования изначально применяются к алгоритму факторизации Шора, однако компания считает, что аналогичные методологии в дальнейшем могут быть расширены на квантовую химию, материаловедение, оптимизацию и финансы.

Quantum Assurance brings that philosophy into Quantum Pilot.

Это не устраняет неопределённость, связанную с квантовыми вычислениями. Формальная верификация может помочь установить, корректен ли алгоритм или реализация, но не может сделать незрелое оборудование коммерчески жизнеспособным. То, что она может потенциально сделать, — снизить ещё один источник неопределённости по мере усложнения квантовых приложений.

Реальные проекты показывают, почему важен выбор приложений

Zapata’s previous enterprise projects illustrate why systematically rejecting unsuitable use cases may be almost as valuable as finding promising ones.

В рамках сотрудничества с BP, использующего вариационный квантовый собственный решатель, Zapata исследовала, смогут ли квантовые компьютеры в конечном итоге ускорить молекулярные симуляции. Анализ выявил возможности снижения вычислительных требований, но также пришёл к выводу, что реализации корпоративного масштаба остаются на несколько лет вперёд.

Работа с BBVA аналогично изучала квантовые подходы к вычислительно затратным моделям Монте‑Карло, применяемым в расчётах финансовых рисков. Проект выявил потенциальные алгоритмические преимущества, но также обнаружил, что приложение не реализуемо на ближайших к текущему моменту квантовых устройствах.

Другие проекты принесли более немедленные результаты благодаря квантово‑вдохновлённым подходам. В проекте по автомобильному производству совместно с BMW и Центром квантовой инженерии MIT Zapata применила генеративные модели тензорных сетей к планированию производства, исследуя, могут ли методы, вдохновлённые квантовыми вычислениями, улучшить крупные задачи оптимизации с использованием классической инфраструктуры.

Эта смесь положительных и отрицательных результатов подчёркивает важный аспект разработки квантовых приложений: предприятиям нужны механизмы, позволяющие определить не только где квантовые вычисления могут быть применимы, но и где инвестиции следует отложить.

Развитие после возвращения Zapata к квантовому программному обеспечению

Quantum Pilot также представляет собой последнюю фазу возобновлённого фокуса Zapata на квантовом программном обеспечении.

Компания прошла крупную реструктуризацию, прежде чем вновь сосредоточить внимание на своих первоначальных корнях в квантовых вычислениях. В апреле Zapata привлекла переизданный стратегический раунд финансирования в размере 15 млн долларов для расширения научных, инженерных, продуктовых и коммерческих команд, о чём ранее сообщал Unite.AI.

В портфеле технологий теперь присутствуют Orquestra, Quantum Graph, Quantum Pilot и Bench‑Q — набор инструментов, возникший в рамках программы Quantum Benchmarking от DARPA. Zapata принимала участие во всех технических направлениях программы, включая идентификацию вариантов использования, разработку алгоритмов и оценку аппаратных ресурсов.

Компания также продемонстрировала квантово‑классические подходы за пределами чистого бенчмаркинга. Исследования совместно с академическими и биотехнологическими партнёрами использовали квантово‑классическую генеративную модель для разработки молекул‑кандидатов, нацеленных на KRAS; было синтезировано 15 предложенных молекул, из которых две признаны перспективными кандидатами для дальнейшего изучения.

Гонка за квантовыми технологиями выходит за пределы аппаратного обеспечения

Запуск Quantum Pilot отражает более широкое смещение того, где конкуренция в области квантовых вычислений может в конечном итоге развиваться.

Создание отказоустойчивого квантового оборудования остаётся одной из определяющих технических проблем отрасли. Однако всё более мощные машины будут иметь ограниченную коммерческую ценность, если у предприятий не будет готовых к запуску приложений.

Это создаёт параллельную гонку в области алгоритмов, оценки ресурсов, сред разработки, бенчмаркинга, верификации и институциональных знаний.

Quantum Pilot — это попытка Zapata собрать эти дисциплины в систему, которую предприятия могут использовать до того, как точно определятся, какое квантовое оборудование в конечном итоге будет выполнять их рабочие нагрузки.

Такой независимый от оборудования подход может стать всё более актуальным, если разные архитектуры окажутся лучше приспособленными к различным классам задач. Он также позволяет компаниям продолжать оценивать приложения, пока дорожные карты оборудования меняются.

Главный вопрос состоит в том, смогут ли организации превратить годы квантовых экспериментов в институциональную компетенцию, а не в серию доказательств концепции.

Quantum Pilot не устраняет неопределённость, связанную с тем, когда появится коммерчески значимое квантовое преимущество. Вместо этого он построен на более практичном предположении: предприятиям, желающим извлечь выгоду из будущих аппаратных достижений, нужен дисциплинированный метод определения того, что стоит разрабатывать задолго до готовности оборудования.