Zapata เปิดตัว Quantum Pilot เพื่อช่วยองค์กรระบุแอปพลิเคชันควอนตัมที่มีมูลค่าสูง

คอมพิวเตอร์ควอนตัม ใช้เวลาหลายปีในการกำหนดโดยเกณฑ์ฮาร์ดแวร์: จำนวนคิวบิตที่เพิ่มขึ้น, อัตราข้อผิดพลาดที่ลดลง, เวลาโคเฮอเรนซ์ที่ยาวขึ้น, และวิธีการทนต่อข้อผิดพลาดที่ซับซ้อนมากขึ้น. แต่สำหรับองค์กร, ฮาร์ดแวร์ที่ดีกลับสร้างปัญหาใหม่. พวกเขายังคงต้องกำหนดว่าควรทำอะไรกับมันจริงๆ.

Zapata Quantum มุ่งเน้นช่องว่างนั้นด้วย Quantum Pilot, แพลตฟอร์มคลาวด์ใหม่ที่ไม่ขึ้นกับฮาร์ดแวร์, ถูกออกแบบเพื่อช่วยองค์กรระบุ, ประเมิน, และพัฒนาแอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์ควอนตัมอย่างเป็นระบบพร้อมศักยภาพเชิงพาณิชย์ที่เป็นจริง.

Quantum Pilot กำลังเข้าสู่การเข้าถึงแบบต้นแบบกับลูกค้าองค์กรและรัฐบาลที่คัดเลือก. แทนที่จะให้บริษัทต้องผูกมัดกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือสถาปัตยกรรมเฉพาะ, แพลตฟอร์มพยายามสร้างแผนที่ถนนที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องเชื่อมโยงปัญหาทางธุรกิจกับอัลกอริธึม, ความต้องการฮาร์ดแวร์, ความเป็นไปได้ทางเทคนิค, และมูลค่าเชิงเศรษฐกิจที่อาจเกิดขึ้น.

การเปิดตัวนี้ต่อยอดจากกลยุทธ์ที่มุ่งเน้นแอปพลิเคชันที่กว้างขวางของ Zapata Quantum, ซึ่งก่อตั้งในปี 2017 โดยนักวิทยาศาสตร์จาก Harvard และได้วางตำแหน่งตัวเองรอบชั้นซอฟต์แวร์ที่อยู่ระหว่างปัญหาองค์กรกับฮาร์ดแวร์ควอนตัมที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว. บริษัทระบุว่าตอนนี้มีสิทธิบัตรออกแล้วและรออนุมัติกว่า 60 รายการและเคยทำงานกับองค์กรต่างๆ เช่น BASF, BMW, BBVA, BP, และ Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).

เปลี่ยนความพร้อมด้านควอนตัมให้เป็นปัญหาแอปพลิเคชัน

แนวคิดพื้นฐานของ Quantum Pilot คือองค์กรอาจถามคำถามที่ผิดเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม.

แทนที่จะมุ่งเน้นหลักที่ว่าเมื่อใดคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีประสิทธิภาพเพียงพอจะพร้อมใช้งาน, องค์กรยังต้องเข้าใจว่าการทำงานใดบ้างที่จะได้รับประโยชน์จากเครื่องเหล่านั้น, อัลกอริธึมใดที่สามารถแก้ไขได้, ทรัพยากรที่อัลกอริธึมเหล่านั้นต้องการคืออะไร, และว่าประโยชน์ในที่สุดจะคุ้มค่ากับค่าใช้จ่ายในการพัฒนาหรือไม่.

สิ่งนี้ซับซ้อนกว่าการติดตามจำนวนคิวบิตอย่างมาก.

เช่น บริษัทเภสัชกรรมอาจมีกระบวนการที่ต้องการการคำนวณหนักเป็นร้อยๆ รายการที่ครอบคลุมการจำลองโมเลกุล, การออกแบบยา, การเพิ่มประสิทธิภาพ, และการเรียนรู้ของเครื่อง. มีเพียงส่วนหนึ่งเท่านั้นที่อาจเป็นผู้สมัครที่เป็นไปได้สำหรับการเร่งความเร็วด้วยควอนตัม. ผู้สมัครเหล่านั้นต้องเปรียบเทียบกับวิธีคลาสสิกที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องและทำแผนที่กับฮาร์ดแวร์ที่อาจยังไม่มีในระดับที่ต้องการ.

Quantum Pilot ถูกออกแบบให้เปลี่ยนการสืบค้นนั้นเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำได้.

“ทางเข้าสำคัญสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันควอนตัมคือการทำแผนที่กรณีการใช้งานไปสู่โซลูชันการคำนวณควอนตัมอย่างมีประสิทธิภาพและเข้มงวด,” กล่าวโดย CEO ของ Zapata Sumit Kapur.

แนวคิดคือการป้องกันไม่ให้กลยุทธ์ควอนตัมกลายเป็นการทดลองที่แยกจากกัน. ความรู้ที่ได้จากการประเมินหนึ่งสามารถนำไปใช้ในโครงการต่อๆ ไปเมื่ออัลกอริธิมและฮาร์ดแวร์พัฒนา.

วิธีการทำงานของ Quantum Pilot

Quantum Pilot รวมระบบสามระบบที่ครอบคลุมส่วนต่างๆ ของกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน.

ระบบแรกคือ Quantum Graph, ชั้นความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งเชื่อมโยงแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้กับอัลกอริธึม, งานวิจัยทางวิชาการ, และแผนที่ถนนของฮาร์ดแวร์ควอนตัม. Zapata เคยอธิบาย Quantum Graph ว่าเป็นฐานความรู้ที่มีโครงสร้างแสดงความสัมพันธ์ระหว่างปัญหา, อัลกอริธึม, และทรัพยากรฮาร์ดแวร์.

ส่วนประกอบที่สอง, Quantum Engine, ดูแลงานคำนวณส่วนใหญ่. มันรวมเครื่องมือและเอเจนต์ AI สำหรับการเลือกอัลกอริธึม, การออกแบบการทดลอง, การวัดประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์, และการประเมินทรัพยากรควอนตัม.

การประเมินทรัพยากรมีความสำคัญเป็นพิเศษเพราะอัลกอริธึมที่ดูน่าสนใจทางคณิตศาสตร์อาจต้องการจำนวนคิวบิตจริงที่ไม่เป็นไปได้หรือเวลาการทำงานที่ไม่เหมาะสมเมื่อพิจารณาการแก้ไขข้อผิดพลาดและข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์.

ส่วนประกอบที่สามคือ Quantum Assurance, ซึ่งรวมการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญกับเทคนิคการตรวจสอบอย่างเป็นทางการเพื่อให้หลักฐานที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นว่า ซอฟต์แวร์ควอนตัมทำงานตามที่คาดหวัง.

ร่วมกัน, สามชั้นนี้มีเป้าหมายเพื่อตอบคำถามต่อเนื่อง: ปัญหาทางธุรกิจนี้เหมาะกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรือไม่? ควรใช้ อัลกอริธึม ใดเพื่อแก้ไข? ต้องใช้อะไรบ้างในการดำเนินการ? การนำไปใช้ที่เสนอถูกต้องหรือไม่? และเมื่อใดที่ด้านเศรษฐกิจจะคุ้มค่าที่จะนำไปใช้อย่างจริงจัง?

Quantum Pilot ยังเป็นส่วนหนึ่งของชุดซอฟต์แวร์ Orquestra ที่กว้างขวางของ Zapata, ซึ่งครอบคลุมการประเมินกรณีการใช้งาน, การประเมินทรัพยากร, อัลกอริธึม, กระบวนการทำงานแบบควอนตัม-คลาสสิกแบบผสม, และการเข้าถึงสภาพแวดล้อมฮาร์ดแวร์หลายแบบ.

AI แบบเอเจนต์มาพบกับการประเมินทรัพยากรควอนตัม

ปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการพัฒนาควอนตัมด้วยเช่นกัน.

ต้นปีนี้, Zapata เริ่มทำงานร่วมกับ NVIDIA บนระบบ AI แบบเอเจนต์ที่มุ่งเน้นการทำให้การประเมินทรัพยากรควอนตัมเป็นอัตโนมัติ, งานที่อาจต้องการความเชี่ยวชาญในด้านการจำลองโมเลกุล, อัลกอริธึมควอนตัม, สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์, และการแก้ไขข้อผิดพลาด.

การร่วมมือระหว่าง ความร่วมมือระหว่าง Zapata กับ NVIDIA เริ่มต้นมุ่งเน้นที่การประยุกต์ด้านเคมีควอนตัม เช่น การค้นหายา พลังงาน และวัสดุขั้นสูง บริษัทต่าง ๆ กำลังพัฒนาเอเจนต์ AI ที่ประสานงานกันซึ่งสามารถทำส่วนของกระบวนการประเมินและการเบนช์มาร์คที่โดยปกติแล้วต้องใช้การวิจัยด้วยมืออย่างมาก

ตามที่ Zapata ระบุ กระบวนการทำงานผสานการประสานงาน AI การตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ควอนตัมอย่างต่อเนื่อง และโมเดลความเป็นไปได้ที่พยายามคาดการณ์ความต้องการฮาร์ดแวร์ก่อนการคำนวณเริ่มต้น NVIDIA’s Agent Toolkit ถูกใช้สำหรับการตรวจสอบและกำหนดขอบเขตภายในสถาปัตยกรรมหลายเอเจนต์

ความสามารถเหล่านี้กำลังถูกรวมเข้าไปในสภาพแวดล้อม Quantum Pilot ที่กว้างขวางขึ้น

นี่เป็นการประยุกต์ใช้ AI แบบเอเจนต์ที่น่าสนใจ เพราะเอเจนต์ไม่ได้ถูกตั้งให้เป็นตัวทดแทนคอมพิวเตอร์ควอนตัมเอง แต่ถูกใช้เพื่ออัตโนมัติงานวิทยาศาสตร์บางส่วนที่จำเป็นในการกำหนดว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะสามารถแก้ปัญหาเฉพาะได้อย่างคุ้มค่าหรือไม่

การตรวจสอบอย่างเป็นทางการอาจมีความสำคัญเพิ่มขึ้น

อีกหนึ่งจุดแตกต่างคือการเน้นของ Zapata ต่อการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ

ในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม การทดสอบมักตรวจสอบว่าระบบทำงานให้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวังภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ การตรวจสอบอย่างเป็นทางการไปไกลกว่านั้นโดยใช้วิธีคณิตศาสตร์เพื่อยืนยันว่าซอฟต์แวร์สอดคล้องกับคุณสมบัติที่กำหนดไว้

ซอฟต์แวร์ควอนตัมสร้างสภาพแวดล้อมที่ยากต่อการตรวจสอบแบบดั้งเดิม เนื่องจากอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพิ่มขึ้นต้องถูกแปลงเป็นวงจรควอนตัมและดำเนินการบนระบบที่มีสัญญาณรบกวน การแก้ไขข้อผิดพลาดและข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์อาจส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ

Zapata กำลังทำงานร่วมกับ มหาวิทยาลัยแมริแลนด์ในแนวทางที่ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบยืนยันเป็นอันดับแรก ที่เริ่มต้นด้วยการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ของความถูกต้องแทนการสร้างซอฟต์แวร์ก่อนแล้วค่อยตรวจสอบภายหลัง

การวิจัยนี้เริ่มต้นด้วยการประยุกต์ใช้กับอัลกอริทึมการแยกตัวประกอบของ Shor แต่บริษัทเชื่อว่าหลักการเดียวกันอาจต่อยอดไปสู่เคมีควอนตัม วิทยาศาสตร์วัสดุ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเงินในอนาคต

Quantum Assurance นำปรัชญานี้เข้าสู่ Quantum Pilot

สิ่งนี้ไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม การตรวจสอบอย่างเป็นทางการอาจช่วยยืนยันว่าอัลกอริทึมหรือการนำไปใช้ถูกต้อง แต่ไม่สามารถทำให้ฮาร์ดแวร์ที่ยังไม่สมบูรณ์กลายเป็นเชิงพาณิชย์ได้ สิ่งที่อาจทำได้คือการลดแหล่งความไม่แน่นอนอีกหนึ่งด้านเมื่อแอปพลิเคชันควอนตัมมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น

โครงการจริงแสดงให้เห็นว่าการเลือกแอปพลิเคชันสำคัญอย่างไร

โครงการระดับองค์กรของ Zapata ก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าการคัดกรองกรณีการใช้งานที่ไม่เหมาะสมอย่างเป็นระบบอาจมีคุณค่าเทียบเท่ากับการค้นหาโอกาสที่มีศักยภาพ

ในการทำงานกับ BP ที่เกี่ยวข้องกับ variational quantum eigensolver Zapata สำรวจว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจเร่งการจำลองโมเลกุลในอนาคตได้หรือไม่ การวิเคราะห์พบโอกาสในการลดความต้องการคอมพิวเตอร์ แต่สรุปว่าการนำไปใช้ในระดับองค์กรยังห่างไกลหลายปี

งานกับ BBVA ตรวจสอบวิธีการควอนตัมสำหรับการจำลอง Monte Carlo ที่ใช้ทรัพยากรสูงในคำนวณความเสี่ยงทางการเงิน โครงการระบุข้อได้เปรียบเชิงอัลกอริทึมบางประการ แต่ก็พบว่าแอปพลิเคชันนี้ยังไม่สามารถทำได้บนอุปกรณ์ควอนตัมระยะสั้น

โครงการอื่น ๆ ให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ทันทีผ่านแนวทางที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัม ในโครงการการผลิตยานยนต์กับ BMW และศูนย์วิศวกรรมควอนตัมของ MIT Zapata ใช้โมเดลการสร้างแบบ tensor-network เพื่อจัดตารางการผลิต สำรวจว่าวิธีที่ได้รับแรงบันดาลใจจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถปรับปรุงปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพขนาดใหญ่โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานคลาสสิกได้หรือไม่

การผสมผสานระหว่างผลลัพธ์เชิงบวกและเชิงลบนี้เน้นส่วนสำคัญของการพัฒนาแอปพลิเคชันควอนตัม: องค์กรต้องมีกลไกในการกำหนดไม่เพียงว่าเทคโนโลยีควอนตัมจะทำงานได้ที่ไหน แต่ควรเลื่อนการลงทุนออกไปเมื่อใด

ต่อเนื่องจากการกลับมาของซอฟต์แวร์ควอนตัมของ Zapata

Quantum Pilot ยังเป็นขั้นตอนล่าสุดของการมุ่งเน้นใหม่ของ Zapata ต่อซอฟต์แวร์ควอนตัม

บริษัทได้ผ่านการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ก่อนที่จะกลับมามุ่งเน้นที่รากฐานการคำนวณควอนตัมของตน ในเดือนเมษายน Zapata ระดมทุนเชิงกลยุทธ์จำนวน $15 ล้านที่ได้รับความสนใจอย่างมากเพื่อขยายทีมวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม ผลิตภัณฑ์ และการค้า ซึ่งเป็นข่าวที่เคยได้รับการครอบคลุมโดย Unite.AI

พอร์ตโฟลิโอเทคโนโลยีของบริษัทตอนนี้รวมถึง Orquestra, Quantum Graph, Quantum Pilot และ Bench‑Q ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือที่มาจากงานภายใต้โครงการ Quantum Benchmarking ของ DARPA Zapata มีส่วนร่วมในหลายด้านเทคนิคของโครงการที่เกี่ยวกับการระบุกรณีการใช้งาน การพัฒนาอัลกอริทึม และการประเมินทรัพยากรฮาร์ดแวร์

บริษัทยังได้แสดงแนวทางควอนตัม‑คลาสสิกนอกเหนือจากการประเมินมาตรฐาน งานวิจัยร่วมกับพันธมิตรด้านวิชาการและชีววิทยาศาสตร์ใช้โมเดลการสร้างแบบควอนตัม‑คลาสสิกเพื่อออกแบบโมเลกุลเป้าหมาย KRAS โดยมีการสังเคราะห์โมเลกุลที่เสนอ 15 ตัวและระบุสองตัวเป็นผู้สมัครที่มีศักยภาพสำหรับการสืบค้นต่อไป

การแข่งขันควอนตัมกำลังขยายออกไปไกลกว่าฮาร์ดแวร์

การเปิดตัว Quantum Pilot สะท้อนให้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในทิศทางที่การแข่งขันในวงการคอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจพัฒนาในที่สุด

การสร้างฮาร์ดแวร์ควอนตัมที่ทนต่อข้อผิดพลาดยังคงเป็นหนึ่งในความท้าทายทางเทคนิคที่กำหนดอุตสาหกรรมนี้ แต่เครื่องที่มีความสามารถเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ จะมีมูลค่าทางการค้าอย่างจำกัด หากองค์กรไม่มีแอปพลิเคชันที่พร้อมใช้งานบนเครื่องเหล่านั้น

สิ่งนี้สร้างการแข่งขันขนานในด้านอัลกอริธึม การประมาณทรัพยากร สภาพแวดล้อมการพัฒนา การทำเบนช์มาร์ค การตรวจสอบความถูกต้อง และความรู้เชิงสถาบัน

Quantum Pilot คือความพยายามของ Zapata ที่จะรวมสาขาวิชาต่าง ๆ เหล่านั้นไว้ในระบบหนึ่งที่องค์กรสามารถใช้ได้ก่อนที่จะตัดสินใจอย่างชัดเจนว่า ฮาร์ดแวร์ควอนตัมใดจะเป็นผู้ดำเนินงานโหลดของพวกเขาในที่สุด

แนวทางที่ไม่ยึดติดกับฮาร์ดแวร์นี้อาจมีความสำคัญเพิ่มขึ้นหากสถาปัตยกรรมต่าง ๆ แสดงให้เห็นว่ามีความเหมาะสมกับประเภทของปัญหาที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ยังทำให้บริษัทสามารถประเมินแอปพลิเคชันต่อไปได้ในขณะที่แผนการพัฒนาฮาร์ดแวร์เปลี่ยนแปลงอยู่เบื้องหลัง

คำถามที่ใหญ่กว่า คือองค์กรสามารถเปลี่ยนปีหลายปีของการทดลองด้านควอนตัมให้กลายเป็นความสามารถเชิงสถาบันได้หรือไม่ แทนที่จะเป็นเพียงชุดของการพิสูจน์แนวคิด

Quantum Pilot ไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอนเกี่ยวกับเวลาที่จะเกิดข้อได้เปรียบเชิงควอนตัมที่มีความหมายทางการค้า แต่ถูกออกแบบโดยอิงสมมติฐานที่เป็นประโยชน์มากขึ้น: องค์กรที่ต้องการได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าฮาร์ดแวร์ในอนาคตต้องการวิธีการที่มีระเบียบวินัยเพื่อกำหนดว่าอะไรควรสร้างล่วงหน้าก่อนที่ฮาร์ดแวร์จะพร้อม