ГосНИИАС
О координаторе проекта
Анонс
Аналитика
Карта проекта
Русская версия
Домашняя страница
English version
Написать письмо
Airbus с помощью QC Ware хочет использовать квантовые вычисления
для поиска решений, касающихся оптимизации жизненного цикла
воздушных судов
Новости/ > 2019/ > Airbus с помощью QC Ware хочет использовать квантовые вычисления.../
Airbus с помощью QC Ware хочет использовать квантовые вычисления для поиска решений, касающихся оптимизации жизненного цикла воздушных судов
22 февраля 2019 Компания Airbus начала всемирный конкурс в области квантовых вычислений, пригласив экспертов, которые должны предложить и разработать решения для комплексной оптимизации и моделирования всего жизненного цикла воздушных судов с использованием новейших доступных вычислительных возможностей.

Цель конкурса Airbus Quantum Computing Challenge (AQCC) заключается в том, чтобы вывести науку из лаборатории в промышленность, применив новейшие вычислительные возможности при решении реальных производственных задач.

В отличие от традиционных компьютеров, которые приближаются к пределу своего развития, их квантовые собратья обещают обеспечить новый уровень вычислительной мощности. Как активный потребитель больших вычислительных ресурсов, Airbus стремится их расширить путем использования квантовых технологий в таких областях, как оптимизация маршрутов и спутниковая съемка.

Физика полета, общее обозначение всех научных и инженерных аспектов, связанных с движением самолета, лежит в основе деятельности Airbus. Эта тема затрагивает практически все аспекты жизненного цикла воздушных судов: от проектирования до эксплуатации, от качества воздушных перевозок до потока доходов авиакомпаний. Расчет полного жизненного цикла состоит из множества сложных задач.

Квантовые вычисления могут привести к смене парадигмы в физике полета, навсегда изменив конструкцию и управление летательными аппаратами. Airbus способствует этой трансформации, предлагая энтузиастам и специалистам пять задач, касающихся проектирования самолета и оптимизации его эксплуатации, чтобы применить новую технологию и начать совместный процесс преобразования отрасли.

Найденные решения позволят компании оценить, как можно использовать эту растущую вычислительную мощь или даже заменить ею другие высокопроизводительные вычислительные инструменты, которые сегодня являются краеугольным камнем в деле проектирования летательных аппаратов. >>>
>>> Задача 1. Оптимизация набора высоты воздушным судном

Процесс полета самолета состоит из нескольких этапов, начиная от взлета и заканчивая посадкой. Крейсерский полет является самым длинным этапом и считается наиболее важным с точки зрения экономии топлива и времени. Тем не менее, для постоянно растущего объема ближнемагистральных перевозок набор высоты и снижение наиболее важны. Топливная оптимизация на этих участках полета очень ценна для авиакомпаний. Данная задача фокусируется на наборе высоты и на том, как квантовые вычисления могут применяться для достижения наилучшего затратного коэффициента (наименьшего расхода топлива в единицу времени), который является главным показателем эффективности при наборе высоты. В частности, должны учитываться такие параметры, как погода и попутный ветер в каждой точке маршрута, чтобы предложить наиболее оптимальный курс.

Задача 2. Вычислительная аэродинамика

Эффективность конструкции самолета во многом зависит от его общей аэродинамической формы. Эта конструкция создается по законам вычислительной аэродинамики (Computational Fluid Dynamics, CFD — прим. ред.), которая показывает поведение воздушного потока, обтекающего самолет, и выявляет аэродинамические силы, действующие на его поверхности. Однако точное моделирование этих сил является задачей, требующей большого расхода времени и привлечения значительных вычислительных ресурсов. Необходимо показать, как проверенный алгоритм моделирования CFD может быть реализован с помощью квантовых вычислений или же гибридным способом, сочетающем в себе традиционные и квантовые методы для нахождения скорейшего решения, а также как этот алгоритм может масштабироваться в соответствии со сложностью проблемы, включая наращивание вычислительных ресурсов.

Задача 3. Квантовые нейронные сети для решения уравнений в частных производных

Решение дифференциальных уравнений в частных производных (Partial Differential Equations, PDE — прим. ред.) является основной проблемой в аэродинамических задачах. На сегодняшний день их решение требует сложных числовых схем и высоких вычислительных затрат. Традиционно PDE-уравнения решались детерминированным способом с помощью численных методов. Недавно для решения связанных уравнений такого типа были разработаны нейронные сети, основанные на алгоритмах с глубоким обучением, которые вычисляют временные и пространственные производные для PDE. Предлагаемая задача состоит в том, чтобы дополнить этот новый подход для решения проблем аэродинамики квантовыми возможностями. >>>
>>> Задача 4. Оптимизация конструкции кессона крыла

Учитывая ограничения традиционных вычислений, аэрокосмическая отрасль сталкивается с проблемой оптимизации междисциплинарного проектирования. Это тот случай, когда проектные параметры, такие как нагрузки на планер, моделирование масс и структурный анализ должны быть взаимосвязано рассчитаны, что может привести к длительным срокам выполнения проекта, запутанным процессам и весьма консервативным оценкам перспектив. Квантовые вычисления предлагают альтернативный путь, расширяющий пространство проектирования путем одновременной оценки различных параметров, что позволяет сохранить структурную целостность и оптимизировать вес. Этот баланс особенно важен при расчете конструкции кессона крыла самолета, где оптимизация веса является ключом к низким эксплуатационным расходам и снижению негативного воздействия на окружающую среду.

Задача 5. Оптимизация загрузки самолета

Авиакомпании стараются максимально использовать грузоподъемность воздушного судна, чтобы максимизировать доход, оптимизировать потребление топлива и снизить общие эксплуатационные расходы. Рамки оптимизации в данном случае ограничены эксплуатационными характеристиками самолета, в том числе максимальной грузоподъемностью для каждого рейса, центром тяжести и стенками фюзеляжа. Задача состоит в том, чтобы рассчитать оптимальную конфигурацию воздушного судна, учитывая весь взаимосвязанный комплекс ограничений и демонстрируя, таким образом, как можно использовать квантовые вычисления для решения реальных эксплуатационных вопросов и как можно масштабировать эти решения для преодоления более сложных проблем.

Квантовые вычисления обеспечат подъем аэрокосмической отрасли

Конкурс AQCC был объявлен главным техническим директором Airbus Грацией Виттадини на конференции Digital, Life, Design, состоявшейся 20-го января 2019-го года в Мюнхене. Ожидается, что победитель будет определен в первом квартале 2020-го года.

«Airbus расширяет свои многолетние исследования в области квантовых вычислений, обращаясь за помощью к приглашенным со стороны специалистам для решения сложных вопросов в области физики полета», — сказала Виттадини. >>>
>>> Она также добавила, что эта инициатива основывается на двухлетнем исследовании возможности применения квантовых вычислений в сложных задачах, проведенном штатным персоналом Airbus и внешними поставщиками.

Европейский аэрокосмический гигант сотрудничает с несколькими фирмами, работающими в финансовой сфере, в области биотехнологий, а также на автомобильном рынке, и экспериментирующими с выполнением тех сложных вычислений на квантовых компьютерах, которые слишком трудоемки для классической вычислительной техники.

«Мы убеждены, что квантовые технологии и, в частности, квантовые вычисления действительно представляют собой технологический прорыв для различных отраслей, в том числе и для нашей», — заявила Виттадини, добавив, что для внедрения квантовых вычислений в повседневные процессы может потребоваться около 10 лет.

Никто еще не создал квантовый компьютер, который можно было бы использовать в больших промышленных масштабах, но компании и правительства по всему миру вкладывают значительные средства в разработку этой технологии. По оценкам экспертов, пройдет еще от пяти до десяти лет, прежде чем квантовая вычислительная техника полностью раскроет свой потенциал, а в настоящее время проверяются различные подходы.

В то время как биты традиционных компьютеров хранят информацию в качестве 0 или 1, квантовые вычислительные машины используют квантовые биты или кубиты, которые могут находиться в состоянии 0 и 1 одновременно (или в любом из промежуточных дробных значений между 0 и 1 — прим. ред.) Это означает, что квантовые компьютеры способны перебирать огромное количество возможных решений за доли секунды.

«Мы хотели бы, чтобы это был первый шаг к сотрудничеству со специалистами и энтузиастами в данной области… и мы верим, что это станет началом квантовой эры в аэрокосмической отрасли», — подчеркнула главный технический директор Airbus.

Авиастроительный гигант также установил партнерские отношения с научно-исследовательскими институтами с целью использования квантовой механики для шифрования конфиденциальных данных, применяемых в процессе связи с беспилотниками. «Эта технология станет неотъемлемой составной частью безопасной связи для любого беспилотного транспортного средства, включая летающие такси», — сказала Виттадини. >>>
>>> В 2016-ом году европейская авиастроительная корпорация инвестировала нераскрытую сумму на этапе посевного финансирования в компанию QC Ware, которая через облако связывает заинтересованные предприятия с поставщиками услуг квантовых вычислений, включая D-Wave Systems и IBM.

По словам Виттадини, Airbus обратилась к QC Ware за помощью, понимая, как квантовые вычисления могут применяться для осуществления математических расчетов на этапе проектирования систем и конструктивных элементов воздушных судов. Доработка деталей на классической вычислительной технике также является трудоемким процессом, на выполнение которого могут потребоваться дни.

«В нашей компании обнаружили, что время, необходимое для получения результата, в случае использования квантовой техники сократилось в четыре раза», — поделилась важной информацией главный технический директор Airbus.

Первое знакомство с QC Ware

QC Ware — это компания, разрабатывающая приложения для квантовых вычислений и расположенная в Пало-Альто (шт. Калифорния). Быстроразвивающаяся фирма зарекомендовала себя как лидер в зарождающемся мире квантового программного обеспечения и сотрудничает с рядом компаний из списка Fortune 100 по части разработки прототипов решений и алгоритмов для решения некоторых сложных вычислительных задач.

QC Ware разработала аппаратно-независимую программную платформу, которая служит «средством доставки» для квантовых приложений. Эта платформа предоставляет классически обученным программистам столь необходимый уровень абстракции, который позволяет решать задачи на коммерчески доступном квантовом оборудовании. >>>
>>> Цель QC Ware

Основатель и генеральный директор QC Ware Мэтт Джонсон объяснил, что цель компании — быть ведущим поставщиком квантовых программных решений для предприятий. QC Ware собрала одну из самых многочисленных в отрасли команд исследователей квантовых алгоритмов, единственной целью которой является анализ методов сокращения энергопотребления квантовых процессоров раннего поколения, использующихся такими разработчиками квантового оборудования, как IBM, Google, Rigetti и D-Wave Systems. Созданные на сегодняшний день квантовые компьютеры характеризуются повышенным уровнем помех в процессорах, что означает отсутствие отказоустойчивости систем, приводящее к ошибкам в вычислениях.

Специалисты по квантовым алгоритмам

Именно здесь вступает в игру команда исследователей алгоритмов компании QC Ware. Они работают, чтобы найти способы решения задач на подверженных помехам квантовых процессорах. Их цель состоит в том, чтобы построить так называемые схемы малой глубины, с помощью которых могут быть найдены решения. Для людей, далеких от компьютерных технологий, это означает, что будут найдены кратчайшие математические методы с целью минимизации количества шагов (например, операций с затвором процессора), необходимых для решения задачи.

Решения для реальных задач и приложений

Итак, какие практические проблемы могут быть сформулированы с учетом новых вычислительных возможностей? Вообще говоря, квантовые компьютеры способны решать задачи в области оптимизации, моделирования и машинного обучения. QC Ware уже решает ограниченные варианты таких задач на квантовых машинах, но есть две вещи, которые пока не позволяют квантовым системам превзойти традиционные компьютеры. Во-первых, это размер созданных до настоящего времени квантовых процессоров. Дело в том, что им не хватает достаточного количества физических кубитов (считайте, квантовых транзисторов), чтобы достичь сенсационного успеха в вычислениях, а этот фактор небезразличен для тех, кто покупает или арендует квантовое оборудование, так как он напрямую влияет на коэффициент окупаемости инвестиций. Во-вторых, те немногие полезные квантовые алгоритмы, которые были изобретены до настоящего времени (и имеют доказанное ускорение по сравнению с классическими алгоритмами), еще должны быть усовершенствованы для учета особенностей реальных вычислительных задач. Компания оставляет первую проблему разработчикам квантового оборудования и сосредоточена исключительно на создании алгоритмов/приложений. >>>
>>> QC Ware использует свой опыт при взаимодействии с компаниями из различных секторов промышленности, включая область финансовых услуг, нефтегазовую, аэрокосмическую и автомобильную отрасли. Все их клиенты имеют «узкие» места в своих расчетных схемах, но у них появилось бы конкурентное преимущество, если бы они могли получать результаты быстрее.

«Некоторые из тех задач, которые стоят перед Airbus, можно решить за считанные минуты с помощью квантового компьютера, в отличие от многочасовых расчетов на обычной вычислительной технике», — подчеркнул Джонсон.

«Предприятия в разных отраслях промышленности теперь понимают, что квантовые вычисления — это не нечто фейковое, не идея без реального продукта», — продолжил он.

«Практически каждая компания, которая создает продукты с длительным жизненным циклом, выполняя некоторые научно-исследовательские разработки, имеет квантовые технологии в своем поле зрения», — резюмировал основатель и генеральный директор QC Ware.

Преимущества для клиентов

Янни Гамврос, руководитель отдела развития бизнеса QC Ware, сообщил, что сегодня непосредственное преимущество для предприятий от применения квантовых вычислений заключается в приобретении необходимых навыков. Это позволит использовать всю мощь новой технологии, как только она будет доведена до промышленного уровня. Любой, кто начнет инвестировать в квантовые решения сейчас, лучше подготовится к тому будущему, когда квантовые технологии разрушат существующий порядок вещей и создадут новые отрасли точно так же, как сегодня это делают машинное обучение и искусственный интеллект.

При работе с крупными компаниями-клиентами цель QC Ware состоит в том, чтобы создать программный мост между интерфейсами прикладного программирования (Application Programming Interface, API — прим. ред.), разработанными поставщиками квантового оборудования, и теми задачами, с которыми сталкивается корпоративный пользователь. Облачная платформа QC Ware предоставляет пользователям доступ в среду Jupyter Notebook (веб-приложение с открытым исходным кодом — прим. ред.), в которой предварительно загружены и настроены библиотеки Python, написанные специалистами компании. Пользователи также могут получить регистрационный ключ для локальной установки Python API. QC Ware планирует выпустить API для работы с квантовой техникой и для других языков высокого уровня, таких как Java и C++. >>>
>>> Одной из уникальных особенностей данного сервиса является тот факт, что он позволяет заказчикам решать задачи на различном квантовом «железе». QC Ware удалось абстрагироваться от особенностей программирования на каждой из существующих квантовых аппаратных платформ, чтобы клиенты могли легко выполнять конкретное задание на любой из них без необходимости переформулировать проблему или предпринимать какие-либо дополнительные программные шаги.

Компания тестировала альфа-версию своей системы с лета 2018-го года, а позднее в 2019-ом году выпустит расширенную бета-версию. Она будет доступна пользователям из частных корпораций и государственных учреждений как отдельная услуга, либо как часть проекта по разработке программного обеспечения. Вырученные денежные средства вкладываются в процесс, который специалисты QC Ware называют прикладными исследованиями. Команда, создающая квантовые алгоритмы, затрачивает свое время на алгоритмизацию промышленных задач и на их решение на квантовом оборудовании. Рабочими продуктами проведенных исследований являются готовые библиотеки функций и специализированные алгоритмы, которые внедряются в облачный сервис QC Ware.

В целом, деятельность QC Ware можно сравнить с работой Oracle и Redhat одновременно. Мы говорим об Oracle в том смысле, что сложный в использовании ресурс был сделан доступным для широкого корпоративного сообщества. Помните, в 1970-х годах реляционные базы данных рассматривались как некое недоразумение, так как ими невозможно было управлять. Мы также говорим об аналогии с Redhat, так как программная платформа QC Ware устанавливается поверх базового API, предоставляемого поставщиками квантового оборудования. ПО QC Ware включает в себя интерфейс, который позволяет классически обученным корпоративным пользователям (незнакомым с особенностями квантовых вычислений) взаимодействовать со стабильной облачной службой коммерческого уровня.

И Мэтт Джонсон, и Янни Гамврос имеют реалистичное представление о тех технических проблемах, которые необходимо решить, чтобы сделать квантовые вычисления полезным ресурсом для предприятий. Тем не менее, они быстро продвигаются в разработке программного обеспечения, так как уверены, что производители квантового оборудования преодолеют трудности, связанные с инженерными подходами и используемыми материалами.

Есть некоторый риск, связанный с понятием QC Ware, но, с другой стороны, риск не является инородной концепцией в родном городе QC Ware — Пало-Альто. >>>
Поиск по проекту
Искать!
.
© 2019 Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем. Все права защищены. Условия использования информации.