Sådan vil kvantecomputere transformere fremtiden for fem brancher

Hvad enten det gælder optimering af flyruter eller udregning af ideelle robotruter, vil vi endelig kunne få svar på vores umulige problemer.

Kvantedatabehandling vil snart skabe disruption.

Virksomhedskunder kan nu få adgang til vores kvantecomputer og begynde at udforske teknologiens styrke.

På tværs af industrier vil kvantedatabehandling løse en lang række problemer fra optimering til simulering og maskinlæring.

"Vi er meget begejstrede for fremtiden for kvantedatabehandlingsteknologier, som kan skabe revolutionerende forbedringer af beregningskraft, driftsomkostninger og hastighed," sagde Tony Uttley, president for Honeywell Quantum Solutions.  "Med den kommercielle frigivelse af Honeywell System Model H0 ser vi frem til at samararbejde med virksomheder for at undersøge, hvordan kvantedatabehandling kan give værdi til deres forretning."

Derudover vil vores partnerskab med Microsofts Azure Quantum gøre kvantedatabehandling endnu mere tilgængelig ved at tilbyde et åbent økosystem, der gør det muligt for forskere og videnskabsfolk hurtigt og nemt at få adgang til Honeywells kvantedatabehandlingssystemer.

Her er et par eksempler på, hvordan kvantedatabehandling kan transformere forskellige brancher:

Luftfart

Luftfartsselskaber står over for mange udfordringer med komplicerede løsninger. Antag for eksempel, at en større storm truer med at forstyrre luftfartsoperationer. Ved at overveje et eksponentielt antal variabler kan en kvantecomputer bestemme de optimale alternativer for hver rute og derved begrænse virkningen af forstyrrelsen. Endnu en udfordring? De bedste lufthavne over hele landet eller kloden, hvor et flyselskab kan placere reservedele til fly. Kvantedatabehandling kan hjælpe med at finde den bedste måde at allokere ressourcer på, så passagerer, besætning og vedligeholdelsesplaner påvirkes mindst muligt.

Kemi

Kvantedatabehandling vil sandsynligvis have mange anvendelser inden for kemi, for eksempel simulering af egenskaber og opførsel for nye molekylære strukturer. "Kvantedatabehandling er især velegnet til molekylær modellering, da det har unikke funktioner, som kan tackle kvantemekanikkens probabilistiske udfordringer," udtaler Gavin Towler, Chief Technology Officer for Honeywell Performance Materials and Technologies og UOP-virksomheder. "I fremtiden håber vi at være i stand til at bruge kvantedatabehandling til at forudsige molekylære egenskaber for nye molekyler, såsom nye kølemidler med lav global opvarmning og nye opløsningsmidler til at genvinde kuldioxid."

Sundhedspleje og lægemidler

I gennemsnit tager det fra 10 til 13 år og koster mere end 2,5 milliarder USD at bringe en ny medicinsk behandling fra forsøgsstadiet til patienten ifølge Cynthia Pussinen, Honeywells Vice President og General Manager for Life Sciences and Specialty Chemicals. Risikoen for, at det ender som en fiasko, er meget stor.  "Udnyttelse af kvantedatabehandlingens styrke kan give potentialet til at fremskynde tidslinjerne for og forbedre kvaliteten af de forskellige faser i farmaceutiske forsknings- og udviklingsprocesser betydeligt," siger Cynthia. "De største indledende anvendelsesmuligheder ligger sandsynligvis i de vigtige tidlige faser, herunder målidentifikation og validering, in silico-modellering (computerbaseret) af molekylære strukturer og optimering." Cynthia forudsiger, at forbedringer fra modelleringssystemer på kvantecomputere kan hjælpe biovidenskabsvirksomheder med at reducere den gennemsnitlige prækliniske fase fra tre til seks år, hvilket øger hastigheden og reducerer omkostningerne ved lægemiddeludvikling.

Logistik og robotteknologi

Forsendelses- og e-handelsfirmaer er sat i verden for at flytte varer fra ét sted til et andet effektivt og sikkert. Dertil kræves sensorer på udstyr i lagre, fabrikker og distributionscentre, hvilket fører til store datamængder. Maskinlæringsalgoritmer tager disse data og bruger indsigt til at træffe meningsfulde beslutninger. Kvantedatabehandling vil kunne identificere de bedste steder at integrere sensorer for at indfange de mest meningsfulde data samt fremskynde maskinlæringsprocessen. Kvanteteknologi kan også bestemme de mest effektive ruter, som medarbejdere eller robotter kan benytte, når de bevæger sig rundt på lageret.

Økonomi

Kvantedatabehandling vil også kunne hjælpe finansielle institutioner med at løse problemer for deres kunder. Når det gælder investeringer, vil kvantecomputere kunne hjælpe med at optimere investeringsporteføljer og prissætte eksotiske finansielle derivater. Teknologien kan også hjælpe institutioner med mere nøjagtig karakterisering af uregelmæssige transaktioner og hurtigt opdage svindel.