量子计算如何帮助缓解全球气候变化?

人工智能
任何需要优化的领域都可以采用量子计算;它可以是关于提高能源的性能,也可以是关于开发一个能源消耗最小化的智慧城市。

量子计算如何帮助缓解全球气候变化?

量子计算是指基于量子物理学的一种新的计算形式。它有望在处理数据和从中得到优化方面超过传统计算机。该技术可广泛应用于环境领域,包括提高能源性能和优化城市规划。 

什么是量子计算?

我们日常生活中使用的经典计算机对人类的发展是有益的。然而,它们正慢慢地被越来越复杂的机器所取代。

经典计算机无法解决的一个问题是优化。例如,有多少种可能的组合来配置 10 个人围着一张桌子的座位?答案是相当于大约 360 万个组合。当座位数量不断增加时,可能的组合数量会成倍增加。为了找到座位的最佳布置,我们首先需要一个确定最佳布置的标准列表。然而,最耗费精力和时间的部分是经典计算机需要模拟每种组合才能生成结果。根据数据的规模,经典计算机可能需要很长时间才能生成结果。然而,量子计算机有可能在几分钟内解决问题。

经典计算机的基本信息单位称为二进制数字,也通常称为“位”。一位是“1”或“0”。如果连续有两个位,就会有四种可能的组合——00、01、10和11。因此,经典计算机需要模拟四次才能产生结果。

另一方面,量子计算机的基本信息单位称为“量子比特”。一个量子比特既不是“1”也不是“0”。相反,它存在于“1”和“0”的叠加中。换言之,它同时是“1”和“0”。因此,连续的两个量子比特处于四种状态的叠加态——00、01、10 和 11。为什么它具有革命性?处于所有状态的叠加状态表明,理论上,量子计算机只需要模拟一次即可生成结果。只需几次尝试,即可在超过 360 万种组合中找到 10 个座位的最佳布置。

量子计算与环境保护有何关系?

任何需要优化的领域都可以采用量子计算;它可以是关于提高能源的性能,也可以是关于开发一个能源消耗最小化的智慧城市。

一个例子是二次分配问题 (QAP),这是一个经典计算机表现不佳的数学问题。假设有n个设施和n个位置,并且您需要在每个位置配置一个设施以最小化能源消耗。从逻辑上讲,如果我们需要经常在两个设施之间运输大量货物,我们希望将它们放置得更近,反之亦然。

一项研究通过提供来自 20 个设施和位置的数据,比较了量子计算机和经典计算机在解决二次分配问题方面的性能。因此,量子计算机在大约 700 秒内产生了准确的答案,而经典计算机却未能在 12 小时的时间限制内完成。这项研究证明了量子计算在优化城市规划以最大程度地减少能源消耗方面的巨大潜力。

除了功能之外,量子计算本身也是一项环保技术。根据美国国家航空航天局(NASA)、谷歌和橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)联合发表的一项研究,一台量子计算机执行相同任务所需的能量仅为经典计算机消耗的0.002%。计算机消耗的能量是巨大的;不包括普通人的电脑和智能手机消耗的能量,数据中心本身已经占到全球电力的1%以上。如果数据可以以量子比特的形式存储,我们就可以节省大量的能量。

当前量子计算面临的挑战

现在世界上最强大的量子计算机是由国际商业机器公司(IBM)开发的具有127个量子比特容量的“​​Eagle​​  ”。然而,科学家们认为,如果量子计算机的容量不能达到至少1000个量子比特,那么它们就没有商业用途。量子计算机发展缓慢主要是由于建造它们的技术困难。

科学家们被要求操纵和电子一样小的粒子来制造量子比特。电子需要保持相干性,这意味着电子波可以相互相干干扰的状态。然而,电子对外界环境非常敏感,比如噪音和温度。因此,量子位的制造通常是在一个与外界隔绝的环境中完成的,这个环境在绝对零度附近运行。由于原子的运动处于绝对零度的最低能量状态,保持电子在这样的温度下有助于它们保持稳定,较少受外界环境的影响。这是一种减少退相干现象发生的方法。然而,当退相干发生时,由于外部干扰可能会破坏其他电子剩余的相干性,我们仍然没有一个明确的方法来纠正退相干。

虽然量子计算还处于发展阶段,但自20世纪80年代作为一种理论诞生以来,我们已经见证了该领域的巨大进步。量子计算可能是人类下一个最大的进步,从追踪传统计算机无法完成的人体分子数据来开发治疗不同不治之症的药物,到优化城市、国家甚至世界的能源效率。

责任编辑:庞桂玉 来源: 千家网
相关推荐

2021-11-22 14:52:04

物联网气候变化IOT

2022-09-20 15:52:12

人工智能气候变化金融

2023-06-13 10:27:58

2020-04-20 18:17:57

绿色建筑物联网IOT

2023-02-28 10:13:06

数字技术气候变化

2024-02-05 13:06:00

云计算

2022-05-17 13:54:43

数字孪生气候变化

2021-08-23 15:45:38

区块链加密货币气候

2022-07-12 11:04:38

绿色AI人工智能机器学习

2017-01-04 10:12:15

大数据农业气候

2022-04-11 10:54:36

数字孪生DestinE

2022-11-29 11:19:55

2023-10-17 14:46:16

2022-04-25 14:41:22

区块链气候变化代币

2023-07-06 12:12:52

数据中心服务器

2021-02-22 10:06:49

数据中心云计算绿色数据中心

2021-01-11 22:45:19

人工智能机器学习环境

2022-07-10 15:02:51

人工智能气候变化数据
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号