Quantum computing: wat kan jouw organisatie ermee?

Rekenkracht biedt mogelijkheden

Quantum computing biedt mogelijkheden om allerlei problemen op te lossen waar de huidige technologie rekenkracht voor tekort komt. Toch zullen quantumcomputers de technologie van nu niet volledig vervangen. De verwachting is dat de huidige en de quantumtechnologie hand in hand zullen gaan. Dit opent deuren voor allerlei toepassingen, voornamelijk op de gebieden:

• optimalisatie en simulatie
• AI (kunstmatige intelligentie)
• materiaalkunde

Bedrijven binnen sectoren als automotive, logistiek, financiën, pharma en chemie lopen nu al tegen problemen aan die met huidige computers (praktisch) onoplosbaar zijn.

Een goede oplossing voor optimalisatieproblemen vraagt om veel rekentijd. Hier kan de quantumcomputer veel betekenen, bijvoorbeeld:

• real-time verbeteren van verkeersstromen, zodat er minder files en vertragingen zijn
• vinden van routes voor scheepvaart die goedkoper zijn en voor minder CO2 uitstoot zorgen
• optimalisatie van productieprocessen
• portfolio optimalisatie voor financiële instellingen

Quantum computing toepassingen in Nederland

Een quantumcomputer kun je inzetten als een grote parallelle computer met enorme rekenkracht. Namelijk veel potentiële oplossingen gelijktijdig evalueren en zo sneller een goede oplossing vinden. Zo hebben we bij TNO onderzoek gedaan naar het gebruik van quantum computing voor binnenvaartroutering, portfolio-optimalisatie en het plaatsen van access-punten voor draadloze netwerken.

De quantumcomputer kan zich ook gedragen als een neuraal netwerk. Dit is een veel gebruikte techniek bij machine learning, een onderdeel van AI. Deze kunnen in sommige gevallen sneller getraind worden, complexere relaties weergeven of meer patronen herbergen. We hebben onderzoek gedaan naar verschillende quantum computing toepassingen:

• reinforcement learning
• support vector machine implementaties
• capaciteitsvergroting van Hopfield netwerken
• quantum classificatiemethodes voor plaatsbepaling van mobiele telefoons

De grote rekenkracht van de quantumcomputer maakt het mogelijk quantumprocessen te simuleren en complexe molecuulstructuren te analyseren voor materiaalkunde. Dit biedt allerlei kansen op uiteenlopende gebieden:

• efficiënt ontwikkelen van kunstmest
• betere batterijen en andere materialen
• medicijnen afgestemd speciaal op jouw lichaam

Kansen voor Quantum en AI

Een quantumcomputer maakt slim gebruik van quantummechanische effecten. Dit kan leiden tot exponentieel snellere algoritmes. En in potentie kun je hiermee specifieke complexe problemen oplossen die zorgen voor tijdwinst. Dit geldt ook voor de inzet van quantumtechnologie om de mogelijkheden van AI (kunstmatige intelligentie) aan te vullen. De verwachting is dat quantumalgoritmes over tien tot twintig jaar een veelgebruikt hulpmiddel zullen zijn binnen AI en optimalisatie. Zelfs op kortere termijn kunnen deze algoritmes al helpen bij specifieke problemen.

Algoritmes simuleren om use-cases op te lossen

Binnen TNO werken we aan quantumalgoritmes om de meerwaarde van quantumcomputers aan te tonen. De huidige quantumcomputers zijn nog te klein om de gewenste rekenkracht te leveren. Daarom worden veel algoritmes gesimuleerd. Dat doen we onder meer met behulp van Quantum Inspire, het door QuTech ontwikkeld quantum computing-platform met onder andere een quantumsimulator en twee typen quantumcomputers. Dit platform is ontworpen om de eerste stappen in de fascinerende wereld van quantumberekeningen te ondersteunen. En om de mogelijkheden te verkennen om de kracht van quantumcomputers in de toekomst te gebruiken.

We werken aan verschillende ‘use-cases’, van het detecteren van anomalieën tot routeoptimalisatie. En we proberen inzicht te krijgen in de benodigde infrastructuur voor het gebruik van quantumcomputers (op middellange en lange termijn) in de meest veelbelovende toepassingsgebieden.

Voorbeeld case over routeringsstrategieën

In een case hebben we gekeken naar het optimaliseren van routeringsstrategieën. De techniek die we hiervoor hebben ingezet heet 'reinforcement learing'-technieken, een vorm van machine learning. In bestaande literatuur werd tot nu alleen rekening gehouden met het vertrekpunt van één individu, de gewenste bestemming en mogelijke belemmeringen onderweg. Wij hebben dit uitgebreid naar een setting met meerdere vertrekkende individuen. Daarbij is gebruikgemaakt van een zogenaamde 'quantum annealer' van D-Wave. Dit speciale quantumsysteem is gespecialiseerd in het oplossen van optimalisatievraagstukken. Hiermee hebben we aangetoond dat dit mogelijk zal leiden tot tijdwinst; sneller een goede route vinden.

Op dit moment kan er nog een beperkte probleemgrootte verwerkt worden. De quantumhardware moet nog verder ontwikkeld worden om praktische problemen op te kunnen lossen. Maar als dat eenmaal zo ver is dan heeft dit impact op veel real-life scenario’s, denk aan:

• stationeren van militaire troepen
• efficiënt bezorgen van post en pakketten
• toepassingen in magazijnen en het verkeer

Meer weten over quantum computing?

Wil je meer weten over wat we doen op het gebied van quantumalgoritmes? Of wil je met ons werken aan een use-case? Neem dan contact op met Frank Phillipson.