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今天凌晨,微软宣布在量子计算领域取得了「里程碑」进展,并公布了微软量子超级计算机的路线图。微软高级量子开发副总裁 Krysta Svore 预计,将会在 10 年内完成量子超级计算机的构建。微软 CEO Satya Nadella 在 Twitter 上公布了微软的宏大目标:将未来 250 年的化学和材料科学进展压缩到未来 25 年
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借助 Azure Quantum 加速科学探索
2023年6月21日 | Jason Zander,微软战略任务和技术执行副总裁???? /blog/2023/06/21/accelerating-scientific-discovery-with-azure-quantum/ 以下为博客文章的全文,爱范儿做了全文译校——
今天,微软宣布了 Azure Quantum 的新进展,旨在加速科学发现。从铁器时代的农业革命到硅器时代的通信革命——新材料总是为社会进步创造拐点。新材料领域的进步会是变革性的。例如,交通运输行业可以开发更高效和更强大的电池。制药研究人员可以开发新药。化学工业将能够发现更安全、更可持续的化合物,用于我们日常使用的产品,如电子产品、涂料和纺织品。最重要的是,科学家将能够解决社会最紧迫的挑战,如逆转气候变化和解决粮食安全问题。然而,理解自然并非易事。对于最复杂的分子量子态的精确计算,仅 100 个电子的能级数就可能超过可见宇宙中的原子数(注:根据科学家的估计,可见宇宙中的原子数量大约是 10 的 80 次方)。现在,随着新一代人工智能的出现,世界上最先进的人工智能模型正在与我们的通用用户界面——自然语言——以及自然的基础语言——化学语言——相结合,开启了一个科学发现的新时代。这只是第一步,我们正在准备迎接一个更大的转变:量子超级计算。创新者可以在 Azure Quantum 中开始尝试世界上最好的量子硬件,并为量子超级计算成为现实时做好解决更加复杂问题的准备。我们正快速接近这样一个时刻:科学家和企业将能够解决以往难以解决的问题,从而推动增长和实现人类进步。今天,我们介绍 Azure Quantum 的三个进展,以实现这一愿景。1. Azure Quantum ElementsAzure Quantum Elements 通过整合高性能计算(HPC)、人工智能和量子计算的最新突破,加速科学发现。通过 Azure Quantum Elements,科学家和产品开发人员可以:通过加速研发流程并更快地将创新产品推向市场,缩短实现目标所需的时间和成本。一些客户从项目启动到解决方案实现的时间缩短了六个月至一周。大幅增加新材料的搜索空间,潜在的规模可从数千个候选者扩展到数千万个。将某些化学模拟加速 50 万倍,就像将一年压缩成一分钟。通过使用人工智能和高性能计算来解决量子化学问题,并在现有的量子硬件上进行实验,为规模化量子计算做好准备,并在未来优先使用微软的量子超级计算机。利用这个全面的系统,研究人员可以以前所未有的规模、速度和精度在化学和材料科学领域取得进展。规模。科学家可以理解生产产品所需的复杂反应,找到新的候选物,并优化整个过程。例如,科学家现在可以使用 Azure Quantum Elements 探索由 5 万个基本步骤组成的复杂反应中的 150 万个潜在配置。先行者已经利用这种大规模来寻找更可持续的替代品,用于许多日常产品,或者用于创新场景的全新产品。速度。Azure Quantum Elements 通过整合微软专门针对化学领域的 AI 模型来加速模拟,这些模型是我们基于数百万化学和材料数据点进行训练的。我们基于相同的生成式 AI 突破性技术构建了这些模型。Copilot 理解人类的语言,Azure Quantum Elements 理解大自然的语言——化学。精度。如今,科学家们正在使用独特的 AI 模型和 HPC 规模来运行比以前更高准确性的模拟。Azure Quantum Elements 还集成了经典和量子计算,为更高的模拟精度提供了一条路径。未来,科学家们相信量子超级计算机将能够以 100 倍的精度实现预测性化学设计。行业创新者,包括巴斯夫(BASF)、阿克苏诺贝(AkzoNobel)、艾斯本(AspenTech)、庄信万丰(Johnson Matthey)、SCGC 和 1910 Genetics 已经采用 Azure Quantum Elements 来转变他们的研究和开发,今天,其他人也可以加入他们。Azure Quantum Elements 将在几周内提供内测,您可以今天注册以了解更多信息。2. Azure 量子计算中的副驾驶( Copilot )Azure Quantum 中的 Copilot 帮助科学家使用自然语言来推理复杂的化学和材料科学问题。借助 Azure Quantum 中的 Copilot,科学家可以在云端超级计算、高级人工智能和量子技术的基础上完成复杂的任务,并与他们现在使用的工具集成。它可以生成基础计算和模拟,查询和可视化数据,并帮助获得复杂概念的指导性答案。正如微软其他产品中的 Copilot 正在改变软件开发、生产力和搜索一样,我们的愿景是让 Azure Quantum 中的 Copilot 转变和加速科学发现——无论是创建更安全、更可持续的产品,加速药物发现还是解决地球上最紧迫的挑战。Copilot 还可以帮助人们了解量子计算,并编写适用于当下量子计算机的代码。它提供了一个完全集成的、基于浏览器的体验,可免费试用,内置代码编辑器、量子模拟器和无缝代码编译。我们设计它是为了使复杂的事情更易于管理,并帮助任何人探索量子、化学和材料科学,同时将这些变革性领域更加紧密地联系在一起。3. 微软通往量子超级计算机的路线图当组织能够利用量子超级计算机准确地设计新的化学物质和材料时,终极解锁将会到来。我们的行业将会沿着 20 世纪经典超级计算机的类似道路前进。从真空管到晶体管再到集成电路,基础技术的进步将会实现规模和影响的提升。随着我们在该行业的不断发展,量子硬件将会被归入到量子计算实施级别的三大类别:一级 - 基础:这类量子系统运行在受噪声影响的物理量子比特,包括所有当今的噪声中间规模量子(NISQ)计算机。
二级 - 弹性:在可靠的逻辑量子位上运行的量子系统。
三级 - 规模:量子超级计算机可以解决即使最强大的超级计算机也无法解决的重要问题。
为了达到规模,需要进行基础物理学的突破。微软已经实现了这一突破,并在美国物理学会的一份期刊中呈现了同行评审的数据。这意味着微软已经实现了通向量子超级计算机的第一个里程碑。我们现在可以创造和控制马约拉纳准粒子。通过这一成就,我们正在朝着工程化新的硬件保护量子比特迈进。有了它,我们可以进一步设计出可靠的辑量子比特,达到弹性级别,然后逐步进展到规模化。量子超级计算机将能够解决在经典计算机上无法解决的问题,并能够扩展以解决我们世界面临的最复杂问题。为了做到这一点,它必须既具备高性能又可靠。客户需要了解量子系统在解决实际问题方面的能力,从机器到网络开销都需要考虑在内。这就是为什么衡量超级计算机不能仅仅通过计算物理或逻辑量子比特来进行的原因。为了了解超级计算机的性能,我们的行业需要一种新的衡量标准。为此,我们提供了可靠量子操作每秒(rQOPS)的度量标准,它衡量了每秒钟可以执行多少个可靠操作。它考虑了整个系统的性能,而不仅仅是量子比特的性能,因此可以确保算法的正确运行。我们的行业尚未从 NISQ 时代过渡,因此,如今的量子计算机都处于 1 级,其 rQOPS 为零。第一台量子超级计算机将需要至少 100 万个 rQOPS,并且将扩展超过 10 亿个,以解决具有重大影响的化学和材料科学问题。共同加速科学发现随着任何创新技术的出现,都存在需要进行规划和减轻风险的风险。微软的人工智能原则指导着我们,这些基本原则也适用于量子技术。在我们开发像 Azure Quantum Elements 这样的新服务并设计我们的第一台量子超级计算机时,我们将采取额外的严谨措施,并在整个过程中不断获得反馈。我们现在也正在为量子安全的未来做准备。微软拥有全面的计划,确保我们所有的服务都保持安全,并与我们的客户和行业合作伙伴一起支持这一重要的转变。我们面前的机遇是巨大的。科学家和企业将彻底改变日常产品的基本构成,引领创新和经济增长的新时代。我们可以共同努力,将下一个 250 年的化学和材料科学压缩到接下来的 25 年内。???? 想了解更多,可以通过微软的线上简报会查看。/azure-quantum-june-event/马约拉纳准粒子 马约拉纳准粒子是一种特殊的粒子,它在物质中的行为非常奇特和有趣。与常见的粒子不同,马约拉纳准粒子被认为是自己的反粒子,就像一个粒子与自己的镜像相遇一样。这使得它们在物理学中非常特殊。马约拉纳准粒子得名于意大利理论物理学家埃托雷·马约拉纳(Ettore Majorana),他在1937年首次提出了这种准粒子的概念。HPC 是 High-Performance Computing(高性能计算)的缩写。它是指通过利用并行处理和高速网络连接等技术,以及使用专门设计的计算机系统和软件工具,来进行大规模、复杂计算任务的处理和分析。HPC 系统通常具备强大的处理能力、大内存容量和高速的数据传输速度,能够处理大量数据和执行复杂的计算操作。逻辑量子比特 Logical qubits 是量子计算中使用的一种抽象概念。逻辑量子比特可以被看作是在量子计算中进行信息处理和运算的“虚拟”单位。它不直接对应于实际的物理部件,而是通过物理量子比特的组合和控制来实现。通过编码和操作,逻辑量子比特能够存储和处理更复杂的量子信息,从而进行更强大的量子计算。类似拼图,逻辑量子比特就像是你在拼图游戏中思考和操作的单个单元,通过移动、旋转和组合拼图块,你可以完成更复杂的拼图,解决更具挑战性的问题。
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