数据分析小知识：云中的量子计算

【导读】众所周知，随着互联网的发展，在这短短30年中国科技已经发生了翻天覆地的变化，大数据、云计算以及ai和物联网各种新鲜事物接憧而至，不过这些离我们似远非远，不懂却又渗透到了各行各业，下面是小编为大家分享的一个数据分析小知识之云中的量子计算，一起来看看吧!

所有量子创新者都面临三个主要挑战

在出现新的非二进制应用程序之前，行业需要首先专注于开发和构建硬件，对于亚原子技术，由于制造中的微观缺陷，该硬件中的系统噪声是一个严重的问题。同时，编写可以在嘈杂环境中工作的算法非常困难。和建立可行的量子硬件与建立可行的商业行业并不相同，在该行业中，量子比特最终在三元互补模型中与比特(经典计算)和神经网络(AI)并列。

世界上第一个基于光子学的量子计算云平台，我们对此感到非常兴奋

其他每个云平台本质上都使用电子产品。他们使用光电子而不是光子，而是使用电子，并且它们采用了非常不同的方法来扩展到功能齐全的容错量子计算机，我们决定采用一种独特的替代方法来使用光，最大的优势之一是运行这些设备所需的功率极低，我们正在利用量子物理学的怪异特性来做传统计算机，传统计算机无法做到的事情，或者他们可以做到，但要花费数百年的时间。

数据分析师

关于省时元素的熟悉消息

但是在将其商业化时，量子计算是否是解决问题的解决方案，是否已确定了特定的机会?世界总是可以使用更多的计算能力。目前考虑量子计算前景的一种方法是将其分解为两行。首先是在未来三到五年内，我们可以使用噪声大且没有容错能力或纠错能力的量子比特来做的事情。第二是使用功能完备的容错量子计算机之后我们该怎么办。但这是很难制造的机器，在短期内，使用基于光子学的方法与众不同的是我们现在可以做的事情，这些事情具有业务应用程序-网络计划，物流等本质的事情。

我们的计划是让早期采用者能够建立一个生态系统

金融机构，大型公司(制药和材料设计是经典示例)以及物流，所有这些行业都面临着越来越困难，无法很好扩展的问题，因此您需要一台量子计算机来帮助解决这些问题，我们已经在该平台上付款给客户，过去几年中令人瞩目的是，高盛等大型公司和银行一直在组建小型量子计算团队，因为它们不想被甩在后面。但这是世界上只有少数人了解的独特技能。

有人认为这是一个令人担忧的问题

当技术变得太抽象而使大多数人无法理解时，那么透明性和审计就很困难，例如谁能解释或证明量子神经网络做出的决定?这是一个有效的批评。我们必须要小心，特别是对于可能成为奇点事件缺失链接的技术，我认为伦理和量子计算不应仅仅呈现给您，整个社区都应该考虑这一点，但是建造一台具有容错能力的量子计算机(最终游戏)非常困难，它明天不会建造，这给了我们一些时间。

他是否认为量子计算是古典世界的独特替代品，它的演进，还是仅仅是解决特定问题的组件?

首先，可以肯定的是，无论发生什么情况，它都会对传统计算进行补充，就像GPU对CPU的补充，或者专用芯片对其他类型的补充一样。需要时，计算机自然会访问CPU或量子处理器，这是个人观点，但是我越来越倾向于用量子计算代替“旧”计算。原因之一是，如果您看一下我们基于光子的方法，则可以粗略地说，您可以按一个按钮，并使量子比特像普通的信息比特一样使这台计算机成为经典计算机。如果量子计算可以渗透到所有计算机，那么您就可以模拟一台传统计算机，这意味着有机会真正掌控整个计算行业-直到现在。

物理学和历史相结合才构成了一些棘手的问题

例如，考虑到某些宽带基础设施的速度慢，等待时间长和可靠性差，将量子计算机放在云中可能会削弱其性能，通过量子云量子提供商，您确实会发现资产回收速度下降，但是最终的目标是拥有一台量子计算机，它可以解决传统计算机无法解决的问题，或者需要数千年才能解决的问题，因此将某件事放慢一小时而不是一千年是无关紧要的。随着您通过容错和错误纠正扩大规模并获得功能更强大的量子计算机，与解决问题的规模相比，任何放缓都将是微不足道的。

这样的系统是否正在出现真正的应用程序?

经典的做法启发了许多应用程序，并且一直在思考如何使它们量子化，但是我认为真正的革命将是从事物的量子方面考虑它，这里有一个PC革命的类比：人们并不真正知道哪些应用程序会有用，对互联网一无所知，我认为对于量子来说会有类似的东西：我们真的不知道量子计算机可以做什么的全部范围。

我认为您经常会在初创公司看到，这确实是老生常谈，想解决巨大的，改变世界的问题

我们的使命声明暗示了这一点，但老实说，现在真的很难相信它。因此，我们的使命宣言是制造量子计算机，使其变得有用，并为世界各地的人们所用，这就是您如何开始帮助客户解决问题的方法，例如在药物发现方面，您如何更快地找到最佳候选者以进行综合?这个问题不会改变，那么如何最好地解决呢?这可能与我们正在研究亚原子粒子这一事实有关，但是在非常小的系统中，您才能真正改变世界。常见的例子是帮助全球变暖，通过识别药物治愈癌症，这些对于人类来说确实是重要的问题，但是采用不同的方法，您如何每天在个人和个人层面上保持兴奋?这为您提供了解决真正重要问题的最佳机会。

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