近日，科學家提出量子計算機處理某些學習任務的速度可以超越經(jīng)典計算機。相關論文發(fā)表在《科學》(Science)雜志。

隸屬于美國多家機構(包括谷歌Quantum AI)的研究團隊與澳大利亞研究人員，共同提出了一種理論，認為量子計算機在處理某些學習任務時，應比傳統(tǒng)計算機速度更快。在論文中，該團隊描述了他們在谷歌“懸鈴木”Sycamore量子計算機上進行測試的理論和結(jié)果。

對此，荷蘭萊頓大學副教授Vedran Dunjko在同期《科學》雜志發(fā)表了一篇Perspective前瞻性觀點文章，概述了這一想法：將量子計算與機器學習相結(jié)合，以研發(fā)一個具有新水平的、基于計算機的學習系統(tǒng)。

機器學習是一種學習系統(tǒng)，其通過數(shù)據(jù)集訓練過的計算機，對新數(shù)據(jù)進行基于一定信息的猜測。量子計算則涉及使用亞原子粒子來實現(xiàn)量子比特，以期比傳統(tǒng)計算機更快執(zhí)行應用程序。

用量子計算機直接處理量子數(shù)據(jù)的實驗(右)，可能比用經(jīng)典計算機測量量子態(tài)并處理結(jié)果的傳統(tǒng)實驗(左)具有更大優(yōu)勢，圖片來自谷歌Quantum AI Hook

前述研究人員認為，用量子計算機直接處理量子數(shù)據(jù)的實驗，可能比用經(jīng)典計算機測量量子態(tài)并處理結(jié)果的傳統(tǒng)實驗具有更大優(yōu)勢。因此，他們提出在量子計算機上運行機器學習應用程序的想法，這或許可以使機器學習更好地進行學習，從而更具實用性。

為了驗證前述想法是否可行，研究人員創(chuàng)新性地設計了一個機器學習任務，該任務可以通過多次重復的實驗來進行學習。同時，他們提出了相關理論，以描述如何使用量子系統(tǒng)來進行實驗，并從中學習。

研究人員表示，他們能夠證明量子計算機在前述機器學習任務上，可以比經(jīng)典計算系統(tǒng)表現(xiàn)更優(yōu)異。團隊構建了一個系統(tǒng)，并在谷歌“懸鈴木”Sycamore量子計算機上進行了測試，通過使用40個超導量子比特和1300個量子門進行實驗，證實了其理論。他們發(fā)現(xiàn)，量子計算機學習一個概念所需的實驗次數(shù)比經(jīng)典計算系統(tǒng)要低四個數(shù)量級，并且這種優(yōu)勢在預測物理系統(tǒng)的性質(zhì)、執(zhí)行量子主成分分析和學習物理動力學方面均得到了展示。

盡管量子計算行業(yè)目前仍處于早期探索階段，但是作為頗具前景的科技領域，量子計算在全球已經(jīng)吸引越來越多企業(yè)布局，谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、英特爾等大型科技公司都在開發(fā)自己的量子計算硬件，IonQ、Rigetti、PsiQuantum、QunaSys等量子技術公司也已獲得數(shù)億美元的風險投資。根據(jù)前沿科技咨詢公司ICV統(tǒng)計，2021年全球量子科技公司完成了50筆合計32億美元融資。進入2022年，量子科技公司融資仍保持快速增長，2022年第一季度Q1，全球量子科技公司完成了18筆合計7億美元融資。

在國內(nèi)量子計算領域，目前主要參與者有中國科學院、中國科學技術大學、清華大學等高校和科研機構，阿里巴巴達摩院量子實驗室、百度量子計算研究所、騰訊量子實驗室、華為、京東探索研究院等企業(yè)科研機構以及國盾量子、圖靈量子、本源量子、啟科量子等量子科技公司。

金融行業(yè) “牽手”量子計算

蔡崇信進軍的量子AI計算金融科技領域，正是一個具有足夠想象空間的市場。麥肯錫和摩根大通等機構的多份報告均指出，金融是最有可能率先通過量子計算獲益的行業(yè)之一。

有分析指出，由于量子計算使用了量子特有的物理效應來處理信息，因此目前的超級計算機需要數(shù)十億年才能解決一些數(shù)學問題，未來的量子計算可能在幾周、幾天或幾個小時內(nèi)就能找到答案。作為最前沿的科技技術，量子計算可廣泛賦能金融行業(yè)各細分領域，應用涉及資產(chǎn)配置場景優(yōu)化、資本市場的風險分析、保險業(yè)的災難性風險建模、以及加密安全等方面。

以投資組合優(yōu)化這一金融行業(yè)受關注度最高、收益率最明顯的計算場景為例，當前在金融服務資產(chǎn)配置上，想要調(diào)整投資組合以跟上市場走勢，在很大程度上受到算力限制和交易成本的限制，此類問題對經(jīng)典計算機來說特別難以解決，需要很長的時間。而量子技術可能有助于減少當今交易環(huán)境的復雜性，其組合優(yōu)化能力可使投資經(jīng)理提高投資組合的多樣化和重新平衡投資組合，以便更快地對市場狀況作出反應。

在市場風險分析方面，蒙特卡洛模型(Monte Carlo)是分析該類風險的主要方法，它是一種通過統(tǒng)計采樣系統(tǒng)來對系統(tǒng)屬性進行統(tǒng)計的技術。據(jù)公開資料表明，由于蒙特卡洛模型本身是隨機的，會有誤差，在許多金融場景中，為達到所需的結(jié)果，需要的模擬次數(shù)非常多。而量子算法可以高效改進這些計算，因為量子計算機可以同時運行多個場景，并且通過量子干涉減少模擬中的誤差。只需要在經(jīng)典計算機上模擬這些量子效應，就可以利用量子計算方法來設計更快的蒙特卡洛抽樣策略。

此外，在精算和風險建模等資源密集型計算方面，量子計算不僅可以突破經(jīng)典計算的極限，大大加快計算速度，還能提供更準確的結(jié)果?？梢灶A見，量子計算解決方案將全新改變金融行業(yè)各細分領域的管理優(yōu)化方式。由龐大數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融AI是量子計算商業(yè)化落地的首選之一，量子計算也將成為其創(chuàng)新驅(qū)動的核心來源。

當前金融賽道中的量子計算

事實上，量子計算對于金融行業(yè)來說，并不是一件新鮮事。早在2017年，巴克萊銀行就開始率先探索量子技術在金融領域的應用場景，此后摩根大通、高盛集團、富國銀行等國際頭部金融機構紛紛組建量子研究團隊開展量子技術相關研究。2021年9月，高盛宣布將在最快5年內(nèi)實現(xiàn)使用量子計算為金融工具定價。據(jù)不完全統(tǒng)計，全球已有超過25家國際大型銀行及金融機構與量子計算企業(yè)開展合作研究。

6月14日，霍尼韋爾旗下量子計算公司Quantinuum宣布對其離子阱量子計算機System Model H1進行重大技術升級，包括擴展到20個全連接量子比特[1]，并增加可以并行完成的量子操作的數(shù)量。

這些改進大大增強了由霍尼韋爾提供支持的H1-1量子計算機的計算能力，自2020年秋季首次亮相以來，該計算機在量子體積(衡量整體性能的指標)方面創(chuàng)下了多項行業(yè)紀錄。

今年4月，Quantinuum宣布12量子比特H1-2量子計算機的性能翻了一番，成為第一臺通過4096量子體積(QV)的商用量子計算機。根據(jù)量子體積計算公式，4096 QV已經(jīng)是12量子比特系統(tǒng)的極限了，隨著將其量子比特數(shù)量增加至20個了，理論上最高可實現(xiàn)100萬QV。

Quantinuum總裁兼首席運營官Tony Uttley說：“通過這些升級，開發(fā)人員能夠在不犧牲性能的情況下運行比以前更復雜的計算。此次升級是我們獨特商業(yè)模式的又一個例子，我們不斷升級系統(tǒng)，即使在系統(tǒng)投入商業(yè)使用之后，也能為用戶提供最佳性能?！?

量子技術有潛力解決一些最棘手的全球挑戰(zhàn)，包括限制全球變暖和縮短藥物發(fā)現(xiàn)時間等，解決這些挑戰(zhàn)將會改變游戲規(guī)則。

麥肯錫最新研究報告《量子技術監(jiān)測》(Quantum Technology Monitor)指出，為了使該技術實現(xiàn)其承諾，公共和私人資金持續(xù)飆升。制藥、化工、汽車和金融這四個行業(yè)仍然有望成為“量子優(yōu)勢”的第一批受益者，最早在2035年有望實現(xiàn)近7000億美元的價值。

量子技術(QT)主要分為三個領域：計算、通信和傳感。

量子計算(QC)是一種新的計算技術：利用量子力學定律，為一些應用提供指數(shù)級的性能改進，有可能實現(xiàn)全新的計算領域。一些早期的量子硬件產(chǎn)品是特殊用途的量子計算機，也稱為量子模擬器。

量子傳感(QS)是由量子系統(tǒng)構建的新一代傳感器。它可以提供對各種量(例如，重力、時間、電磁)的測量，比經(jīng)典傳感器的靈敏度高幾個數(shù)量級。

量子通信(QComms)是量子信息的跨空間安全傳輸。它由量子密碼學實現(xiàn)，即使面對無限的(量子)計算能力也可以確保通信的安全性。

2021年下半年以來，IonQ成功上市，成為史上第一家上市的純量子計算企業(yè);霍尼韋爾量子解決方案公司和劍橋量子公司合并成為Quantinuum;Rigetti也在與特殊目的收購公司(SPAC)Supernova合并后正式上市;本源量子發(fā)布了到2025年交付1024比特量子計算機的路線圖;亞馬遜AWS在加州理工學院開設了其量子計算中心。

不同領域的量子技術中，QS和QComms在2021年下半年資金增幅最高;然而，QC仍然擁有最多的資金(自2001年以來共30億美元)和公司(228家)。