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Hay muchos problemas de optimización en finanzas, logística, biotecnología e inteligencia artificial en los que necesita encontrar la mejor combinación entre una enorme variedad de opciones. Los problemas de optimización combinatoria como estos son difíciles de resolver a alta velocidad y con un costo computacional razonable con las computadoras existentes porque la cantidad de patrones combinatorios aumenta exponencialmente a medida que crece la escala del problema.
Una forma de abordar estos problemas de optimización combinatoria es asignarlos a una representación binaria llamada modelo Ising y luego usar un optimizador especializado para encontrar el estado fundamental de este sistema Ising.
La nueva Simulated Quantum Bifurcation Machine+ (SQBM+) de Toshiba en Azure Quantum, basada en su Máquina de bifurcación simulada (SBM)es un solucionador de modelos de Ising que puede resolver problemas de optimización combinatoria complejos y de gran escala con hasta 100 000 variables a alta velocidad.
Toshiba ha adoptado un nuevo enfoque, inspirado en su investigación de computación cuántica, que mejora significativamente la velocidad, la precisión y la escala de su SBM. Hay dos algoritmos disponibles a través del proveedor SQBM+ en Azure Quantum: el algoritmo de bifurcación simulada balística (bSB) de alta velocidad diseñado para encontrar una buena solución en poco tiempo; y el algoritmo de bifurcación simulada discreta (dSB) de alta precisión que encuentra soluciones más precisas a una velocidad de cálculo que supera la de otras máquinas (tanto clásica como cuántica). También se ha implementado una función de ajuste automático que seleccionará automáticamente qué algoritmo usar en función del problema presentado. Estos algoritmos se optimizan automáticamente para brindar el mejor rendimiento en el hardware de GPU implementado en la nube de Azure.
Los usuarios pueden seleccionar uno de estos algoritmos específicamente, o simplemente permitir que la función de selección automática elija en su nombre. Esta elección se realiza mediante el suministro de valores para los parámetros «algo» y «auto» durante la creación de instancias del solucionador mediante Azure Quantum Python SDK. Más información está disponible en el Documentación del proveedor Toshiba SQBM+y una muestra que muestra cómo elegir entre las diferentes opciones de algoritmo se puede encontrar en la repositorio de muestras qio.
“La tecnología central de SQBM+ es SBM, que es un software que utiliza computadoras actualmente disponibles y logra soluciones aproximadas de alta precisión para problemas complejos y de gran escala en un corto período de tiempo. El resultado es la capacidad de resolver problemas de Ising de hasta 100.000 variables—con una mejora de aproximadamente 10X sobre nuestro servicio PoC existente. Y ahora se puede acceder fácilmente a todo esto a través de la plataforma en la nube Azure Quantum,“—Shunsuke Okada, vicepresidente sénior corporativo y director digital de Toshiba.
Los clientes de Azure Quantum pueden acceder a SQBM+ agregando el proveedor a su Quantum Workspace y seleccionando uno de los planes de precios disponibles: «Aprender y desarrollar» (experimentación) y «Rendimiento a escala» (uso comercial).
Desde que se unió a Azure Quantum Network en septiembre de 2020, Toshiba ha mejorado continuamente su tecnología de resolución de optimización de inspiración cuántica. Los clientes que deseen resolver problemas de optimización combinatoria, incluida la cartera dinámica y la gestión de riesgos, el diseño molecular y la optimización del enrutamiento, la partición y la programación en una variedad de campos, pueden aplicar SQBM+ hoy, aprovechando los recursos de GPU en la nube de Azure a través de Azure Quantum.
Obtenga más información y comience hoy mismo con SQBM+ de Toshiba en Azure Quantum.
