Accenture patenteert machine learning-module voor quantum computing

Accenture heeft een patent gekregen gerelateerd aan quantum computing. Het patent beschrijft een methode om machine learning in te zetten om te bepalen welke workloads of problemen het geschiktst zijn voor quantum computers, en welke meer geschikt zijn voor standaard, digitale computers.

Volgens Accenture is het patent nuttig voor early adopters van quantum computers, omdat het hen helpt om de kosten beter te balanceren, schrijft Silicon Angle.

Quantum computing

Quantum computing is anders en veel krachtiger dan de traditionele computer-architectuur. Deze techniek heeft de potentie om extreem complexe problemen op te lossen, die voor de huidige computers onmogelijk of slechts na jaren op te lossen zijn.

Het grootste verschil tussen de technieken is dat bij quantum computing het verwerken plaats kan vinden in meerdere staten tegelijkertijd. Traditionele computers gebruiken binaire cijfers, ook wel bits genoemd, die als 1 of 0 gerepresenteerd worden. Quantum-computers gebruiken qubits, die als 1, 0 of beide tegelijkertijd gerepresenteerd kunnen worden. Ook kunnen qubits superdense coding gebruiken, waarbij ze twee bits tegelijkertijd kunnen vasthouden.

Een ander belangrijk verschil is de mogelijkheid van qubits om met elkaar te correleren. Daardoor zijn ze allemaal op de hoogte van de staat van de andere qubits. Daardoor groeien quantum-computers exponentieel in kracht als er qubits worden toegevoegd.

Uitdagingen

Quantum-computers zijn dus veel krachtiger dan de huidige computers en kunnen problemen sneller oplossen. Een uitdaging voor veel early adopters is waarschijnlijk dat niet duidelijk is wanneer ze quantum in moeten zetten, en wanneer ze voor een combinatie met traditionele computers moeten kiezen, stelt Marc Carrel-Billiard, senior managing director bij Accenture Labs.

De nieuwe gepatenteerde machine learning-module van het bedrijf moet early adopters helpen om te leren om met de nieuwe techniek om te gaan. Het bedrijf noemt dit “computational variety”.

“Door vast te stellen wanneer en hoe de kracht van quantum computing ingezet moet worden, kan zo’n systeem helpen om computational-taken op de meest efficiënte en kosten-effectieve manier uit te voeren. Daarnaast kan de beschreven module bepaalde taken prioriteit leren geven. En als er geavanceerdere en efficiëntere quantum- en klassieke systemen geïntroduceerd worden, kan de quantum computing machine learning-module zich daaraan aanpassen”, aldus Accenture.