Algorytm, nazwany VeloxQ 1, został stworzony przez polski startup Quantumz.io. Jego możliwości są bezprecedensowe: potrafi przetwarzać 200 milionów zmiennych binarnych – jest to skala, która do tej pory była poza zasięgiem zarówno systemów klasycznych, jak i kwantowych. Najbardziej jednak imponuje to, że VeloxQ 1 działa na standardowych komputerach – bez konieczności stosowania drogiego i niestabilnego sprzętu kwantowego. To przełomowe osiągnięcie może na nowo zdefiniować przyszłość obliczeń, pokazując, jak daleko mogą nas zaprowadzić algorytmy inspirowane mechaniką kwantową.
W testach porównawczych VeloxQ 1 został zestawiony z komputerami kwantowymi, takimi jak D-Wave Advantage i Advantage2, a także z cyfrowymi algorytmami kwantowymi, m.in. Kipu Quantum. Porównano go również z hybrydowymi systemami kwantowo-klasycznymi, takimi jak Kerberos od D-Wave. We wszystkich scenariuszach, szczególnie tych obejmujących rzeczywiste problemy na dużą skalę, VeloxQ 1 konsekwentnie przewyższał konkurencję zarówno pod względem dokładności, jak i prędkości obliczeń.
Królestwo za optymalizację!
– Problemy optymalizacyjne są kluczowe dla niemal każdego współczesnego systemu od logistyki i planowania, poprzez trenowanie AI, po zrządzanie portfelem inwestycyjnym – mówi Kamil Hendzel, CEO Quantumz.io. – Wierzymy, że budowa koprocesora kwantowego pozwoli nam osiągnąć skalowalność w rzeczywistych warunkach.
– VeloxQ 1 skutecznie adresuje problem optymalizacji dzięki natywnej skalowalności i wysokiej precyzji – wszystko to na standardowym sprzęcie GPU, bez konieczności stosowania technologii kwantowej czy wstępnego przekształcania danych – dodaje Bartłomiej Gardas, CSO Quantumz.io.
W przeciwieństwie do rozwiązań kwantowych, VeloxQ 1 nie wymaga tzw. embedowania często skomplikowanego i ograniczającego procesu dostosowywania problemów do konkretnej architektury sprzętowej. Wspiera dowolne topologie grafów i struktury połączeń, dzięki czemu znajduje natychmiastowe zastosowanie w wielu branżach, takich jak optymalizacja łańcuchów dostaw, energetyka, finanse czy uczenie maszynowe.
Wersja dla komputerów kwantowych już wkrótce
VeloxQ 1 to efekt dwuletniej pracy zespołu polskich ekspertów – fizyków, matematyków i informatyków – zrealizowany mimo ograniczonych środków, co czyni ten sukces jeszcze bardziej imponującym. W 2023 roku Quantumz.io pozyskało milion dolarów od syndykatu inwestorów z Polski i USA oraz 6 milionów dolarów w formie grantów. Obecnie firma prowadzi rundę seed w celu komercjalizacji VeloxQ i udostępnienia go firmom z sektora logistyki, finansów i energetyki.
Zespół pracuje również nad natywnymi algorytmami kwantowymi. W przyszłym roku planowane jest wydanie VeloxQ 2, czyli kolejnej generacji hybrydowego rozwiązania, które zostanie zintegrowane z rzeczywistym sprzętem kwantowym.
– Jesteśmy na etapie seed, ale planujemy stać się wiodącym ekosystemem operacyjnym dla komputerów kwantowych, skupionym na rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych w nadchodzących latach – podsumowuje Kamil Hendzel.
