Mimo ograniczonego finansowania z grantów, mały zespół fizyków, matematyków i informatyków z najbardziej prestiżowych polskich uczelni, po dwóch latach intensywnych badań, opracował algorytm, który może stanowić fundament koprocesora kwantowego.
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.
