IBM和埃克森美孚（ExxonMobil）携手寻找可以解决一个巨大计算问题的量子算法

埃克森美孚（ExxonMobil）和IBM的研究人员一直在共同努力，寻找可以管理全球商船舰队的量子算法。

作者：Daphne Leprince-Ringuet

更新时间：2021年2月11日-GMT 14:37（SGT 22:37）

主题：量子计算

能源巨头埃克森美孚（ExxonMobil）和IBM的研究团队一直在共同努力，为我们这个时代最复杂的问题之一寻找量子解决方案——管理成千上万的商船，这些商船漂洋过海，运送我们每天使用的货物。

科学家们透露了他们迄今为止取得的进展，并且展示了他们使用的不同策略，他们在现有的量子设备上用这些策略为海上航线规划建模，最终的目标是优化舰队的管理。

埃克森美孚（ExxonMobil）于2019年加入IBM的量子网络（Quantum Network），它是第一家采取这种做法的能源公司，从新材料模拟到解决优化问题，该公司表现出对利用技术探索各种应用的强烈兴趣。

现在看来，这家能源巨头的部分工作是致力于探索量子计算能力，计算商船全球航线，最小化航行的距离和时间。

就全球而言，这是一个规模非常巨大的问题——实际上，对于经典计算机而言，这是很难解决的问题。大约有90%的全球贸易依赖海上运输，大约有超过50,000艘船舶，每只船装载了大约200,000个集装箱，这些船舶每天四处航行，运输的货物总价值达到14万亿美元。

船只和航程的数量越多，问题的规模也就越大。正如IBM和埃克森美孚的团队在一篇详细介绍他们的研究的文章中所说：“从逻辑上说，这可不是‘旅行销售员问题’。”

不过，虽然在经典计算机上，这种指数增长类的问题只能够通过简化和近似的方式来解决，但是这类问题却非常适合量子技术。量子计算机可以有效利用量子位或者量子比特呈现的特殊对偶状态，一次进行多个运算；这也就意味着即使是最大的问题也可以用比传统计算机少得多的时间得到解决。

研究人员们表示：“我们想知道量子计算机是否能够改变我们解决此类复杂优化问题的方式，以及它们是否能够使用更少的计算时间并提供更准确的解决方案。”

尽管关于量子计算潜力背后的理论已经非常成熟，但是如何将量子设备用于实践并解决现实世界的问题仍然需要探索，例如商船的全球航线规划。用数学术语来说，这意味着要找到适当的量子算法，该算法要能够在现有或者近期内即将出现的设备上有效地对海运行业的航线规划问题进行建模。

为此，IBM和埃克森美孚（ExxonMobil）的团队从这个问题广泛使用的数学表示法入手，考虑了诸如航行路线、港口之间可能的航行路线以及在特定航线上访问每个位置的顺序等因素。这个问题已经存在了多种公式化的方法，其中一种被称为二次无约束二进制优化（QUBO）技术，经典计算机科学经常使用这种技术。

下一个问题是弄清楚量子算法是否可以解决QUBO之类的著名模型——以及如果可以，哪种解决方案效果更好。该团队使用了IBM的Qiskit优化模块，该模块是IBM去年发布的，目标是帮助开发人员构建量子优化算法，该团队利用这个模块测试了多种声名卓著的量子算法：变分量子特征值求解算法（VQE）、量子近似优化算法（QAOA）和交替方向乘子法（ADMM）运算器等。

在模拟的量子设备上运行这些算法后，研究人员们发现QUBO之类的模型可以通过量子算法有效地求解，并且对于这个问题的不同规模，某些算法的结果要优于其他的算法。

研究团队表示，他们还有另一个很有希望的发现，实验表明在求解QUBO问题时，某种程度的不精确是可以容忍的。“这对于处理实际设备上量子算法的固有噪声是非常有帮助的。”

当然，尽管结果表明量子算法可以提供真实世界的价值，但这项研究是在技术上仍然受到限制的设备上进行的，并且实验只能保持在小规模的水平上。但是，研究人员的思路是现在就着手开发可用的算法，随着技术发展，一旦成熟的量子计算机出现，他们就可以将算法运用在新的设备上。

研究人员们表示：“作为我们双方共同研究的结果，埃克森美孚公司现在对于建模的可能性、可以使用的量子算法以及解决任何行业内航线规划问题的潜在替代方案都有了更深入的了解。”

事实上，适用于商船的方法也会适用于其他类似的问题。航路规划问题并不是航运业独有的问题，科学家们已经证明他们的发现成果可以很容易地转移到任何存在着时间限制的交通工具优化问题上，例如货物交付、拼车服务或者城市垃圾管理等。

实际上，埃克森美孚公司并不是第一家研究使用量子计算技术来解决优化问题的公司。举例来说，电子制造商OTI Lumionics公司就一直在使用QUBO表示法寻找下一代OLED材料的最佳模拟。但是，该公司没有使用基于门的量子计算机来解决此问题，而是一直在开发量子启发式算法，在经典微软Azure硬件上解决这个计算问题，并且已经取得了令人鼓舞的结果。

在研究论文中，研究人员详细描述了数学公式和求解算法，埃克森美孚和IBM联合团队强调这些内容的使用不受限制。研究人员们鼓励他们的同行重现他们的发现，以推动全球的量子算法的发展。