Her kan kvantedatamaskiner ha best muligheter

Kvantedatamaskiner tar utgangspunkt i kunnskapen om atomer og molekyler, og kan behandle enorme datamengder på kort tid.

Og best er kanskje mulighetene i kjemiske prosesser, til å behandle større datamengder enn det som er mulig med klassiske datamaskiner. Produksjon av kunstgjødsel kan være et eksempel.

Men det kan først bli aktuelt når kvantedatamaskiner har blitt ytterligere utviklet og forbedret.

På en workshop i Voksenkollen, der OsloMets kvantehub og forskningsgruppen for matematisk modellering samlet fagfolk for å se nærmere på mulighetene, forteller ph.d.-stipendiat Kristian Wold oss om hvorfor han tror kvantedatabehandling kan gi oss gode løsninger i framtiden.

Kan komme til nytte i kjemiske reaksjoner

Han tar for seg konkrete eksempler på hvor den kan bli nyttig.

– Kvantedatabehandling kan kanskje simulere hvordan veldig store molekyler kan reagere med hverandre. Molekyler som rett og slett er for store og komplekse til å kunne simuleres på en klassisk datamaskin. 

– Da kan vi kanskje lære noe om hvordan kjemiske reaksjoner kan gjennomføres mer effektivt i en fabrikk, hvis det er snakk om utvikling eller produksjon av et eller annet kjemisk stoff. 

– Samfunnet vårt er avhengig av produksjon av mange kjemiske stoffer. Gjødsel kan være et eksempel, og å lage ammoniakk for gjødselproduksjon er noe verden lever av. Og det er en utrolig strømintensiv prosess. 

Hvis vi kan bruke simulasjoner på en kvantedatamaskin til å få dypere forståelse av hvordan produksjonen av ammoniakk til kunstgjødsel faktisk foregår, kan vi kanskje utvikle mer effektive løsninger. – Kristian Wold

– Si for eksempel at fem prosent mindre strømforbruk kan utgjøre milliarder av kroner hvert år. Da kan potensialet være stort.

Eksempel på kjemiske produkter hvor kvantekomputing kan bli nyttig: Mer effektiv kunstgjødselproduksjon kan gi mindre strømforbruk og store innsparinger. Foto: Pixabay

Mer usikkert når det ikke er kvantemekanisk

Mer «tricky» er det å kunne svare på om kvantedatabehandling kan brukes til problemer som ikke er naturlig kvantemekaniske, altså det som ikke har med atomer og molekyler å gjøre. 

– Hvis du for eksempel vil optimalisere finansdata, eller få et bredere perspektiv på helsedata. Her er det ikke like åpenbart om du kan få gevinst av å bruke kvantedatabehandling. Men det er fremdeles veldig uutforsket.

Kristian Wold og noen studenter på OsloMet har vært med i et lite prosjekt for kollektivselskapet Ruter i Oslo, der de har prøvd å utrede hva kvantedatabehandling kan brukes til. Det går ut på å bruke kvante-maskinlæringsmetoder for å modellere passasjertettheten. Prosjektet ser lovende ut: En kvante-tilnærming kan godt vise seg å være fordelaktig i nær framtid.

Som for eksempel å finne ut hvor bussrutene bør gå for å transportere mennesker best mulig, der det er mange passasjerer er tilgjengelig. Hvordan man kan dirigere hundrevis av busser til å bevege seg optimalt på veinettet. Her kan en kvantetilnærming godt vise seg å bli fordelaktig.

Tverrfaglig samarbeid må til

For å komme videre med kvantedatabehandlinger er det nødvendig med tverrfaglig samarbeid som fungerer godt.

– Fagmiljøet nyter godt av faglige perspektiver fra «hardcore» fysikere og matematikere som er dypt nede i teorien, men også fra folk med mer «hands on» i datafag, som kan kode, og ser muligheter til å utvikle applikasjoner.

– For å finne ut hvordan det kan bli praktisk nyttig, må de samarbeide med andre fagfolk. 

– For eksempel økonomer for å kunne gjøre avanserte beregninger innen økonomi, helsefagfolk for å utvikle nye medisiner, eller byggingeniører for å forske på nye materialer.

Kvantedatamaskinene må forbedres for å løse praktiske problemer

For ennå finnes det ikke en kvantedatamaskin som faktisk klarer å løse et problem mer effektivt enn en klassisk datamaskin. 

– Maskinvaren som kvantedatamaskiner i dag baserer seg på, er enda ikke bra nok til å løse problemer som vi synes er interessante å løse. 

– I framtiden trenger vi å forbedre kvantedatamaskiner, gjøre dem større og mer robuste mot feil, fordi det er mye støy og feil i hvordan de gjør ting i dag.

Kvantedatamaskiner er dyre, skytjenester kan gjøre dem mer tilgjengelige

– Hvis du vil forske på det, må du ha tilgang til en viss infrastruktur utstyrsmessig, men må du fysisk ha en egen kvantedatamaskin? 

– De siste par årene er det kommet så langt at å kjøpe en stor kvantedatamaskin vil koste veldig mye.

– Du trenger en stor kjøleanordning for å holde en stor kvantedatamaskin i funksjon, og det er en millioninvestering. 

– Et godt alternativ er at en del selskaper i dag driver med kvantekomputing som en skytjeneste, så du kan koble deg til en kvantedatamaskin selv om du sitter langt unna. IBM er store på det, og Amazon driver med det.

– Du kan koble deg til med en vanlig datamaskin, og så får du et brukergrensesnitt som du kan du kjøre kvantealgoritmer på. Da blir det veldig enkelt å ta det i bruk, og en del av disse tilbudene er gratis.

OsloMet setter søkelyset på programvareutvikling

– Hvordan tenker dere at dere skal jobbe med dette på OsloMet?

– Det blir nok ikke på maskinvarefronten. Det krever mye spisskompetanse. For det første krever det mye teoretisk innsikt i hvordan alle disse komponentene oppfører seg. For det andre krever det mye fysisk utstyr å kunne lage komponenter, og det blir veldig kostbart. 

– Det vi kan sette søkelys på, er programvare. 

– OsloMet har mye kompetanse i datavitenskap og matematikk, og vi er veldig praktisk rettet. Å finne ut hvordan vi kan bruke kvantedatabehandling til å angripe mer praktiske problemer, tror jeg kan bli vår nisje. Da kan vi kanskje også bli litt i forkant.

OsloMets kvantehub kan knytte små miljøer sammen

– Hvis du skal tenke strategisk, hvem ville du ha knyttet til deg framover? 

– Først og fremst burde vi knytte oss sammen her i Norge, og kanskje i Skandinavia ellers. Det er veldig små miljøer som driver med dette ennå. 

– Vi prøver å få til så mye samarbeid som mulig mellom de forskjellige gruppene i Norge, og få det på agendaen med OsloMets kvantehub, som skal være et episenter for å kunne møtes og diskutere.

Kristian Wold oppfordrer til samarbeid om utvikling av kvantedatabehandling på OsloMets kvantehub. Det er viktig at vi knytter oss sammen i Norge, og kanskje i Skandinavia ellers, for det er små miljøer som driver med dette ennå, sier han. Foto: Olav-Johan Øye

Økende interesse for kvantedata

– Er det mange nok interesserte, og god nok tilgang på ressurser?

– Det er flere som er interessert i kvantedatabehandling enn som har kompetanse i det. Vi har reklamert for kvantedatabehandling i ulike arrangementer med godt frammøte og gode tilbakemeldinger, og jeg vet at mange liker godt tanken på kvantedatabehandling, fordi det er spennende, eksotisk og nytt. 

– Jeg veileder en masterstudent nå, og han sa til meg at han kom til oss som en direkte følge av «showcase» av kvantedatamaskinene vi har kjøpt på OsloMet. Da skjønte han at dette nå er ekte, og da ble han inspirert til å ta en master i det.

– Industrien er også interessert i kvantedatabehandling, selv om de kanskje henger litt bakpå enda. 

Matematikk og programmering kan gi «entry» til kvantedatabehandling

De som er interessert i kvantedatabehandling kan ta utdanning som bygger opp under det. Og da er det gode studieprogrammer med fokus på matematikk og programmering ved OsloMet som egner seg godt. 

– Nå begynner folk å forstå at dette er det ekte. Og da er jeg veldig optimistisk, sier Kristian Wold.

Illustrasjonsbildet øverst er fra Unsplash.