사용 사례
퀀텀 비즈니스 영향
유니티의 양자 알고리즘 팀은 제약 및 재료 설계를 위한 고급 시뮬레이션과 네트워크를 위한 양자 머신러닝을 비롯한 다양한 애플리케이션을 위한 산업 솔루션을 개발합니다.
자동차 및 항공우주
열기관에서의 연소 반응
문제
복잡한 공기역학적 현상을 시뮬레이션하는 것은 항공 및 우주 산업에서 매우 중요합니다. 이러한 분야는 난류 흐름과 연소 과정을 정확하게 모델링하기 위해 높은 계산 비용에 직면해 있습니다.
솔루션
콴델라는 다양한 유형의 미분 방정식을 매우 유연하게 처리하는 광자 네이티브 변형 양자 미분 방정식 솔버를 갖추고 있습니다.
혜택
유니티의 솔루션은 보다 정확하고 효율적인 유체 역학 시뮬레이션을 수행하여 극한 조건과 복잡한 흐름을 모델링하는 기능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 첨단 항공우주 시스템의 설계와 성능을 재구성하여 항공기 및 우주선 추진력, 공기역학 및 전반적인 효율성을 혁신할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
자동차 및 항공우주
인공 이미지 생성
문제
AI 모델은 특히 자동차 및 항공우주 분야의 특수한 시나리오를 위해 크고 다양한 학습 데이터 세트가 필요합니다. 다양한 조건(예: 다양한 조명, 날씨 또는 환경)에서 광범위한 이미지를 수집하는 것은 비용과 시간이 많이 소요되며 때로는 비현실적일 수 있습니다. 복잡한 이미지 변환은 기존 이미지를 단순하게 수정하는 것 이상의 작업이 필요한 경우가 많습니다.
솔루션
저희의 양자 생성 적대적 네트워크(QGAN) 알고리즘은 기존 이미지 데이터 세트를 기반으로 인공 이미지를 생성합니다. 이를 통해 다양한 시나리오와 조건을 표현하는 다양한 합성 이미지를 생성할 수 있습니다.
혜택
이 방법은 전문적인 이미지 데이터 획득에 소요되는 비용과 시간을 크게 절감할 수 있습니다. AI 모델 훈련 데이터 세트의 다양성을 증대시켜, 다양한 운영 조건에서 더욱 견고하고 정확한 AI 시스템 개발을 위한 산업의 목표에 한 걸음 더 다가서게 합니다. 다양한 시나리오에 대한 인공 이미지 생성 능력은 자동차 및 항공우주 분야에서 AI 모델의 다용도성과 적용 가능성을 높입니다.
화학
양자 머신러닝을 이용한 폴리머 분류
문제
양자 화학 응용 프로그램의 차원은 종종 기하급수적으로 증가하여 대규모 시뮬레이션을 계산적으로 어렵게 만듭니다. 이러한 복잡성은 특정 특성에 따라 폴리머를 분석하고 분류하는 작업을 방해하며, 이는 다양한 과학적 및 산업적 응용에 매우 중요합니다.
솔루션
콴델라와 알리소필은 대규모 시뮬레이션을 처리하기 위해 특정 특징이 주어진 폴리머를 클러스터링하는 하이브리드 클래식-퀀텀 알고리즘을 개발했습니다. 사전 훈련된 고전 신경망을 사용해 데이터의 필수 특징을 추출합니다. 이러한 특징은 폴리머를 분류하는 양자 신경망으로 분석됩니다. 이 전이 학습 프로세스는 클래식 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅의 강점을 모두 활용하여 강력한 하이브리드 양자-클래식 신경망을 생성합니다.
혜택
예비 결과는 기존 시뮬레이션과 일치하여 양자 알고리즘을 더욱 발전시킬 수 있는 기반을 마련했습니다. 이 기술을 성공적으로 구현하면 재료 과학 연구를 크게 가속화하여 다양한 산업 분야의 폴리머 설계 및 응용 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다.
화학
큰 분자의 특성 시뮬레이션
문제
분자의 거동을 이해하는 것은 기후 변화, 신약 개발, 재료 과학 등 인류가 직면한 가장 시급한 문제들을 해결하는 데 핵심적입니다. 그러나 분자의 특성을 정확하게 예측하는 것은 소수의 원자를 가진 분자에 대해서만 가능합니다. 예를 들어, 오늘날의 고전 컴퓨터에서 24개의 원자로 이루어진 카페인 분자를 시뮬레이션하려면 우주의 나이보다 더 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 양자 컴퓨팅은 대규모 분자 동역학 시뮬레이션을 획기적으로 발전시킬 가능성을 지니고 있습니다.
솔루션
콴델라는 대분자 시뮬레이션을 처리하기 위해 밀도 행렬 임베딩 이론(DMET)과 변형 양자 아이겐솔버(VQE)와 같은 분자 조각화 기술을 결합한 최첨단 방법을 개발했습니다.
혜택
우리의 솔루션은 지상 에너지 정확도를 높여 현실적인 화학 시스템의 특성을 계산하고 있으며, 단백질의 복잡하게 얽힌 하위 시스템을 다룰 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
사이버 보안
난수 생성
문제
전통적인 난수 생성기는 종종 결정론적 알고리즘이나 외부 영향이나 예측이 가능한 물리적 과정을 기반으로 하며, 공격에 취약한 것으로 입증되었습니다. 여러 유명 사건에서 고전적 난수 생성기가 손상되거나 조작되어 심각한 보안 침해가 발생했습니다.
솔루션
우리는 풀스택 양자 컴퓨터 MosaiQ에서 Entropy 프로토콜을 발명하고 개발했습니다. 이 독창적인 조합은 양자적으로 인증된 무작위 수를 생성합니다. 우리의 접근 방식은 이론적 및 실험적 기여를 모두 포함합니다. 도청자가 국소성 위반을 가장할 수 있는 잠재적 정보를 측정하고, 장치가 인증된 무작위 수를 생성할 수 있는 성능 한계를 설정합니다. 장치는 주기적으로 자체 테스트를 수행하여 이러한 수를 검증합니다. MosaiQ에서 실험적 검증도 제공합니다.
혜택
소형 광자 장치에서 데이터 암호화에 대한 양자적 이점을 제공합니다. 이 시스템은 양자적으로 인증된 진정한 무작위 수를 생성하며, 잠재적인 도청 시도에 대해 강력한 내성을 갖습니다. 주기적인 자체 테스트를 통해 지속적인 신뢰성과 실험적으로 검증된 솔루션을 보장하여 이론과 실제를 연결합니다.
에너지
대형 기계 구조물의 응력 시뮬레이션
문제
수력 발전 댐, 교량, 고층 빌딩과 같은 대형 기계 구조물에서 복잡한 구조 역학을 시뮬레이션하려면 계산 집약적인 편미분 방정식을 풀어야 합니다. 중요한 인프라에서는 작은 오류도 치명적인 실패로 이어질 수 있으므로 높은 정밀도가 필수적입니다.
솔루션
Quandela의 Variational Quantum Differential Equation (VQDE) 솔버는 높은 정밀도로 알려져 있으며, 응력 텐서를 모델링하고 최적 변위장을 계산합니다.
혜택
유니티 솔루션은 복잡한 시스템에서 구조 역학 시뮬레이션의 정확도를 개선하고 계산 시간을 단축할 수 있는 잠재적인 속도를 제공합니다. 다양한 유형의 대형 기계 구조물에서 구조적 고장을 예측하고 예방하는 능력을 향상시킵니다. 이 기술은 수력 발전 댐부터 혁신적인 건축 설계에 이르기까지 다양한 프로젝트에 적용되어 보다 효율적이고 안정적인 인프라 개발 및 유지보수를 가능하게 합니다.
에너지
에너지 소비 예측
문제
정확한 에너지 소비량과 생산량 예측은 효율적인 에너지 관리와 그리드 안정성을 위해 매우 중요합니다. 그러나 에너지 시스템의 높은 복잡성과 비선형성으로 인해 기존 방법으로는 예측이 매우 어렵습니다.
솔루션
우리는 에너지 소비와 생산을 실시간으로 예측하기 위한 광자 양자 저장소 컴퓨팅 알고리즘을 설계했습니다.
혜택
이 방법은 잠재적으로 예측의 정확도를 향상시켜 기존 방식에 비해 계산 리소스를 줄이는 데 더 가까워질 수 있습니다.
금융
대출 채무 불이행자 예측
PROBLEMS
금융 기관은 일반적으로 고전적인 모델을 사용하여 법인에 돈을 빌려줄 때 위험을 평가합니다. 개인이든 기업이든 정부든, 가장 안전한 투자 대상부터 가장 위험한 투자 대상까지 분류하는 기준이 있습니다. 하지만 '안전'으로 분류된 법인이 결국 대출을 갚지 못하는 경우가 많습니다. 금융 기관은 이러한 '대출 채무 불이행자'를 미리 예측하는 것을 목표로 합니다. 대출 채무 불이행자를 예측하기 위한 데이터는 부족하거나 불균형할 수 있어 기존 컴퓨터로는 어려운 작업입니다. 예측 정확도를 몇 점만 개선해도 수백만 달러의 수익을 창출할 수 있습니다.
솔루션
콴델라는 기존 모델의 장점과 광자 양자 분류기의 참신함을 결합한 광자 하이브리드 부스팅 분류기를 개발했습니다.
혜택
저희의 방법은 기존 접근 방식보다 더 나은 성능을 보여 대출 채무 불이행자를 더 잘 예측할 수 있습니다.
물류
드론 및 창고 로봇의 궤적 최적화
문제
항공우주 분야의 드론이나 물류창고의 로봇과 같은 여러 자율 에이전트의 이동을 관리하고 최적화하는 것은 수많은 제약 조건(비행 금지 구역, 위치 정확도, 에너지 제한)으로 인해 복잡합니다. 비행단 또는 군집 드론 임무에서 충돌 회피는 매우 중요하고 계산적으로도 까다로운 작업입니다. 기존 알고리즘은 다중 드론 조정의 규모와 복잡성으로 인해 어려움을 겪습니다.
솔루션
콴델라는 다중 에이전트 트래픽 최적화에서 고려되는 제약 조건의 수를 늘리고 더 빠른 결과를 제공할 수 있는 잠재력을 가진 솔루션인 양자 강화 학습(QRL) 알고리즘을 개발했습니다.
혜택
유니티의 솔루션은 드론 비행부터 창고 자동화에 이르기까지 복잡한 환경에서 보다 효율적이고 안전한 운영은 물론, 충돌 방지 시스템과 자율 에이전트를 위한 최적화된 경로 계획을 개선할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이는 성장하는 드론 기술 및 창고 자동화 시장에서 경쟁 우위를 점할 수 있으며, 잠재적으로 운영 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다. 개념 증명 테스트를 성공적으로 마쳤습니다.
제약
생물학적 치료
문제
생물학적 정화란 일반적으로 박테리아, 미세 조류 또는 곰팡이와 같은 생물학적 시스템을 사용하여 공기, 물 또는 토양에서 환경 오염 물질을 제거하는 프로세스입니다. 이러한 과정을 이해하는 데 핵심적인 방법인 분자 도킹은 두 요소의 구조를 사용하여 작은 분자가 표적 부위에 결합하는 것을 예측합니다. 그러나 대규모 도킹 구성 후보 데이터베이스를 선별하기 위한 이 조합 방법은 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 기존 접근 방식으로는 방대한 화학 공간을 효율적으로 탐색하기가 매우 어렵습니다.
솔루션
콴델라는 바이오메디케이션을 위한 분자 도킹의 계산 문제를 해결하기 위해 보손 샘플링 기반의 고밀도 서브그래프 식별 알고리즘을 개발했습니다.
혜택
저희 솔루션은 생물 정화 공정의 유망한 후보를 식별하는 정확도를 크게 향상시켜 보다 효율적인 오염 물질 제거 전략을 지원할 수 있습니다. 또한 이러한 양자 컴퓨팅의 적용은 양자 전문가와 생명 과학자 간의 협업을 촉진하여 환경 정화 기술의 발전을 가속화하고 시급한 환경 문제를 해결할 수 있습니다.
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