Благодаря мощному квантовому вычислителю платформа Qonquester Cloud может решать задачи квадратичной неограниченной бинарной оптимизации QUBO с размером вычислений до 2 в 10 000 степени. Стартап открыл бесплатный доступ всем желающим протестировать систему с вычислениями до 2 в 3 000 степени и расширил возможности вычислений до 2 в 5 000 степени для пользователей из стран без своей квантовой инфраструктуры.
По словам учёных ИТ-вуза, проект возник из необходимости решать сложные вычислительные задачи, ускорять и оптимизировать классические вычисления, например, в логистике, управлении финансовыми портфелями, предотвращении взломов криптографических алгоритмов, создании новых лекарств, проектировании композитных материалов и другом. При поддержке стартап-студии российского ИТ-вуза компания зарегистрирована в ОЭЗ «Иннополис».
В основе разработанной платформы — гибридный квантовый вычислитель, который сочетает квантовые и классические методы для гибких стратегий оптимизации. Эксперты использовали квантово-вдохновлённые алгоритмы для масштабируемых QUBO-задач и собственную облачную инфраструктуру Qonquester Cloud, которая динамически распределяет ресурсы под задачи. Также специалисты интегрировали в систему Q GPT — созданный командой LLM-агент, объединивший NLP с квантовыми вычислениями для удобной работы с решением.
Ярослав Холодов, руководитель Лаборатории квантовых вычислений Университета Иннополис: «На сегодняшний день квантово-оптимизированная языковая модель Q GPT — это первый LLM-агент в России, предназначенный для решения задач бинарной оптимизации с использованием возможностей квантовых вычислений. Вычисления с пространствами решений, превышающими 2 в 5 000 степени, возникают, например, при решении задач QUBO размером 5000 × 5000. Хотя такая матрица занимает в памяти компьютера всего несколько сотен мегабайт при хранении в сжатом формате, истинная вычислительная проблема заключается в экспоненциальном росте пространства решений. В частности, решение таких задач требует изучения 2 в 5 000 степени возможных двоичных конфигураций — число настолько огромное, что хранение и оценка даже части этих состояний потребует нескольких терабайт, если не экзабайт, памяти, что намного превышает возможности большинства современных компьютеров. Наша платформа преодолевает этот барьер за счёт использования масштабируемой гибридной архитектуры, которая позволяет эффективно и недорого выполнять задачи оптимизации высокой размерности. Запуск платформы стартапа Q Deep и модели Q GPT, открытие доступа к бесплатному тестированию продуктов могут стать важным этапом в развитии квантовых технологий в стране».
В отличие от похожей платформы D-Wave, созданной канадской компанией, система Q Deep доступна по всему миру и включает специальную программу для более 100 стран, сталкивающихся с проблемами в работе с квантовыми вычислениями. Чтобы получить доступ, достаточно зарегистрироваться на сайте и выбрать один из трёх тарифов: бесплатный для вычислений в размере до 2 в 3 000 степени, специальный — до 2 в 5 000 степени и подходящий для бизнеса корпоративный план — до 2 в 10 000 степени. Для сравнения, современные платформы квантовых вычислений IBM Quantum и Google Sycamore, поддерживают вычислительные задачи примерно до 2 в 20 степени и 2 в 53 степени состояний соответственно, что ограничивается количеством кубитов, временем когерентности и возможностью подключения оборудования.
Хади Саллум, основатель Q Deep, программист-математик Института искусственного интеллекта Университета Иннополис: «Сейчас в команде проекта уже около 20 человек — это студенты разных курсов и научные сотрудники Университета Иннополис. Мы планируем выходить с разработанными квантовыми программными продуктами на международный рынок, а также привлекать клиентов из крупных логистических и финансовых компаний, сферы телекоммуникаций и научно-исследовательских центров, где критически важны бинарная оптимизация и быстрые вычисления».
Протестировать платформу: qdeep.net
