2 октября Silicon Quantum Computing (SQC) и Schneider Electric сообщили о результатах первого этапа совместного проекта по прогнозированию энергопотребления. Гибридная квантово-классическая модель в среднем повысила точность прогноза на 20% относительно классического бенчмарка, а в отдельных случаях улучшение достигало 41%.

Компании использовали систему SQC Watermelon в качестве генератора квантовых признаков. Полученные с ее помощью данные добавлялись к классическим признакам моделей Schneider Electric. Тестирование проводилось на данных для прогнозирования энергопотребления на следующий день за 12 месяцев.

SQC и Schneider Electric не раскрыли подробности классического бенчмарка, конкретную метрику точности и полную методику тестирования. Поэтому результаты показывают преимущество гибридного подхода в рамках проведенного эксперимента, но не доказывают квантового превосходства над классическими вычислениями в целом.

По итогам тестирования проект перешел во второй этап австралийской программы Critical Technologies Challenge Program (CTCP). Правительство страны выделило SQC $3,6 млн австралийских долларов ($2,5 млн) на продолжение работы совместно с Schneider Electric и Университетом Нового Южного Уэльса.

  • участники проверяют техническую осуществимость предложенного решения;
  • выбранные проекты получают финансирование для создания рабочего прототипа или демонстрационной системы.

В рамках следующего этапа SQC и Schneider Electric расширят моделирование на данные сотен австралийских домов. Квантово-классический подход также планируют напрямую интегрировать в ИИ-процессы Schneider Electric.

Как работает Watermelon

Watermelon — разработанный SQC генератор квантовых признаков для классических алгоритмов машинного обучения. Система не заменяет классическую модель Schneider Electric. Квантовый процессор формирует дополнительные признаки, которые затем используются вместе с обычными данными при обучении и построении прогноза.

Компании рассчитывают применять подход для управления распределенными энергетическими ресурсами. С ростом числа домашних солнечных панелей, аккумуляторов и электромобилей потребление и производство энергии на уровне отдельных домохозяйств становятся менее предсказуемыми.

Schneider Electric использует прогнозирование и оптимизацию для управления такими ресурсами, в том числе чтобы определять, когда переключаться на солнечную генерацию и обратно. По утверждению компаний, более точные прогнозы могут повысить эффективность использования возобновляемой генерации и снизить затраты.

Напомним, в июне SQC привлекла дополнительные 40 млн австралийских долларов от National Reconstruction Fund Corporation на расширение производства квантовых чипов. Общий объем вложений фонда в компанию достиг 60 млн австралийских долларов.