Гибридная квантовая модель повысила точность прогноза энергопотребления на 20%2 октября Silicon…
2 октября Silicon Quantum Computing (SQC) и Schneider Electricсообщилио 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 доказываютквантового превосходстванад классическими вычислениями в целом.
По итогам тестирования проект перешел во второй этап австралийской программы Critical Technologies Challenge Program (CTCP). Правительство странывыделилоSQC $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.
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 SQCпривлекладополнительные 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.
Quantum & After. Можно ли заработать на квантовых технологиях?