桑迪亚国家实验室对量子计算的新研究正在使科学更接近于能够克服供应链挑战并在未来动荡时期恢复全球安全。

“在短时间内重新配置供应链是一个非常困难的优化问题，它限制了全球贸易的敏捷性，”桑迪亚杜鲁门研究员艾丽西亚·马甘(Alicia Magann)说。她领导开发了一种在量子计算机上设计程序的新方法，她和她的团队认为，在未来量子技术变得更加成熟时，这种方法对于解决这些大规模的优化问题特别有用。

桑迪亚团队最近在《物理评论快报》和《物理评论A》杂志上发表了两篇联合论文。

优化算法可帮助行业执行协调卡车运输路线或管理金融资产等任务。Magann说，这些问题通常很难解决，随着变量数量的增加，找到好的解决方案变得更加困难。

解决复杂优化问题的潜在长期解决方案之一是使用量子计算机，这是一种新兴技术，专家认为这种技术将能够比超级计算机更快地找到某些问题的答案。

但构建量子计算技术只是挑战之一。

“还有一个问题：这是一台量子计算机——我如何实际编程?我该如何使用它?马甘说。

大规模应用需要更好的解决方案

世界各地的研究人员正在积极开发算法，以对未来技术进行大规模优化，希望这些计划可以帮助行业更有效地管理有限的资源，并在面对劳动力市场、原材料供应或其他物流的快速变化时更快地调整运营。

该项目的首席研究员Mohan Sarovar说：“提出量子算法非常困难。除了量子计算非常不直观之外，其中一个重要原因是我们很少有开发量子算法的通用框架。

编程量子优化算法的一个主要思想涉及将量子计算机和传统计算机耦合在一起解决问题，称为变分方法。传统计算机对控制设置进行优化，这些设置决定了量子计算机的行为。

这种方法的一个问题是，它的影响受到传统计算机解决具有大量参数的优化问题的能力的限制。

桑迪亚科学家肯尼斯·鲁丁格(Kenneth Rudinger)也参与了该项目，他表示，当量子计算机最终能够实现其承诺时，变分方法可能不切实际。

“我们有充分的理由相信，你想要解决的问题种类的规模对于变分方法来说太大了;在这种规模下，传统计算机基本上不可能为量子设备找到良好的设置，“他说。

解决复杂问题的新框架

桑迪亚团队成功地大大降低了经典计算的作用。使用名为FALQON(量子优化基于反馈的算法的缩写)的新框架，经典计算机不进行任何优化。它只需要计算器的计算能力，让量子计算机完成所有繁重的工作，理论上允许它处理更复杂的问题，比如当一个主要港口突然关闭时，如何有效地改变船队的路线。

在这种情况下，框架意味着如何编写算法的结构。桑迪亚的核心概念是让量子计算机在计算过程中反复调整其结构。量子计算门的层，量子算法的构建块，是通过反馈过程测量前几层的输出来确定的。

“在我运行算法的第一层后，我测量量子比特并从中获取一些信息，”Magann说。“我将这些信息反馈给我的算法，并用它来定义第二层。然后我运行第二层，再次测量量子比特，将这些信息反馈给第三层，依此类推。

Sarovar说：“它定义了另一类通过反馈运行的量子算法。

在量子计算机变得更加强大之前，该框架在很大程度上是一种理论工具，只能在经典计算机已经可以解决的问题上进行测试。然而，该团队认为，该框架在为未来的大中型量子计算机制定有用的算法方面显示出巨大的潜力。他们渴望看到它是否可以帮助开发量子计算算法来解决化学、物理和机器学习方面的问题。