CIO采访：Martin Hofmann，大众网集团

在汉诺威的最近CEBIT 2017年活动中，大众汽车集团讨论了量子计算将是其中的未来。

Volkswagen集团计划使用量子计算机在出价中使用量子计算机来振奋，以创建传统上无法编程的创新应用程序。

该倡议是旧金山和慕尼黑的Quantum专家D-Wave和大众实验室之间的合作旨在建立大众汽车专业知识，并确定公司中量子计算的用途。

“Quantum Computing Technology可以为Volkswagen带来巨大的进展，并对未来的所有关键宗旨和数字化主题来说。我们预计广泛的应用可能性，特别是在自动驾驶，人工智能支持的过程控制，智能工厂，机器学习和智能流动方面，“大众汽车集团Cio Martin Hofmann说。

智能移动性是Hofmann认为可以应用量子计算的领域之一。“想象一下，在大都市的交通模拟，”他说。“为了优化交通流量，电脑必须计算近在车辆随时行驶的地方，并且拥塞将形成。

“在这一预测的基础上，他们必须计算必须如何路由到避免在甚至形成交通堵塞。这是一个高度复杂的计算，涉及数十亿数据项。“

虽然这些任务中的许多任务可以由传统计算机处理，但是Hofmann认为超级计算机的计算潜力提供了巨大的戏剧性进展的可能性。

即使是由这种超级计算机提供的高性能计算（HPC）也将受到一些高度复杂的计算问题的挑战。量子计算机提供了多次解决此类问题的可能性，而不是传统的超级计算机。

迄今为止，量子计算技术已主要由科学机构，政府机构和航空航天部门使用，但大众汽车集团希望开发该技术的商业上可行的应用。

第一个研究项目将应用于交通流量优化的量子计算是在中国北京市。“旧金山和慕尼黑的IT实验室的数据科学家和大数据专家正在测试D-Wave的量子计算机上的应用程序和算法的编程，”Hofmann说。

“我们的专家已经成功开发并测试了交通流优化算法。我们与D-Wave的战略合作对我们来说非常有价值，因为我们目前的焦点是进一步发展专业专业知识和企业有意义的应用程序，“他说。“进一步的项目在与D-Wave合作中遵循。”

在简化的术语中，优化问题考虑了特定资源 - 例如时间，金钱或能量 - 可以在某种情况下以最佳方式使用。任务的复杂性，因此计算能力所需的指数增长。运行优化算法有大量变量时可以快速透过传统的计算机，将它们推迟超出限制。

“我们目前的重点是进一步发展专业专业知识和企业有意义的应用程序”

Martin Hofmann，大众网集团

传统的高性能计算机可以应用于解决此类计算复杂的问题，但是，根据霍夫曼的说法，它们可能需要30到45分钟，以产生结果，即量子计算机可以在三秒钟内提供。

“HPC太慢了。30分钟内，交通堵塞已经形成，“他说。

量子计算机的计算原理尤其适用于该项目，因为它本自然地解决了诸如交通流量之类的优化问题。

大众汽车集团的IT专家能够展示在D波量子计算机上运行的交通优化，为智能城市优化铺平道路。

“他们在北京的北京市大约10,000个出租车的数据以此目的使用了大约10,000个出租车的数据，”霍夫曼说。“我们还了解了所需要的数据，以及如何构建算法最终管理和优化城市环境中的任何移动对象。随着自动发展的自动车辆，我们认为这与车辆技术本身一样重要。

“我们利用D-Wave的量子计算机不是一般量子计算机，”他说。“它有一个狭窄的应用领域。”D波机器特别适用于优化算法。

人工智能系统经常适用于识别模式和规则，基于多层神经网络的法律学习和深度学习更适合模式识别和预测。

“组合两个计算概念利用两个优势。传统高性能机器的模式识别和预测将结果转移到量子计算机，并在将结果转回高性能机器之前，提供更快的优化，“Hofmann说。

“使用量子计算可以在该领域带来相当大的进展，并且可用的计算能力非常适合解决优化问题等特定问题，”他说。

虽然谈论大众汽车商业利用量的可能性仍然为时过早，但是Hofmann说：“我们最初侧重于收购专业知识。目标是有效利用量子计算机的优势。“