Японская компания Showa Denko, хорошо известная нам по производству передовых магнитных пластин для жёстких дисков, сообщила о резком ускорении в разработке передовых полупроводниковых материалов. Время подбора рецептуры новых составов для производства чипов сократилось с десятков лет до десятков секунд, в чём помогли новейшие квантовые технологии вычислений.

Составы современных полупроводниковых материалов очень сложны и включают более 1050 комбинаций смол, наполнителей и добавок в различных соотношениях. В таких условиях получить новый и более эффективный материал очень сложно, и требует длительного подбора компонентов. Даже при использовании новейших моделей машинного обучения на подбор нужного состава может уйти до десяти и более лет. Для развития это неприемлемо, хотя исследователи ухитряются выбирать наиболее перспективные из возможных комбинаций и, тем самым, ускоряют процессы. Но ведь остаётся много белых пятен, где могут скрываться удивительные открытия.

Вычисления с помощью квантовых алгоритмов позволяют вскрыть все возможные варианты комбинаций в небывало короткие сроки — в течение десятков секунд, а не десятков лет. Для этого в компании Showa Denko воспользовались квантовой системой Fujitsu Digital Annealing. Это платформа для так называемой квантовой нормализации, которую чаще называют квантовым отжигом. Платформа с помощью привычной КМОП-электроники позволяет решать задачи комбинаторной оптимизации, которая вполне сопрягается с квантовыми алгоритмами.

Исследователи Showa Denko оптимизировали для своих задач модель Изинга. Фактически они доработали собственный ИИ для поиска составов полупроводников для запуска на платформе Fujitsu. Время исследования материалов сократилось в 72 тыс. раз, отмечают в компании. Более того, ожидается, что оптимальная рецептура, разработанная с помощью модели Изинга, позволит получить полупроводниковые материалы с производительностью на 30 % выше, чем рецептура, разработанная с помощью обычных методов ИИ. Квантовые компьютеры становятся практичными, что вызывает море оптимизма.


Источник: 3dnews.ru