Japan lanceert kwantumcomputer-prototype 100x sneller dan supercomputers

QNNCloud: optische kwantum-neuraal netwerk voor optimalisatie

Japan (NTT, Universiteit Tokyo, NII, Stanford, ImPACT-programma) lanceerde in nov 2017 een kwantumcomputer-prototype, gratis toegankelijk via internet. Gebaseerd op Quantum Neural Networks (QNN) met 2000 optische parametrische oscillatoren (OPOs).

Hoe QNN werkt

• Kwantum-neuronen: OPO-pulzen in 1km vezelring (1 GHz rep-rate)
• Kwantum-synapsen: Optische homodyne meting + FPGA feedback
• Variabelen: π-fase en 0-fase staat per OPO-puls
• All-to-all koppeling: Elke ronde (5 µs) meet FPGA alle paren, injecteert feedback
• Oplossing: Na 10-1000 rondes boven drempel → π/0-fase configuratie = oplossing

Prestaties

• Lost NP-hard Max-Cut problemen op tot N=2000 op complete grafen
• Geen embedding-noodzaak (in tegenstelling tot D-Wave)
• Energieverbruik: 1 kW vs 10.000 kW voor supercomputers
• Theoretisch ~100x sneller voor combinatorische optimalisatie

QNNCloud tools

1. Whitepaper met kwantumtheorie
2. Kwantumsimulatie op Shoubu-supercomputer
3. Echte kwantumberekening op QNN-hardware

Toepassingsgebieden

Frequentieband-optimalisatie, draadloze transmissie-energie, geneesmiddelontwikkeling, portefeuille-optimalisatie (fintech), Boltzmann-sampling (ML), gecomprimeerde sensing.

Budget en roadmap

Japan: $267M over decennium (vanaf april 2018). Commercialisatie doel: Q1 2020. Focus: mobiele optimalisatie, verkeersdrukte, nieuwe geneesmiddelen/chemicaliën. Concurrenten: Microsoft, IBM, Google (supergeleidende qubits).