A cikk szerzője Dr. Joseph Reger, a Fujitsu Európai régiójának technológia vezérigazgató-helyettese, forrása pedig a Fujitsu hazai hivatalos blogja.
Az ember természeténél fogva törekszik az optimalizálásra. Ez meghatározó tulajdonságaink egyike.
Ezt tesszük a kezdetektől – a barlangba költözésről vagy a gabonatermesztésről hozott döntésünktől – fogva napjainkig, amikor már globális kereskedelmi rendszer tartja működésben a világot.
Bármi legyen is a feladat, az út minden lépésénél felteszi valaki a kérdést:
„Hogyan hozhatnánk ki ebből a legjobbat?”
Ennek nyomán az Ipar 4.0 korához közeledve hihetetlenül komplex civilizáció jött létre. Az ipar ma már több rétegben egymásra rendeződő és egymással kölcsönhatásban álló rendszerek összekapcsolt hálója.
Ám akár a gyártósorra helyezett komponensek beszerelésének ideális sorrendjéről vagy a szállítójárművek leghatékonyabb útvonalának megtervezéséről van szó, az ipar számos funkciója óhatatlanul próba-szerencse alapon működik.
Ez azért van így, mert az ilyen „kombinatorikai optimalizációs problémák” rövid időn belül olyan nagyságrendet öltenek, hogy csak nagy idő- és költségráfordítással lehetne érdemi pontossággal megoldani őket – mármint a hagyományos számítástechnika segítségével.
A kvantumtechnológia által inspirált módszerek azonban kiskaput nyitnak ezen a területen, és lehetővé teszik a nagyvállalatok számára az üzleti működés új területeinek optimalizálását és ezen keresztül rendkívüli teljesítménynövekedés megvalósítását.
Ebben a blogbejegyzésben az ipari működés optimalizálásának kihívásával foglalkozom, és megosztok olvasóimmal néhány, az idei Fujitsu Fórumon elhangzott, valódi sikertörténetet.
Exponenciális komplexitás
A Fujitsu egyik kiváló mérnöke, Fritz Schinkel, müncheni előadásában nagyon egyszerű példán szemléltette, miért olyan nehéz megoldani a kombinatorikai problémákat:
„Képzeljük el, hogy van egy 15 darabból álló puzzle. Ha a világ összes lakóját mozgósítanánk, három perc alatt tudnánk kipróbálni az összes lehetséges kombinációt az összerakásához.”
„Ha azonban a darabok számát 20-ra növeljük, ugyanannyi emberrel már 10 évbe telne ugyanez.”
A komplexitás ekkora mértékű exponenciális növekedését még az ilyen feladatoknál jelenleg használt valószínűségszámítási módszerek is nehezen kezelik. A változók számának növekedésével pontatlanabbá válnak az eredmények, és hosszabb ideig tart az érdemi számítások elvégzése, illetve annyira sok pénzbe kerül, hogy nem éri meg.
Sok ipari környezetre ráadásul az is jellemző, hogy mire megtalálnák a választ, a változók már tovább változnak: így az egész művelet értelmét veszti.
Új lehetőségek után kutatva a fizikát hívtuk segítségül.
A kvantum ígérete
A technológiai cégek hihetetlen eredményeket értek el a kvantumszámítástechnika alkalmazása terén az elmúlt hónapokban és években. A Google néhány hete jelentette be, hogy sikerült megvalósítania a kvantumfölényt (quantum supremacy).
Ez kétségkívül izgalmas fejlemény, mivel a kvantumszámítógépek a képességek új generációját hozzák el a társadalom számára.
Ugyanakkor a vállalat azt is egyértelműen nyilvánvalóvá tette, hogy technológiájának „gyakorlati alkalmazásáig akár még egy évtized is eltelhet”.
Sajnos a legtöbb „valódi” kvantumszámítástechnikai megoldás jelenleg ebben a stádiumban tart – már jobb, mint korábban, de még nagyon messze van attól, hogy biztosítsa az ipari szereplőknek a gyakorlatban szükséges funkciókat.
Oliver Wick, a BMW kvantumszámítástechnikáért felelős vezetője az én előadásom keretében mesélte el, milyen megoldást talált cége a PVC-tömítések elhelyezésének optimalizálására.
A BMW robotok segítségével viszi fel a PVC-ragasztót az autóira, de úgy gondolták, hogy a folyamat nem működik optimálisan.
A koncepció teszteléséhez (POC) megvizsgálták, hogyan lehetne egy kvantumszámítástechnika által inspirált megoldással kezelni azt a két robotot, amely a szigetelést 34 illesztési ponton elhelyező fúvókát mozgatja. A szűkített forgatókönyvnél 1024 lehetséges illesztésipont-kombinációra kellett optimalizálni a két robot működését.
A BMW először egy „quantum annealing” lapkákat építő kanadai vállalatot keresett meg a problémával. Ám Oliver elmondása szerint „nem tudtuk a teljes problémát egy lapkára felvinni, ezért más megoldást kellett keresnünk”.
„És így találtunk rá a Fujitsura.”
A BMW végül a Digital Annealert használta a koncepció tesztelésére, és azóta már egy nagyobb szabású kísérleti projektet is lebonyolított a támogatásunkkal. A következő teszt során azt vizsgáljuk meg, hogyan tud kezelni a Digital Annealer három fúvókát mozgató három robotot 204 illesztési pont esetében. Ennél a problémánál exponenciálisan magasabb a hozzárendelési lehetőségek száma, mint a korábbi teszteknél.
Ez annak köszönhető, hogy bár a Digital Annealer nem kvantumszámítógép, ahhoz hasonlóan működik.
Üzleti szempontból pedig épp olyan áttörő változásokat ígér.
Kvantumtechnológia által inspirált innováció
A kvantumtechnológia által inspirált innovációra Hermann D. Grünfeld, a hamburgi kikötő forgalomszervezési vezetője hozott egy másik szemléletes példát a Fujitsu Fórumon.
A hamburgi kikötő rendkívül forgalmas, rengeteg árut indít útnak a „hátország” felé. Naponta 12 ezer kamion hagyja el a kikötő területét, ahol 35 közlekedési lámpa segíti a közlekedést.
A lámpák működtetése régóta szűk keresztmetszetet jelentett a kikötő számára. A forgalomoptimalizálást támogató okoshálózat bevezetésére tett kísérletek során hamar olyan kombinatorikai probléma állt elő, amely túl komplex volt ahhoz, hogy valós idejű számításokkal lehessen megoldani.
Amikor a kikötő vezetősége a Fujitsuval lépett partnerkapcsolatra, Hermann nem igazán volt optimista a megoldást illetően.
A kombinatorikus optimalizálási problémák kezelésében alkalmazott módszer révén azonban a Digital Annealer képes volt biztosítani a kikötő számára az áttörést hozó teljesítménynövekedést.
„A javasolt megoldás rendkívül meggyőző volt” – ismerte Hermann. „És jobban teljesít, mint bármi más, amivel korábban próbálkoztunk.”
Az optimalizálás új korszaka
A társadalom, a piacterek, az infrastruktúra, sőt még a magánéletünk működése és az erőforrások felhasználása is távol van az optimálistól. Nem tehetjük meg, hogy nem foglalkozunk ezzel a problémával.
Bár a természeti erőforrások korlátozottan állnak rendelkezésünkre, a mesterséges erőforrások, például a képzelőerőnk, a kreativitásunk vagy a digitális világ korlátlan.
Ha sikerül jobban gazdálkodnunk a korlátlanul elérhető erőforrásokkal, a korlátozott természeti erőforrások felhasználásának optimalizálását is megkezdhetjük.
A Digital Annealert már sikeresen alkalmazzuk a gyógyszerkutatások, a logisztika és a gyártási folyamatok optimalizálására, hogy csak néhány példát említsünk.
És ez még csak a kezdet.
