Стартап из Лимасола развивает платформу для оценки квантовых вычислений — Cyprus Mail
Кипрский стартап Superpositions Studio, работающий в Лимасоле, развивает программную платформу для оценки того, могут ли квантовые вычисления быть полезны для конкретных бизнес-задач. Как сообщает Cyprus Mail, сервис позволяет описать проблему обычным языком, после чего система подбирает квантовые и классические алгоритмы, проводит эксперименты и сравнивает результаты.
Компания утверждает, что для стандартных задач платформа способна подготовить заключение менее чем за час. Клиент получает отчёт о том, какой подход оказался эффективнее с точки зрения точности, скорости и стоимости вычислений, а также код Python для повторного запуска и адаптации решения. Для компаний с чувствительными данными предусмотрен закрытый режим работы, при котором информация не покидает их среду.
Сравнение с классическими моделями
Superpositions Studio подчёркивает, что каждый квантовый эксперимент сопровождается классической базовой моделью. Это должно позволить клиентам увидеть, даёт ли квантовый или гибридный подход преимущество именно для их задачи. В компании отметили, что иногда наиболее полезным результатом может быть вывод о том, что проблема пока не подходит для квантовых вычислений.
Платформа использует мультиагентную систему искусственного интеллекта с десятками специализированных агентов. Она анализирует задачу, преобразует её в математическую модель, пишет код и проводит расчёты на высокопроизводительных симуляторах или, при необходимости, на квантовых процессорах.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Тесты в финансах и энергетике
По данным компании, платформу протестировали более чем в 20 отраслевых сценариях и с 10 квантовыми алгоритмами. Среди направлений — выявление платёжного мошенничества, проверка операций для противодействия отмыванию средств, оценка рисков и прогнозирование выработки ветровой энергии.
В одном из тестов по прогнозированию ветровой генерации гибридную квантовую нейросеть обучали на промышленном наборе данных с более чем 26 тысячами наблюдений. Компания заявила, что модель показала ошибку прогноза 7,1% против 7,3% у классической нейросети, использовав примерно на треть меньше параметров.
Superpositions Studio также отмечает, что её сервис не привязан к одному производителю квантового оборудования: эксперименты можно запускать на системах IBM, IonQ, IQM и Rigetti. Компания сообщила, что у неё более 150 пользователей в 20 странах.
