美军招标专用量子计算设备:尺寸、重量和功耗要小到能军事应用

美国国防高级研究计划局(DARPA)发布5800万美元招标,寻求体积小、重量轻的量子启发求解器,以提升军事任务的计算能力。该计划旨在通过经典混合信号系统,解决现实中受限的军事问题并优化算法与硬件设计。

美国国防高级研究计划局人员正在寻找符合要求的量子启发求解器系统,该设备需要体积小、重量轻且效率足以解决现实军事问题

图片来源:网络

弗吉尼亚州阿灵顿的美国军事研究人员正在要求工业界寻找量子启发求解器系统,使用其量子计算系统寻找到能将高性能计算提高至少两个数量级的方法。量子计算利用量子力学现象在计算上实现了巨大的飞跃,用以解决某些高性能计算问题。

位于弗吉尼亚州阿灵顿的美国国防高级研究计划局 (DARPA) 的官员已为量子启发式经典计算 (QuICC) 计划发出了一份招标书 (HR001121S0041),该计划价值5800 万美元。


DARPA 研究人员正在寻找量子启发求解器系统,来解决军事任务的现实问题。受量子启发的求解器是混合型的,它们是由模拟硬件和数字逻辑组成的经典混合信号系统。


模拟硬件通常模拟相互作用的动态系统,数字逻辑通过对模拟结果的处理来获得高质量的解决方案。


该计划的目标是提供一种系统原型,可以提高中间问题的计算效率至少 50 倍,并具备将任务问题规模提高至少 500 倍的可行性。QuICC 计划将专注于经典的混合信号系统;全数字求解器和量子计算不是程序的一部分。


美国国防部 (DOD) 的许多任务都受到了可用计算资源的限制。量子计算可能是一个潜在的解决方案,但当下并没有任何迹象表明量子计算对于尺寸、重量和功率 ( SWaP ) 都受限的军事环境下是可行的。


DARPA 研究人员对量子计算的详细分析催生了新的算法和硬件,与全数字经典计算相比具有明显优势。这些新的算法和硬件就是量子启发求解器可能会派上用场的地方。


量子启发模拟硬件通常模拟相互作用的动态系统,如自旋伊辛系统、数字逻辑处理模拟等。专家预测,这些量子启发原型机的性能可能比经典计算、甚至是逻辑门量子计算机高 10,000 倍,这一点已在某些军事需要的典型小问题上得到证明。


QuICC 的一个关键指标是计算效率。为了进一步优化系统的可扩展性,该程序寻求算法和模拟硬件协同设计的解决方案,并进行了布尔可满足性 (SAT)、最大似然估计 (MLE)、最大故障最小基数 (MFMC) 采样、以及混合整数线性规划 (MILP)等实际应用级别的基准测试。


QuICC 计划包括两个技术领域:一是求解器协同设计和任务相关的基准测试;二是模拟硬件原型。QuICC 计划面临三个技术挑战:一、将模拟硬件的优势扩展到实际军事应用中;二、限制相关问题的数值计算规模;三、在原型机系统级别上完成基准预测。


QuICC 计划将逐步推进量子启发求解器技术的进展,以解决与任务相关的问题。整个计划为期五年,第一阶段为两年,第二阶段为 18 个月,可选的第三阶段也是 18 个月。

 

​编译:王少双

编辑:王珩

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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