化工巨头巴斯夫&Pasqal：利用量子神经网络优化天气预报

（图片来源：网络）

近日，德国化工巨头巴斯夫和法国量子计算公司Pasqal宣布就量子计算在天气和其他计算流体动力学等领域的应用展开合作。巴斯夫将采用Pasqal的专有量子技术来提高其天气预测的能力，以及为实现更有效的气候变化建模奠定基础。

物理天气模型非常复杂，它涉及风、热传递、太阳辐射、相对湿度、地形拓扑等大量的参数数据。因此，要实现精准的天气预报需要求解复杂的非线性微分方程组。据国际研究机构Hyperion Research报告，气候建模在高性能计算方面的投资占据了全球高性能计算市场的5%。

提升气候预测能力，对巴斯夫来说具有重要价值。在数字农业中，巴斯夫根据由天气模型生成的参数来模拟作物产量和生长阶段，从而预测化学产品在农作物保护中的作用。目前，巴斯夫已经构建了先进的作物优化平台xarvio FIELD MANAGER。

巴斯夫农业解决方案部门高级天气建模师John Manobianco博士说：“随着量子硬件的成熟，以及量子算法的运行，Pasqal的量子解决方案将非常有利于简化我们在计算模拟方面的复杂工作。我们将与Pasqal一起实现在天气建模方面的创新，从而验证量子计算具有超越经典高性能计算的能力。这种技术转型将帮助我们在面对气候变化影响中做好准备，向更可持续的未来迈进。”

基于中性原子量子处理器，Pasqal致力于以一种新颖且更有效的方式——量子神经网络，来解决潜在的复杂非线性微分方程问题。这种方法的经典等价物是物理信息神经网络 (PINN)，目前PINN已被科学家和技术公司广泛用于天气和气候建模场景。例如，英伟达最近发布的全新Earth-2 AI超级计算机便