利用Amazon Braket云端服务　探索量子电脑的应用潜能

AWS数据科学家陈维。

AWS于2020年正式推出Braket服务，透过提供公共云端平台的方式，为推动量子运算的初期探索与应用可能性跨出了一大步。

NISQ ─ 量子电脑发展的初期

陈维表示，所谓量子运算，简单来说就是利用次原子世界的物理原理来进行运算。它采用了有别于现行运算的全新方式，可实现传统电脑无法达成的任务。

就量子电脑的发展来看，我们现在正进入杂讯中等规模量子(Noisy Intermediate-Scale Quantum；NISQ)时代，仅能制作出有限的量子位元，而且精确度不佳，在实际运作时须考虑杂讯带来的影响。

这意味着，虽然量子运算可为化学分子结构模拟、查找、排序、机器学习等各种应用带来显着效益，但因为杂讯问题，需要的很大的量子位元数才能正确的操作。以分子结构模拟为例，在没有杂讯情况下，仅需约200个量子位元，但在考虑杂讯后，所需位元数便暴增至20万个。

因此，尽管真正的实际应用与现阶段技术之间还有很大落差，业界离具误差修正的量子运算(Quantum Computing with Error Correction)终极目标还很遥远，但无庸置疑地，在各方积极投入下，已展现出令人振奋的初期探索成果，让我们对量子电脑的未来发展充满期望。

Amazon Braket提供的量子硬件技术

看好量子电脑的庞大潜力，Amazon已成立量子运算研究中心，投入于量子演算法和硬件的研究；此外，还设立了解决方案实验室，透过与客户合作，探索此技术的实际应用可行性。

同时，为了推动量子运算的普及运用，Braket云端服务也已正式上线。这是一项完全受管的服务，可协助科学家和开发人员利用量子运算进行实验与研究。

陈维解释，Braket云端包含了建置、测试和执行三个部分。使用者可以在完全受管的开发环境中建立演算法，并利用传统硬件进行模拟，最后再交给安全、随选的量子硬件来执行。

目前，Braket可提供三种不同的量子硬件技术，分别来自D-Wave、IonQ和Rigetti公司。「我们还处于技术的萌芽期，未来的量子电脑会是何种形式，目前业界还没有定论。因此这三家公司均采用了不同的硬件设计方式。」

其中，D-Wave专精于量子退火(quantum annealing)技术，它的特定应用量子电脑主要用来解决量子无限制二进制最佳化(Quadratic Unconstrained Binary Optimization；QUBO)问题，也就是透过找出低能量位置点的概念，来求解最佳化。

D-WAVE锁定特定应用，近来已因优异表现而获得业界的关注。陈维表示，D-Wave可提供的量子位元数，已从原来的2000位元增加至5000位元。IonQ和Rigetti则是提供通用量子电脑，采用量子闸设计，可执行包括叠加(superposition)和纠缠(entanglement)的量子位元运算，不过这两公司硬件的拓朴设计并不相同。

建置量子演算法：融合机器学习和量子运算技术

在建置量子演算法时，陈维介绍了具发展潜力的混合演算法(hybrid algorithm)。它的观念类似于目前机器学习采用CPU+GPU的异质架构，把运算负荷进行分配。在混合演算法中，则是采用CPU+QPU的架构，把部分平行处理交由CPU来处理，而QPU作为协同处理器，因此可减少所需的量子位元数，提升效率。

在架构(framework)方面，AWS已在Braket上导入开源PennyLane，是推动量子运算的一大进展。

陈维表示，PennyLane类似于机器学习常用的TensorFlow架构，使用者无需操作底层运作，透过把机器学习和量子运算的概念结合在一起，能以训练神经网络的方式，来训练量子电路。

PennyLane中已建置了混合量子模型，以及化学、最佳化和机器学习等应用程序库，降低了建置量子运算的门槛。经测试，在Amazon Braket模拟器上训练机器学习模型，能够提升10倍的速度。

最后，陈维再次强调，量子运算正快速演进，Braket上的可用资源也将持续更新扩充，协助各产业以及研究机构加速创新，为未来的量子时代奠定基础。