Австралийская Silicon Quantum Computing (SQC) совместно с Schneider Electric
испытала квантовый процессор для прогнозирования энергопотребления
домохозяйств. По данным компаний, гибридная система в среднем повысила точность
прогнозов на 20% по сравнению с использованной классической моделью, а в
отдельных случаях улучшение достигало 41%.
В проекте также принимал участие Университет Нового Южного Уэльса. После
первых результатов партнеры получили от правительства Австралии 3,6 млн
австралийских долларов, или около $2,5 млн, на второй этап программы Critical
Technologies Challenge Program. Теперь систему предстоит проверить на данных
сотен австралийских домов и интегрировать в существующую инфраструктуру
Schneider Electric.
В основе решения лежит квантовый процессор Watermelon, разработанный SQC.
Компания специализируется на кремниевых квантовых вычислениях и создает
процессоры с использованием технологий атомарного масштаба. Среди инвесторов
SQC — австралийские Telstra и Commonwealth Bank, а также государственные
структуры.
Watermelon не заменяет обычные процессоры и графические ускорители.
Квантовый чип работает вместе с классическими вычислительными системами и
генерирует дополнительные квантовые признаки, которые затем объединяются с
традиционными данными при построении прогнозной модели. Разработчики
рассчитывают, что такой подход позволит выявлять закономерности, которые
сложнее учитывать с помощью традиционных методов.
На первом этапе исследователи использовали данные за 12 месяцев для
прогнозирования энергопотребления на следующий день. В среднем система с
квантовой составляющей показала на 20% более высокую точность по сравнению с
выбранной классической контрольной моделью. Максимальное зафиксированное
улучшение составило 41%.
Такие прогнозы становятся особенно важными по мере усложнения домашних
энергосистем. Солнечные панели, стационарные аккумуляторы и электромобили
превращают дом из простого потребителя в участника энергосети: в зависимости от
времени суток он может как забирать электричество из сети, так и отдавать его
обратно. Это усложняет планирование производства, накопления и распределения
энергии.
Даже относительно небольшое повышение точности прогнозов потенциально
позволяет эффективнее определять, когда электроэнергию следует производить,
накапливать или направлять потребителям. В перспективе это может снизить
издержки и повысить эффективность энергосетей.
Главной проверкой технологии станет второй этап проекта. Систему протестируют
на значительно большем массиве реальных данных от сотен австралийских
домохозяйств, а квантовый компонент интегрируют непосредственно в рабочие
процессы Schneider Electric. Это позволит оценить, сохраняется ли заявленное
преимущество при масштабировании и в условиях, близких к промышленной
эксплуатации.
SQC представила Watermelon в 2025 году и уже использует платформу в
экспериментах для телекоммуникационной и банковской отраслей, а также
высокочастотной торговли. Доступ к системе предоставляется через облако, а
оборудование можно развертывать непосредственно в дата-центрах.
