Компания-гигант металлургической индустрии в Индии теперь использует солвер Gurobi для оптимизации процесса смешивания угля.
Оптимизация необходима сразу по нескольким причинам. Каждый материал, который используется для получения кокса, может быть использован в разном процентном соотношении к остальным, и каждый из материалов может по-разному влиять на качество конечного продукта. Так, например, атрибуты качества часто включают золу, летучие вещества и высшую теплотворную способность. Из-за большого количества параметров и ограничений человеку практически невозможно в одиночку оценить все возможные варианты и выбрать наилучший из них.
Используя солвер Gurobi и математическую оптимизацию, Tata Steel теперь может оценить все доступные варианты шихтовки и определить комбинацию, в которой используются наиболее экономичные исходные материалы без ущерба для качества. Предполагается, что это поможет сократить расходы на производство стали и сэкономит миллионы в долгосрочной перспективе.
С этой нелинейной задачей комбинаторной оптимизации теоретически мог бы справиться квантовый компьютер. Сейчас прототипы таких компьютеров работают только при температуре, близкой к абсолютному нулю, благодаря чему кубиты (аналоги битов) могут принимать значение 0 и 1, а также промежуточные, то есть возникающее с некоторой вероятностью. Используя это свойство и оперируя сразу всеми кубитами, квантовый компьютер способен просчитывать все решения одновременно и мгновенно находить наилучшее решение. На данный момент мощность квантовых компьютеров слишком мала, чтобы справляться с задачами на металлургических производствах.
Однако, к сегодняшнему дню математики и физики научились использовать идеи квантовых вычислений на классическом компьютере. Это значительно экономит время. Например, квантово-вдохновленный алгоритм tabu search нашел оптимальный вариант загрузки для велопрокадной сети в 3000 раз быстрее солвера Gurobi. Впрочем, даже использование классических алгоритмов оптимизации с помощью этого солвера помогут сделать производство Tata Steel гораздо эффективнее. Вероятно, со временем компания начнёт использовать с его помощью и квантово-вдохновлённые алгоритмы.
В России запуск первого отечественного солвера для квантово-вдохновленных алгоритмов запланирован на конец 2022 года компанией QuSolve. Он сможет заменить зарубежные аналоги, которые используются сейчас в российской промышленности, в том числе на системообразующих предприятиях.
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов
hello@technovery.com