В условиях текущей экономической ситуации растет спрос на российские разработки. Но как обеспечить это импортозамещение?
Основатель и CEO QuSolve Дмитрий Васильков
Развитие концепции квантовых вычислений и математического аппарата, который ее обслуживает, подтолкнуло ученых к переосмыслению классических алгоритмов решения задач оптимизации. Появилось несколько способов, как, не прибегая к квантовому компьютеру, с помощью классических компьютеров ускорять эти вычисления от десяти до десяти тысяч раз, что в итоге позволяет либо сократить срок, либо, если время не важно, то повысить точность. То, что раньше считалось сутки или часы, теперь можно посчитать за минуты и секунды.
Весной этого года с российского рынка ушли крупнейшие международные поставщики программного обеспечения, необходимого для решения оптимизационных задач в промышленности и логистике (это ПО называется солвером). Речь, например, об IBM, которая продвигает свой солвер CPLEX, и о другой американской компании — Gurobi.
Российский рынок покинули и такие производители оборудования, как NVIDIA. Это, конечно, доставляет определенное неудобство, но его точно можно преодолеть. Самые быстрые оптимизационные вычисления делаются на кластерах графических карт. Прекращение прямых поставок оборудования потребует поиска альтернативных источников, но, очевидно, они будут найдены. А российские аналоги, сопоставимые по производительности, в ближайшее время выпустить не удастся.
Сейчас мы видим для себя яркий и интересный вызов в том, чтобы выпустить на рынок собственный солвер, который станет заменой зарубежных аналогов. В России, как известно, нет дефицита в сильных математиках и инженерах, но они работают в основном на иностранном программном обеспечении и оборудовании. Это ограничивает применимость солверов в решении задач, существующих в российском бизнесе. Более того, бизнес-процессы имеют свойство меняться, то есть описываемая система и ее параметры не постоянны. Это значит, что нужно иметь возможность все перенастраивать и адаптировать под ситуацию, собирать статистику поведения. Соответственно, если компания хочет решать настоящие прикладные задачи, ей нужны гибкие машины, способные на адаптацию к быстро изменяющимся процессам. Для этого нам — поставщику решений, основанных на quantum-inspired алгоритмах, — необходимо иметь доступ к внутреннему программному коду решения. То есть к самому солверу.
В текущей ситуации задача по выпуску российского солвера становится для нас еще более приоритетной. Тогда мы сможем полностью замкнуть контур вычислений внутри компании и обеспечить таким образом 100% импортозамещение оптимизационных расчетов для промышленности.