Komputer kwantowy jako pasażer

Komputer kwantowy jako pasażer

Kilku producentów samochodów, takich jak Toyota, Grupa Volkswagen, Ford Motors, Grupa BMW i Mercedes-Benz, nawiązało już współpracę z firmami zajmującymi się komputerami kwantowymi, aby wykorzystać tę technologię do różnych zastosowań. Technologia ta sprawdziła się już w rozwoju akumulatorów samochodowych i optymalizacji łączności, a teraz znajdzie zastosowanie także w zaawansowanych systemach wspomagania kierowcy (ADAS). Na przykład producent Tesla chce wykorzystać kwantową sztuczną inteligencję w swoim przyszłym rozwiązaniu w zakresie pełnego autonomicznego prowadzenia pojazdu (FSD). Ekspert ds. cyberbezpieczeństwa motoryzacyjnego VicOne podkreśla, że ​​wymaga to niezawodnej ochrony przed cyberatakami. 

Asystenci jazdy (ADAS) korzystają z czujników, kamer, radarów i lidarów. Informacje podawane w czasie rzeczywistym służą do sterowania takimi funkcjami, jak adaptacyjny tempomat (ACC), który aktywnie reguluje odległość między pojazdami, a także ostrzeganie o opuszczeniu pasa ruchu, ostrzeganie o kolizji, wykrywanie martwego pola, wykrywanie pieszych i wspomaganie parkowania. Pomyślne wdrożenie wszystkich tych funkcji zależy od dwóch kluczowych elementów: czujników i sztucznej inteligencji. Pojazdy wyposażone w technologie ADAS wymagają wielu czujników, aby zapewnić użytkownikowi kompleksowe i kompletne dane o samochodzie i jego otoczeniu. Na tej podstawie pokładowa lub oparta na chmurze sztuczna inteligencja wspiera następnie inteligentne podejmowanie decyzji i umożliwia autonomiczną jazdę.

Chociaż najnowocześniejsze czujniki są wciąż na wczesnym etapie rozwoju, mają potencjał, aby uczynić ADAS solidniejszym i niezawodnym. Dzieje się to dzięki ulepszonemu przechwytywaniu informacji, dokładniejszemu pozycjonowaniu i nawigacji, mniejszej liczbie fałszywych alarmów i błędnych ocen oraz ulepszonemu uczeniu się i samooptymalizacji, osiągniętym dzięki połączeniu czujników kwantowych z inteligentnymi możliwościami uczenia się ADAS. Aby jednak zapewnić funkcje AI, ADAS wymagają znacznej mocy obliczeniowej, takiej jaką oferuje wersja Tesla Model 3 Highland z 720 bilionami operacji na sekundę (TOPS). Oprócz ulepszeń procesorów i procesorów graficznych mających na celu zwiększenie wydajności, ostatnio odnotowano odrodzenie jednostek NPU (jednostek przetwarzania neuronowego). Ponadto jednostki QPU (Quantum Processing Units) są uważane za gwiazdy przyszłości i zapewniają wyższą moc obliczeniową do zastosowania w samochodach.

Ponieważ jednak technologia obliczeń kwantowych znajduje szerokie zastosowanie w pojazdach autonomicznych, pojawiają się również obawy o możliwe zakłócenia obliczeń kwantowych lub zakłócenia operacji obliczeń kwantowych, co może prowadzić do zagrożeń dla bezpieczeństwa, nie mówiąc już o ryzyku dla życia ludzkiego. Głównym ryzykiem jest tzw. dekoherencja kwantowa. Rdzeń zapewniający dużą moc obliczeniową w komputerach kwantowych może zostać zakłócony m.in. przez wahania temperatury czy pola elektromagnetyczne. Zdaniem ekspertów VicOne zapobieganie tym zakłóceniom lub ich łagodzenie ma zatem kluczowe znaczenie dla rozwoju i praktycznego wdrażania technologii kwantowych, szczególnie w ADAS.

Oczekuje się, że integracja technologii kwantowej z zastosowaniami ADAS nie tylko stanie się głównym nurtem, ale będzie również miała znaczący wpływ gospodarczy na przemysł motoryzacyjny. Według raportu McKinsey ta przełomowa technologia przyniesie przemysłowi samochodowemu od 2 do 3 miliardów dolarów do roku 2030. Ponieważ jednak producenci samochodów chętnie sięgają po technologię kwantową, VicOne stwierdziła, że ​​konieczne jest monitorowanie zagrożeń związanych z technologią kwantową i wdrażanie strategii ograniczania ryzyka, aby zapewnić bezpieczeństwo pojazdów i kierowców.