Tämä Karelia-ammattikorkeakoulun opas on lisensoitu Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen -lisenssillä.
Tässä linkkejä KvanttiKarelia-hankkeen omiin ja muihin (joissa hanke mainittu) artikkeli-, blogi-, tms. julkaisuihin
Tiivistelmä
Ammattikorkeakoulut ovat kohtaamassa ICT-opetuksen kehittämisessä massiivisen haasteen. Kvanttilaskentaan perustuvaa, tulevaisuuden teknologioiden korkea-asteen opetukseen, ei tällä hetkellä ole olemassa koostettua, opetukseen soveltuvaa materiaalia. Myös yritykset tarvitsevat lisää tietoa alan kehityksestä ja erityisesti tietoa sovellusalueista, mihin tätä laskentaa voisi hyödyntää. Alueelta puuttuu kvanttilaskennan ennakointiin ja mahdollisuuksiin liittyvää tietoa, osaamista sekä kehittämisverkostot. Etenkin helposti saavutettavien kvanttilaskentapalveluiden (Quantum Computing-as-a-Service) kehitys on voimistunut merkittävästi vuosien 2019 ja 2020 aikana. Kvanttilaskentapalveluiden arvioidaan olevan eri toimialueille käyttöönotettavaa tekniikkaa seuraavien vuosien aikana (optimistinen arvio 2-3 vuotta). Tämän haasteen ratkaisemiseksi tulee käynnistää selvitystyö, jonka avulla perehdytään erityisesti pilvipalveluina tarjottaviin kvanttilaskentapalveluihin (“Quantum Computing-as-a-Service") ja niiden mahdollistamiin sovelluksiin ja luodaan AMK-tason opetus- ja koulutusmateriaalit niin ammattikorkeakoulu- että yrityskäyttöön.
Kvanttitietokoneisiin pohjaavat kvanttilaskentapalvelut (quantum computing services) ovat uusi, nouseva tulevaisuuden tietojenkäsittelyn teknologia. Toimiessaan kvanttikoneet tulevat pystymään massiiviseen laskentatehoon perinteisiin ratkaisuihin verrattuna: esimerkiksi Google ilmoitti syksyllä 2019 kvanttitietokoneensa suorittaneen 200 sekunnissa laskentaopraation, mikä parhaalta supertietokoneelta olisi vienyt 10 000 vuotta (https://www.nature.com/articles/d41586-019-03213-z) . Googlen esittämä ero perinteisten ja kvanttitietokoneiden välillä on täten 1,5 miljardia-kertainen. (Kriittisemmät arviot (esim. IBM) arvioivat eroa merkittävästi pienemmäksi, 10 000 vuoden sijaan 2,5 päivää, mutta silti eron nähdään olevan 3000-kertainen).
- Liiketoiminta, talous: kompleksisemmat mutta merkittävästi nopeammat laskentaoperaatiot ja simulaatiot: kaupankäynti, logistiikka, optimoinnit, tiedolla johtaminen.
- Materiaalitekniikka: materiaalien kehitys, kvanttilaskentaa hyödyntävät, parviälykkäät, itserakentuvat koneet..
- Robotiikka, automaatio, simulaatio: älykkäät koneet ja automaatio, nopeat rinnakkaiset vaihtoehtoiset simulaatiomallit (esim. ympäristö, ilmastonmuutos)
- Kemia, biokemia
- Sairaanhoito, terveydenhuolto, lääketiede: DNA -sekvenssien laskenta, epidemioiden leviämisen seuranta ja ennusteet: simulaatiota tai esim. aiemmin tunteja, viikkoja tai pidempään kestäneet diagnostiikkalaskenta
- Salaustekniikat: etenkin vanhojen murtumisen ja uusien kehittämisen, uudet kvanttivahvat salausmenetelmät
- Koneoppiminen: kvanttisukupolven ohjaamaton oppiminen, syväoppiminen ja muut keinoälyn ja tietojenkäsittelyn sovellusalueet
Hankkeella lisätään Karelia-ammatikorkeakoulun mahdollisuuksia vastata tulevaisuuden teknologioiden (tässä kvanttilaskennan) korkea-asteen soveltavien osaamistarpeiden haasteisiin. Hanke mahdollistaa kvanttilaskentapalveluiden mahdollisimman hyvin tapahtuvan ennakoinnin tietämyksen hankkimiseksi ja sen pohjalta tapahtuvan koulutuksen suunnittelemiseksi ja alueen toimijoiden osaamisen vahvistamiseksi.
Abstract
Universities of applied sciences are facing a massive challenge in developing ICT education. There is currently no composite teaching material based on quantum computing for higher education in future technologies that is suitable for teaching. Companies also need more information about developments in the field and, in particular, about the application areas where this computation could be used. The region lacks knowledge, skills and development networks related to the anticipation and potential of quantum computing. In particular, the availability of easily accessible quantum computing services (Quantum Computing-as-a-Service) will have gained significant momentum in 2019 and 2020. Quantum computing services are expected to be a deployable technology for different domains within the next few years (optimistic estimate 2-3 years). To address this challenge, a study should be launched to explore quantum computing-as-a-service, in particular in the cloud, and the applications it enables, and to create teaching and training materials at the UAS level for both UAS and enterprises.
Quantum computing services based on quantum computers are a new and emerging future computing technology. Once operational, quantum computers will be capable of massive computing power compared to traditional solutions: for example, in autumn 2019, Google announced that its quantum computer could perform a computational operation in 200 seconds, which would have taken 10 000 years for the best supercomputer (https://www.nature. com/articles/d41586-019-03213-z). The difference between traditional and quantum computers, as claimed by Google, is thus 1.5 billion times greater (more critical estimates (e.g. IBM) estimate the difference to be significantly smaller, 2.5 days instead of 10,000 years, but the difference is still seen as 3,000 times greater).
As quantum computing becomes more widespread, it is expected to have an impact on a wide range of application areas and thus on all fields of education and stakeholder industries in the field of S&T:
- Business, economics: more complex but significantly faster computational operations and simulations: commerce, logistics, optimisation, knowledge management.
- Materials engineering: materials development, quantum computing, swarm-intelligent, self-organizing machines.
- Robotics, automation, simulation: intelligent machines and automation, fast parallel alternative simulation models (e.g. environment, climate change)
- Chemistry, biochemistry
- Nursing, health care, medicine: DNA sequence computation, epidemic spread monitoring and prediction: simulation or e.g. diagnostic computations that previously took hours, weeks or longer
- Encryption techniques: in particular breaking old ones and developing new ones, new quantum strong encryption techniques
- Machine learning: quantum unsupervised learning, deep learning and other application areas of artificial intelligence and computing
The project will increase the capacity of Karelia UAS to meet the applied skills needs of higher education in future technologies (in this case quantum computing). The project will enable quantum computing services to be anticipated as well as possible in order to acquire knowledge and plan training on this basis and to strengthen the skills of actors in the region.
The project will implement three work packages:
Project outcome: