Квантовый алгоритм для сейсморазведки разработали в НОШ МГУ
Ученые физического и геологического факультетов МГУ разработали алгоритм решения задачи анализа сейсмических данных с помощью специальных квантовых вычислителей («отжигателей»). Новый алгоритм позволяет решать задачу построения 3D-модели среды на основании инверсии сейсмических данных в сложном с точки зрения вычислений случае, требующем при его решении на классическом компьютере значительных временных затрат. В перспективе это позволит существенно уменьшить время и получить большую точность при решении задач геологоразведки нефтяных месторождений. Исследования проводились в рамках Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ «Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина». Результаты опубликованы в журнале Laser Physics Letters.
Одной из важных задач геологоразведки нефтяных месторождений является инверсия сейсмических данных – определение структуры и состава геологических пород по данным измерений отраженных сейсмических волн. Практическое решение этих задач требует значительных вычислительных ресурсов, но даже при использовании мощных суперкомпьютеров решение занимает много времени. Это обуславливает перспективность применения для их решения в будущем универсальных квантовых компьютеров.
Магистральным направлением развития квантовых вычислений является разработка квантовых компьютеров вентильного типа. Именно они претендуют в будущем на роль универсального полномасштабного помехоустойчивого квантового вычислителя. Однако перспективы их создания и, соответственно, практического применения оцениваются научным сообществом на горизонте 20+ лет. Уже существующие в настоящее время гибридные (квантово-классические) и квантово-инспирированные вычислители (классические вычислители, эмулирующие действие квантовых), так называемые отжигатели, уже достигли вычислительных мощностей, позволяющих использовать их при решении практических задач оптимизации среднего масштаба. Наиболее мощные современные отжигатели, такие как D-Wave, Toshiba, Fujitsu, Hitachi, NTT, уже позволяют работать с сотнями тысяч и даже миллионами бинарных переменных.
«Для разработки алгоритма нами была выбрана 3D-задача инверсии сейсмических данных в 1D-приближении в случае наличия информации об оцениваемых параметрах, задаваемой функциями произвольного вида. 1D-задача сейсмической инверсии может быть сформулирована как задача оптимизации функционала невязки между наблюдаемыми и модельными данными измерений. В соответствии с байесовским подходом задача оптимизации с учетом априорной информации формулируется как максимизация апостериорной вероятности модели. Условие задания априорной информации функциями произвольного вида значительно усложняет вычислительную сложность этой задачи, т.к. превращает ее в задачу оптимизации существенно нелинейной многомерной функции со сложным ландшафтом. Поэтому представляется органичным попытаться использовать для ее решения квантовый отжиг, который лучше, чем классические алгоритмы оптимизации, работает с функциями, имеющими сложный ландшафт», — поясняет Николай Малетин, сотрудник кафедры сейсмометрии и геоакустики геологического факультета МГУ.
Отжигатели предназначены для решения лишь одного типа задач – задач QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization – квадратичная бинарная оптимизация без ограничений). Ученым МГУ удалось разработать эффективный метод, позволяющей экономно, с точки зрения количества необходимых бинарных переменных, свести вышеописанную задачу оптимизации к задаче QUBO. Произведенные оценки показывают, что разработанный метод позволяет решить на наиболее мощных современных отжигателях за одну итерацию близкую к практике задачу с 50-100 слоями геологических пород с относительной погрешностью всего 3-5%.
«Наиболее перспективным направлением “квантования” алгоритмов сейсмической инверсии нам представляются методы геостатической инверсии, такие, как, например, байесовская линеаризованная AVO-инверсия. В отличие от методов детерминированной инверсии, в результате геостатистической инверсии генерируется множество реализаций моделей свойств горных пород, удовлетворяющих априорным данным о строении среды и наблюдаемому волновому полю. Квантовый отжиг в силу его стохастической природы органично подходит для решения именно таких задач, имеющих множество возможных решений. Именно в этом направлении продолжит работу наша межфакультетская команда», — говорит ведущий научный сотрудник, заместитель декана геологического факультета МГУ Михаил Токарев.
Источник информации: пресс-служба МГУ
Источник фото: ru.123rf.com
Разместила: Ирина Усик