Bezpieczeństwo żywnościowe to kluczowa kwestia, która dotyczy milionów ludzi na całym świecie. Według Organizacji Narodów Zjednoczonych ponad 820 milionów ludzi cierpi głód, a liczba ta ma wzrosnąć ze względu na zmiany klimatu, wzrost liczby ludności i inne czynniki. Aby sprostać temu wyzwaniu, naukowcy badają nowe technologie, które mogą pomóc zoptymalizować produkcję i dystrybucję żywności. Jedną z takich technologii są obliczenia kwantowe, które mogą zrewolucjonizować sposób rozwiązywania złożonych problemów optymalizacyjnych w rolnictwie.
Polarisqb, start-up zajmujący się komputerami kwantowymi z siedzibą w Toronto w Kanadzie, pracuje nad projektem optymalizacji produkcji śruty sojowej, kluczowego składnika pasz dla zwierząt. Mąka sojowa jest produktem ubocznym przetwarzania soi i jest wykorzystywana jako źródło białka w paszach dla zwierząt. Jest niezbędnym składnikiem światowego łańcucha dostaw żywności, ponieważ jest używany do karmienia drobiu, trzody chlewnej i innych zwierząt gospodarskich.
Produkcja śruty sojowej obejmuje kilka złożonych procesów, w tym kruszenie soi, ekstrakcję rozpuszczalnikami i suszenie. Procesy te wymagają precyzyjnej kontroli temperatury, ciśnienia i innych zmiennych w celu zapewnienia wysokiej jakości produkcji śruty sojowej. Jednak optymalizacja tych procesów może być trudna ze względu na dużą liczbę zaangażowanych zmiennych.
W tym miejscu wkraczają obliczenia kwantowe. Polarisqb wykorzystuje algorytmy obliczeń kwantowych do optymalizacji produkcji śruty sojowej poprzez analizę dużych ilości danych i identyfikację najbardziej wydajnych metod produkcji. Obliczenia kwantowe doskonale nadają się do tego zadania, ponieważ mogą przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż klasyczne komputery.
Podejście Polarisqb obejmuje użycie wyżarzacza kwantowego, rodzaju komputera kwantowego zaprojektowanego do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Wyżarzanie kwantowe działa poprzez znalezienie najniższego stanu energetycznego systemu, który odpowiada optymalnemu rozwiązaniu problemu optymalizacyjnego. W przypadku produkcji śruty sojowej wyżarzacz kwantowy może zidentyfikować optymalną kombinację zmiennych, która zapewni najwyższą jakość śruty sojowej przy jak najmniejszej ilości odpadów.
Potencjalne korzyści z wykorzystania obliczeń kwantowych do optymalizacji produkcji śruty sojowej są znaczące. Poprawiając efektywność produkcji śruty sojowej, rolnicy mogą obniżyć koszty i zwiększyć zyski. To z kolei może przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa żywnościowego poprzez uczynienie paszy dla zwierząt bardziej przystępną cenowo i dostępną.
Ponadto optymalizacja produkcji śruty sojowej może również przynieść korzyści dla środowiska. Zmniejszając ilość odpadów i poprawiając wydajność, rolnicy mogą zmniejszyć swój wpływ na środowisko i przyczynić się do bardziej zrównoważonego systemu żywnościowego.
Podsumowując, obliczenia kwantowe mogą zrewolucjonizować sposób rozwiązywania złożonych problemów optymalizacyjnych w rolnictwie. Projekt Polarisqb mający na celu optymalizację produkcji śruty sojowej to tylko jeden z przykładów wykorzystania komputerów kwantowych do poprawy bezpieczeństwa żywnościowego i zrównoważonego rozwoju. Ponieważ technologia obliczeń kwantowych wciąż ewoluuje, możemy spodziewać się bardziej innowacyjnych rozwiązań, które pomogą nam sprostać wyzwaniom związanym z wyżywieniem rosnącej globalnej populacji.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
- Źródło: Plato Data Intelligence: PlatoDane
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
- Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://platodata.network/platowire/improving-food-security-with-quantum-computing-polarisqbs-optimization-of-soymeal/
