解决方案

AI 制药 / 材料研发

新药研发时间周期长，开发成本高，成功率低一直是药企所面临的核心问题，AI For Science 药物研发市场需求巨大。采用 P-Bit 概率计算可以显著地加速新药研发、加速蛋白质分子设计。且可以高效的解决药物的配体-靶标互作优化、药物分子的筛选和参数优化等问题。

在材料研发领域，材料结构优化和材料性质预测等问题是重要的研发任务，旨在提高材料的性能和功能。通过概率计算可以模拟材料中原子或分子的位置和相互作用，寻找最稳定和优化的结构，以此改善材料的力学性能、导电性能、光学性能等。

在航空航天领域中，航线网络的优化和航班调度对于飞行效率和资源利用至关重要。采用概率计算可以模拟航线网络节点的相互作用，高速的寻找最佳的航线，有助于减少燃料消耗、飞行时间，提高飞行任务的执行效率，提升资源利用率，优化整体效能。

在航空货运中，如何有效地将货物装载到飞机上同样是一个重要的问题。这涉及到考虑货物的尺寸、重量、安全性要求以及飞机的容量限制，以最大化货物的装载量或最小化装载过程中的时间和成本。对于此类组合优化问题，基于退火模拟的概率计算尤为高效。

而在航天领域中，通过概率计算同样可以高效的解决卫星的调度问题，确定最佳的任务执行顺序和资源分配，以最大化卫星的利用率、最小化任务执行时间或满足特定的任务优先级约束。还可以解决或优化更多卫星地面站布局、卫星轨道优化、卫星网络设计等问题。

交通网络中的路网优化问题是一个经典的组合优化问题。它涉及到如何合理地规划道路和交通信号灯的布局，以最大程度地减少交通拥堵、提高道路通行能力和减少行程时间。通过概率计算能高效的应用于路网规划和信号灯优化，以得到最佳的路网配置方案。

在物流和配送业务中，如何从全局的视角下有效地选择配送的方案、车辆的路径，以及送货顺序是一个重要的组合优化问题，概率计算能够很好的解决此类场景以及货物装载优化、仓储布局优化、最小化供应链成本、资源分配调度等问题。

在通信、电网、水利等领域，存在大量待解决的任务资源调度分配问题，例如无线网络的频谱分配、信道分配和基站位置优化；电力系统中为了满足负荷需求、最小化成本或最大化能源的利用需要进行发电机组调度；在水资源管理中需要完成水库调度、灌溉规划和水资源分配。这些问题都可以利用概率计算完成高速的求解。

在算力领域，概率计算可以解决计算集群中的任务分配和资源调度问题，优化数据中心服务器和网络设备的布局，以最小化通信延迟，提升可扩展性。

金融领域中的投资组合优化是概率计算的典型应用，通过不同比例的投资组合使得收益最大化，同时又能控制风险在一个可接受的范围。而在风险管理中，我们需要找到一种策略，使得在各种可能发生的情况下风险最小，这通常涉及到很多的约束条件，涉及到对不同风险因素的识别、量化和优化。

在信用评级中，不同信用评级的债务工具具有不同的违约风险。通过概率计算可以加速用于优化评级模型的参数和权重，以提高评级模型的准确性和预测能力，确保投资组合的整体违约风险在可接受的范围内。

密码分析与设计是研究密码算法和协议的重要过程，概率计算可以提效对不同密码组合进行差分、线性等攻击分析的过程，同时可以通过组合优化技术找到其中的最优组件结构，以快速的发现潜在的安全漏洞和攻击路径，提高算法的强度和抵抗力。

在区块链网络中，交易的传播和路由对于网络的效率和安全性至关重要，通过概率计算可以加速确定最佳的交易传播路径和路由策略，以最大化交易的传播速度、最小化网络拥塞和延迟，优化网络的负载均衡。而智能合约是区块链应用中的关键组件，通过优化其执行逻辑可以减少资源消耗，提高区块链网络的吞吐量。