Rakit tim
Merakit tim kuantum kemungkinan akan menjadi tantangan, mengingat kurangnya orang yang berpengalaman dalam komputasi kuantum. Tapi apakah ada strategi yang membuatnya lebih mudah? Apakah beberapa peran bahkan lebih kritis di tahap awal, dan apakah ada praktik terbaik yang dapat memastikan orang yang tepat berada di tim dan mengetahui peran mereka? Pemimpin sukses proyek kuantum mengatakan "ya". Panduan-panduan di bawah ini telah terbukti berguna.
Poin kunci
- Bangun dan kembangkan tim kuantum: Bangun keahlian kuantum terapan dengan merekrut dan meningkatkan keterampilan.
- Identifikasi tujuan dan misi tim untuk mendorong kesuksesan dan keselarasan.
- Bangun kemitraan yang dapat membantu kamu memenuhi kebutuhan keahlianmu. Identifikasi calon mitra dan anggota sejak dini. Kembangkan rencana bersama mitramu.
- Pastikan semua orang mengetahui peran mereka dalam upaya yang lebih besar.
- Tetapkan juara kuantum internal untuk mengadvokasi komputasi kuantum dan membuat organisasi tetap terkini tentang perkembangan.
Perlu ditekankan kembali bahwa untuk setiap inisiatif kuantum yang menghadap klien (seperti QIC, startup, atau grup konsultasi kuantum), ada baiknya untuk menjangkau calon anggota/klien sejak dini. Ini terutama penting mengingat sifat baru komputasi kuantum dan industri kuantum yang sedang berkembang, karena perjanjian keanggotaan baru dapat membutuhkan waktu lama untuk diselesaikan.
Bangun dan rekrut tim kuantum baru
Dalam beberapa kasus, meluncurkan proyek kuantum berarti merekrut personel tim, dan dalam kasus lain, kamu mungkin sudah memiliki keahlian internal. Hal utamanya adalah mengidentifikasi peran yang harus diisi. Penting juga untuk memiliki gambaran tentang apa full-time equivalent (FTE) yang diperlukan untuk berbagai peran, terutama ketika beberapa pemain kunci membagi waktu mereka antara proyek-proyek.
Ini mungkin berbeda menurut organisasi dan tujuan, tapi ada beberapa taruhan yang sangat aman. Temukan jenis organisasimu di bawah untuk melihat peran apa yang telah kritis untuk kesuksesan di masa lalu, dan rekomendasi FTE minimum yang didedikasikan untuk berbagai peran. Beberapa kemitraan mungkin memerlukan lebih banyak.
Institusi akademis, organisasi penelitian, atau QIC
Peran-peran berikut adalah yang kritis:
Pakar materi pokok (SME) domain atau aplikasi: Ini adalah pakar teknis yang mengembangkan kode, mendemonstrasikan keadaan komputasi kuantum saat ini, membangun demo dan prototipe, dan mengidentifikasi aplikasi awal. Disarankan untuk memiliki pakar baik dalam komputasi kuantum maupun di area aplikasi.
Manajer proyek/pemimpin tim dan pendukung: Ini mungkin mencakup berbagai topik dukungan dan manajemen, termasuk merekrut anggota baru, mendukung ilmuwan dengan pekerjaan mereka, memberikan nilai kepada pelanggan, dan mengerjakan inisiatif strategis. Aktivitas khusus lainnya termasuk dukungan lisensi/kontrak, alur kerja, dan kepatuhan.
Manajer program: Peran kepemimpinan yang berfokus pada implementasi teknis. Orang ini mengelola aspek teknis proyek internal dan eksternal, mengidentifikasi potensi kolaborasi penelitian, dan mengidentifikasi prioritas aplikasi dan penelitian. Aktivitas lainnya termasuk mengelola dana penelitian dan hibah, memimpin penjangkauan, dan umumnya mendukung fungsi penelitian inti.
Administrator: 'Admin hub' bertanggung jawab untuk menambahkan dan menghapus anggota baru ke provider, menetapkan grup dan proyek, serta melacak penggunaan untuk organisasi. Untuk info lebih lanjut tentang bagaimana administrator dapat membuat dan melacak akun pengguna, kunjungi dokumentasinya.
FTE minimum yang disarankan:
| Pada tahun nol (baru memulai) | FTE minimum yang disarankan |
|---|---|
| Pakar materi pokok | 1.0-1.5 FTE |
| Manajer proyek | 1.5 FTE |
| Manajer program | 1.0 FTE |
| Administrator | 1.0 FTE |
Organisasi enterprise
Peran-peran berikut adalah yang kritis:
Sponsor/advokat eksekutif: Seorang advokat untuk komputasi kuantum (KK) dalam kepemimpinan organisasi yang lebih luas. Orang ini memiliki visi tentang bagaimana KK akan merevolusi bidang mereka, dan selalu mengikuti perkembangan terbaru, tapi juga mengelola ekspektasi dengan menggambarkan secara akurat kapabilitas dan batasan komputer kuantum modern.
Tim teknis (pakar materi pokok domain atau aplikasi): Ini adalah pakar teknis yang mengembangkan kode, mendemonstrasikan keadaan komputasi kuantum saat ini, membangun demo dan prototipe, dan mengidentifikasi aplikasi awal. Disarankan untuk memiliki pakar baik dalam komputasi kuantum maupun di area aplikasi.
Manajer proyek/pemimpin tim dan pendukung: Peran kepemimpinan yang berfokus pada implementasi teknis. Orang ini mengelola aspek teknis proyek internal dan eksternal, mengidentifikasi potensi kolaborasi penelitian, dan mengidentifikasi prioritas aplikasi dan penelitian. Aktivitas lainnya termasuk mengelola dana penelitian dan hibah, memimpin penjangkauan, dan umumnya mendukung fungsi penelitian inti.
SME bisnis: Anggota tim yang menjelajahi peluang kemitraan, mengembangkan ekosistem kuantum lokal, dan mengidentifikasi area aplikasi potensial dan peluang pendanaan.
FTE minimum yang disarankan:
| Pada tahun nol (baru memulai) | FTE minimum yang disarankan |
|---|---|
| Sponsor eksekutif | 0.25 FTE |
| Manajer proyek | 1.0 FTE |
| Pakar materi pokok | 2.0 FTE |
| SME bisnis | 1.0 FTE |
Startup
Startup memiliki berbagai struktur. Keahlian materi pokok dan kepemimpinan teknis akan selalu penting. Di sini kita juga mengasumsikan bahwa pengembangan bisnis adalah prioritas.
Tim teknis (pakar materi pokok domain atau aplikasi): Ini adalah pakar teknis yang mengembangkan kode, mendemonstrasikan keadaan komputasi kuantum saat ini, membangun demo dan prototipe, dan mengidentifikasi aplikasi awal. Disarankan untuk memiliki pakar baik dalam komputasi kuantum maupun di area aplikasi.
Manajer proyek/pemimpin tim dan pendukung: Peran kepemimpinan yang berfokus pada implementasi teknis. Orang ini mengelola aspek teknis proyek internal dan eksternal, mengidentifikasi potensi kolaborasi penelitian, dan mengidentifikasi prioritas aplikasi dan penelitian. Aktivitas lainnya termasuk mengelola dana penelitian dan hibah, memimpin penjangkauan, dan umumnya mendukung fungsi penelitian inti.
SME bisnis: Anggota tim yang menjelajahi peluang kemitraan, mengembangkan ekosistem kuantum lokal, dan mengidentifikasi area aplikasi potensial dan peluang pendanaan.
FTE minimum yang disarankan:
| Pada tahun nol (baru memulai) | FTE minimum yang disarankan |
|---|---|
| Manajer proyek | 1.0 FTE |
| Pakar materi pokok | 2.0 FTE |
| SME bisnis | 1.0 FTE |
Global systems integrators
Peran-peran berikut adalah yang kritis:
Sponsor / advokat eksekutif: Seorang advokat untuk komputasi kuantum dalam kepemimpinan organisasi yang lebih luas. Orang ini memiliki visi tentang bagaimana KK akan merevolusi bidang mereka, dan selalu mengikuti perkembangan terbaru, tapi juga mengelola ekspektasi dengan menggambarkan secara akurat kapabilitas dan batasan komputer kuantum modern.
Tim teknis (pakar materi pokok domain atau aplikasi): Ini adalah pakar teknis yang mengorkestrasikan integrasi teknologi kuantum ke dalam sistem klien. Mereka harus memiliki keahlian baik dalam komputasi kuantum maupun di area aplikasi klien.
Manajer proyek/pemimpin tim dan pendukung: Peran kepemimpinan yang berfokus pada implementasi teknis. Orang ini mengelola aspek teknis proyek internal dan eksternal serta mengidentifikasi prioritas aplikasi.
SME bisnis: Anggota tim yang menjelajahi peluang kemitraan, mengembangkan ekosistem kuantum lokal, dan mengidentifikasi area aplikasi potensial dan klien.
FTE minimum yang disarankan:
| Pada tahun nol (baru memulai) | FTE minimum yang disarankan |
|---|---|
| Sponsor eksekutif | 0.25 FTE |
| Manajer proyek | 1.0 FTE |
| Pakar materi pokok | 2.0 FTE |
| SME bisnis | 1.0 FTE |
Kursus dan tutorial
Materi pembelajaran yang direkomendasikan untuk mengembangkan tim kuantum. Di bawah ini adalah hasil pembelajaran singkat dan audiens yang dituju untuk setiap aset pembelajaran. Ikuti link untuk detail lebih lanjut tentang masing-masing.
- Audiens: Dapat diakses oleh siapa saja. Ideal untuk meningkatkan kesadaran di seluruh institusi yang lebih luas, mungkin tidak diperlukan untuk tim inti.
- Hasil pembelajaran: Keakraban dengan terminologi komputasi kuantum, keadaan ilmu pengetahuan, dan kesadaran tentang beberapa area aplikasi dan area nilai bisnis potensial.
Dasar-dasar informasi kuantum:
- Audiens: Mereka yang mencari fondasi teoritis yang mendalam untuk komputasi kuantum: mahasiswa dan ilmuwan awal karier.
- Hasil pembelajaran: Fondasi teoritis informasi klasik dan kuantum, kemampuan untuk mendeskripsikan sistem kuantum menggunakan aljabar linier, mendeskripsikan sistem multi-Qubit dan keterikatan.
Algoritma diagonalisasi kuantum:
- Audiens: Mereka dengan latar belakang kuantum dan komputasi yang kuat yang ingin memahami algoritma yang menonjol dan menjanjikan.
- Hasil pembelajaran: Keakraban dengan algoritma seperti VQE, SQD, dan SKQD, menjelaskan bagaimana biaya berbagai algoritma menskalakan dengan variabel seperti ukuran masalah dan jumlah kelompok operator Pauli yang saling berkomutasi, dan cara memilih pendekatan yang baik.
Selain kursus-kursus yang dipandu sendiri ini, banyak tutorial di IBM Quantum® Platform yang menampilkan algoritma terbaru dan metode paling powerful. Tutorial cenderung menjadi aset yang lebih pendek, menampilkan implementasi streamline dari suatu metode. Berikut beberapa yang sangat menarik.
- Audiens: Untuk pengguna yang cukup baru mengenal komputasi kuantum.
- Hasil pembelajaran: Ada korelasi kuantum yang lebih kuat dari yang bisa dijelaskan fisika klasik, keakraban menjalankan job menggunakan Qiskit.
Diagonalisasi kuantum berbasis sampel dari Hamiltonian kimia:
- Audiens: Mereka dengan latar belakang kuantum dan komputasi yang kuat yang ingin memahami algoritma yang menonjol dan menjanjikan.
- Hasil pembelajaran: Cara menggunakan pendekatan SQD untuk menemukan energi ground state dari sistem kimia.
Diagonalisasi kuantum Krylov berbasis sampel dari model kisi fermionik:
- Audiens: Mereka dengan latar belakang kuantum dan komputasi yang kuat yang ingin memahami algoritma yang menonjol dan menjanjikan.
- Hasil pembelajaran: Gunakan metode Krylov dari aljabar linier, kombinasikan kecepatan SQD dengan jaminan konvergensi dari metode Krylov, ketahui kondisi untuk jaminan konvergensi.
Ada banyak kursus dan tutorial lain yang tersedia di IBM Quantum Platform. Cek untuk melihat semua konten terbaru!
Praktik terbaik pengembangan teknis
Poin kunci
- Ikuti praktik terbaik dev/ops seperti CI/CD
- Kembangkan secara bertahap, menggunakan metodologi agile untuk menskalakan pendekatan teknis dan proyek
- Gunakan simulator untuk debugging dan benchmarking (Jangan terlalu lama mengandalkan simulator dalam pekerjaan proof-of-concept (POC); simulator tidak akan menskalakan ke utilitas)
- Hubungi dukungan teknis IBM Quantum melalui IBM Cloud Support Center untuk bantuan dengan pertanyaan dukungan teknis umum
- Gunakan fitur software seperti addon Qiskit dan Qiskit Functions untuk mempercepat pengembangan teknis, pembelajaran, dan penemuan
Manfaatkan sumber daya komputasi kuantum secara maksimal
Akses komputer kuantum adalah sumber daya yang berharga. Penting bahwa praktisi teknis menggunakan waktu QPU yang dialokasikan, dan menggunakannya dengan bijak. Kami menyarankan untuk menetapkan praktik teknis yang baik yang memastikan timmu menggunakan komputer kuantum nyata, menskalakan masalah secara bertanggung jawab, dan mengalokasikan waktu dengan tepat.
Kami menyarankan untuk mulai dengan masalah uji kecil, dan meningkat ke masalah skala penuh yang diminati dalam beberapa langkah. Ini penting karena alasan di luar alokasi sumber daya.
Karena komputer kuantum IBM® semakin powerful, hasil menjadi semakin sulit untuk diperiksa dengan komputer klasik. Memang, tidak ada simulator klasik yang dapat mensimulasikan dengan tepat semua fungsionalitas komputer kuantum IBM modern dengan lebih dari 100 Qubit.
Di era komputasi kuantum yang berguna, peran simulator sebagian besar terbatas pada debugging kode. Benchmarking dengan versi yang lebih kecil dari masalahmu adalah salah satu alternatif ketika konfirmasi klasik tidak lagi layak.
Dalam banyak kasus, penskalaan masalahmu mungkin jelas, seperti menskalakan masalah machine learning dengan meningkatkan, misalnya, jumlah titik data, atau jumlah fitur. Contoh lain adalah penskalaan masalah kimia kuantum. Akan bijaksana bagi praktisi teknis untuk menjalankan perhitungan contoh pada molekul kecil sebelum menangani sistem yang lebih besar dan lebih menarik.
Dalam pelajaran berikutnya, kita akan membahas mempromosikan kemampuan timmu ke kelompok luar. Tergantung organisasimu, ini mungkin berarti penulisan hibah dan mendatangkan kolaborator, atau mungkin berarti menjual jasamu ke klien.