The object of research, development or design (in Russian) : Данный проект нацелен на решение проблем разработки квантовых вычислении и алгоритмов. Идея проекта заключается в разработке гибридных алгоритмов на основе классических (GPU) и квантовых вычислений для решения задач вытеснения нефти с использованием модели Маскета-Леверетта. Для реализации идеи проекта будет разработана архитектура гибридного подхода классических (GPU) и квантовых вычислений, которая позволит ускорить время вычисления за счет балансировки нагрузки между классическим и квантовым устройствами. Данную архитектуру можно применить не только в нефтяных задачах, но и в других задачах использующие большие данные. Предлагаемый подход даст импульс в научных направлениях квантовых и высокопроизводительных вычислений, и внесет существенный вклад в развитие науки Казахстана и мира.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Бұл жоба кванттық есептеулер мен алгоритмдерді әзірлеу мәселелерін шешуге бағытталған. Жобаның идеясы Маскет-Леверетт моделін пайдалана отырып, мұнайды ығыстыру мәселелерін шешу үшін классикалық (GPU) және кванттық есептеулерге негізделген гибридті алгоритмдерді әзірлеу болып табылады. Жоба идеясын жүзеге асыру үшін классикалық (GPU) және кванттық есептеулердің гибридті тәсілінің архитектурасы әзірленеді, ол классикалық және кванттық құрылғылар арасындағы жүктемені теңестіру арқылы есептеу уақытын жылдамдатады. Бұл архитектураны тек мұнай мәселелеріне ғана емес, сонымен қатар үлкен деректерді пайдаланатын басқа тапсырмаларға да қолдануға болады. Ұсынылып отырған тәсіл кванттық және өнімділігі жоғары есептеулердің ғылыми салаларына серпін беріп, Қазақстан мен әлем ғылымының дамуына зор үлес қосады.

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является разработка высокопроизводительных алгоритмов и гибридной архитектуры на основе классических (GPU) и квантовых вычислений для увеличения точности результатов и скорости вычисления на примере задачи вытеснения нефти с использованием модели Маскета-Леверетта

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – Маскет-Леверетт моделін пайдалана отырып, мұнайды ығыстыру есебінің мысалын пайдалана отырып, нәтижелердің дәлдігі мен есептеу жылдамдығын арттыру үшін классикалық (GPU) және кванттық есептеулерге негізделген жоғары өнімді алгоритмдер мен гибридті архитектураны әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Для достижения поставленной цели будут применены различные методы проектирования и оптимизации архитектуры гибридных высокопроизводительных вычислений для решения задачи вытеснения нефти, квантовых вычислений и гибридных классических (GPU) и квантовых вычислений

Методы исследования (на казахском) : Осы мақсатқа жету үшін мұнайды ығыстыру, кванттық есептеу және гибридті классикалық (GPU) және кванттық есептеу мәселелерін шешу үшін гибридті жоғары өнімді есептеулердің архитектурасын жобалау және оңтайландыру үшін әртүрлі әдістер қолданылатын болады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Научные результаты исследования позволит развить науку Казахстана и мира в области квантовых и высокопроизводительных вычислений. Новизна проекта заключается в разработке гибридного подхода классического (GPU) и квантового вычисления для решения задач вытеснения нефти.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеудің ғылыми нәтижелері кванттық және өнімділігі жоғары есептеулер саласындағы Қазақстан және әлем ғылымын дамытуға мүмкіндік береді. Жобаның жаңалығы мұнайды ығыстыру мәселелерін шешу үшін классикалық (GPU) және кванттық есептеулердің гибридті тәсілін әзірлеуде жатыр.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные конструктивные параметры включают в себя дизайн и оптимизацию квантовых цепей, обеспечивающих эффективное взаимодействие Qbits с классическими вычислительными ресурсами, такими как GPU. Технико-экономические показатели проекта направлены на повышение вычислительной производительности за счет применения квантовых преимуществ, таких как параллельные вычисления в суперпозиции.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі дизайн параметрлері Qbits графикалық процессорлар сияқты классикалық есептеу ресурстарымен тиімді өзара әрекеттесуді қамтамасыз ету үшін кванттық тізбектерді жобалау және оңтайландыруды қамтиды. Жобаның техникалық-экономикалық көрсеткіштері суперпозициядағы параллельді есептеулер сияқты кванттық артықшылықтарды пайдалану арқылы есептеу өнімділігін арттыруға бағытталған.

Level of implementation (in Russian) : Опубликована и подготовлена научная статья в рецензируемых изданиях, рекомендованных Комитетом по обеспечению качества в сфере науки и высшего образования Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан (КОКНВО).

Level of implementation (in Kazakh) : Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті (КОКНВО) ұсынған басылымдарда ғылыми мақала жарияланды және дайындалды.

Efficiency (in Russian) : Результаты экспериментальной и теоретической работы могут быть использованы для значительного (потенциальное повышение эффективности может достигать до 35% по сравнению с традиционными методами) повышения эффективности с использованием квантовых вычислений и квантовых алгоритмов.

Efficiency (in Kazakh) : Эксперименттік және теориялық жұмыстың нәтижелерін кванттық есептеулер мен кванттық алгоритмдерді қолдану арқылы тиімділікті айтарлықтай арттыру үшін пайдалануға болады (тиімділіктің ықтимал жоғарылауы дәстүрлі әдістермен салыстырғанда 35% дейін жетуі мүмкін).

Field of application (in Russian) : Потенциальными целевыми потребителями являются исследователи в областях физики, химии, генетики и т.д. Коммерциализация научных результатов возможна и применима через предоставление к гибридным квантовым вычислениям облачного доступа с наличием полноценного стека инструментов. Также, научных результатов проекта можно применить в любых коммерческих продуктах, где используются алгоритмы машинного обучения, моделирования, оптимизации и т.д.

Field of application (in Kazakh) : Потенциалды мақсатты тұтынушылар физика, химия, генетика және т.б. салалардағы зерттеушілер болып табылады. Ғылыми нәтижелерді коммерцияландыру гибридті кванттық есептеулерге құралдардың толық жиынтығымен бұлттық қолжетімділікті қамтамасыз ету арқылы мүмкін және қолдануға болады. Сондай-ақ, жобаның ғылыми нәтижелерін машиналық оқыту, модельдеу, оңтайландыру және т.б. үшін алгоритмдерді қолданатын кез келген коммерциялық өнімдерде қолдануға болады.