Zamonaviy sensor oʻrnatilgan platformaning imkoniyatlaridan oshib ketadigan hajmdagi maʼlumot hosil qiladi. Masalan, giperspektral kamera bilan jihozlangan dron yoki radar yuklamasiga ega sunʼiy yoʻldosh oʻz aloqa kanallari ularni uzata olmasdan va bitta ichki saqlash joyi qabul qila olmasdan tezroq maʼlumot ishlab chiqaradi, bu esa sensorlar yaxshilanishi bilan ortib boradi.
Bu muammoning anʼanaviy yechimlari koʻpincha yetarli boʻlmaydi. Maʼlumotlarni keyinchalik yuklash uchun saqlash axborotning eskirishiga olib keladi. Maʼlumotlarning katta qismini tashlab yuborish esa muhim maʼlumotlarni yoʻqotish xavfini tugʻdiradi. Garchi tasvirga siqish oson boʻlsa-da, ilmiy maʼlumotlar uchun bu murakkab vazifadir, chunki eng kichik tafsilot koʻpincha mohiyatni tashkil etadi.
Quarkitech kompaniyasi bu muammoni hal qilish uchun sensor maʼlumotlari hajmini ular saqlanmasdan, qayta ishlanmasdan yoki hech qayerga yuborilmasdan, manba joyida kamaytiradigan dasturiy taʼminot yaratdi. Yanvar 2025-yilda tashkil etilgan va IIT Madras Tadqiqot parkida joylashgan kompaniya Rajesh Narayanan, Sanyam Parashar va Shashikant Singh Kunwar asoschilaridir, shu bilan birga Vishnu P.K. asoschi sifatida kvant algoritmari ustida ish olib boradi.
Kompaniya oʻz faoliyatining kengroq sohasini katta miqyosdagi optimallashtirish uchun simulyatsiya va algoritmli yechuvchilar deb belgilaydi, bu moliyaviy sektor, ilmiy hisoblashlar va sensor tizimlari kabi muammolarga qoʻllaniladi.
Kompaniyaning yondashuvi kutilmagan yoʻnalishdan kelib chiqqan. Bosh direktor Sanyam Parashar shuni taʼkidladi, ularning algoritmari kvant tabiatidagi koʻp tanali fizikasida qoʻllaniladigan matematik asosdan foydalanadi — bu oʻzaro taʼsir qiluvchi juda koʻp zarrachalardan iborat tizimlarni tasvirlash bilan shugʻullanadigan soha.
Bu bogʻliqlik shunchaki gʻayritabiiy emas. Bunday tizimlar bilan ishlaydigan fiziklar oʻnlab yillar davomida toʻliq tavsif hisoblash jihatidan imkonsiz boʻlganligi sababli, kattaroq narsani ahamiyatini yoʻqotmasdan ixcham shaklda ifodalash usullarini ishlab chiqdilar. Xuddi shu matematika maʼlumotlar oqimi uchun ham qoʻllaniladi.
Quarkitech daʼvo qiladiki, uning algoritmari sensor maʼlumotlarini sensor turiga qarab 10–100 barobar siqishi mumkin. Dron tomonidan olingan tasvirlar bilan laboratoriya sinovlarida kompaniya maʼlumot hajmining 26 barobar kamayganini, ammo missiya uchun muhim deb baholangan 98% maʼlumot saqlanganini maʼlum qildi. Bu tasnif kompaniya tomonidan amalga oshirilgan va natija laboratoriya sinovi natijasida olingan.
Amaliy jihatdan muhim jihati shundaki, dasturiy taʼminot maxsus uskuna emas, balki oddiy protsessorlar va grafik chiplar ustida ishlaydi. Bu uni yangi uskuna yaratish oʻrniga allaqachon uchayotgan kompyuterlarda ishlatish imkonini beradi.
2026-yil avgust oyida kompaniya Artha Access, Artha Venture Fund II dasturi va Finvolve tomonidan boshlangʻich moliyalashtirish doirasida 2 crore rupiya jalb qildi. Bundan tashqari, u 2023-yilda tasdiqlangan davlat dasturi boʻlgan Milliy kvant missiyasi doirasida Samgnya Technologies IITM-CDOT Fondidan 1,5 crore rupiya grant olgan. Ushbu grant ulushni kamaytirishni talab qilmaydi va umumiy summa asosiy siqish kutubxonasini ishlab chiqish, muhandislarni yollash va texnologiyani laboratoriya tashqarisida sinovdan oʻtkazishga yoʻnaltiriladi. Aynan bu sinov oldinda asosiy ishni tashkil etadi. Kompaniya harakatlanayotgan platformada, issiqlik va tebranish sharoitida, cheklangan quvvat va uzilishli ulanishda natijalar saqlanib qolishini aniqlashi kerak.
Kompaniya nomlagan qoʻllanilishlar orasida betaknik uchuvchi apparatlar, sunʼiy yoʻldoshlar orqali Yer kuzatuv, videokuzatuv, shuningdek, radar va LiDAR yordamida xaritaga olish kiradi. Barcha bu holatlarda sensorlar tizim tomonidan qayta ishlanadiganidan koʻproq maʼlumot ishlab chiqaradi.
Hozirda mijozlar, shartnomalar yoki daromadlar haqida maʼlumotlar ommaviy ravishda oshkor qilinmayapti va kompaniya oʻn toʻqqiz oydan beri faoliyat yuritmoqda. Hozirda u moliyalashtirilgan ish davri va kichrayib bormaydigan muammo bilan taʼminlangan laboratoriya natijasiga ega.