Servet Tunç X İvan Aslan - Hat Kerwanê Helebê | Kurdish Trap |
A kvantum számítógépek kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a mai hagyományos számítástechnikai rendszerekkel elérhetetlenné váljanak. Míg egy teljesen működőképes, mégis létre kell hozni a kvantum szimulátorokat - vagy kisebb rendszereket, amelyek konkrét problémák megoldására irányulnak - már megmutatták, hogy bizonyos feladatoknál a modern szuperszámítógépek jobbak.
Ezek a kvantumstruktúrák számtalan műveletet futtathatnak nevetséges sebességeken. Ez csak egy előnynek tűnhet, de Dr. Giuseppe Carleo a New York-i Flatiron Intézet Számítógépes Kvantumfizikai Központjából elmagyarázza, hogy a kvantum számítógépek legnagyobb értéke valójában a fő útlezárás.
„A laptop megfelelő működésének ellenőrzése meglehetősen egyszerű, a kvantum számítógépekhez hasonlóan bonyolultabb” - mondja Carleo fordítottja. „Minden alkalommal, amikor egy programot futtatsz rájuk, a kimenet nem meghatározó, ami egy-egy kérdésre sok választ ad. Ez az, ami a kvantum számítógépet olyan erősvé teszi, de azt is jelenti, hogy nehezebb megítélni, hogy ezek az eredmények teljesen véletlenek, vagy ha helyesek.
De Carleo és a nemzetközi kutatók egy csoportja rájött, hogy a mesterséges intelligenciát alkalmazó komplex kvantumrendszereket gyorsan ellenőrizheti. A folyóiratban megjelent tanulmányuk Természetfizika február 26-án olyan technikát biztosít, amely bizonyítani fogja, hogy a jövő kvantum számítógépei ténylegesen működnek.
A kvantumrendszerek tárolásának módja megnehezíti az ellenőrzést.
A számítógép legkisebb adategysége egy kicsit, ami egynek kell lennie vagy nulla. A kvantum számítástechnikai rendszerek „qubitokat” használnak, amelyek mindkettőt képviselik és nulla egyidejűleg. Ez a kis változás lehetővé teszi, hogy ezek a számítógépek elképzelhetetlen mennyiségű feladatot kezeljenek. Az 50 qubit sorozata 10 000 000 000 000 000 számot képviselhet, ez egy hagyományos számítógép petabyte-ját veszi fel, és a tudósok számára teljesen lehetetlen lenne visszatérni és ellenőrizni.
Carleo és kollégái gépi tanulási technikákat alkalmaztak a kvantumrendszerek működésének lényegi ellenőrzésére, ami nem valósítható meg hagyományos módszerekkel.
„Ezek a gépek nagyon kompakt módon képesek megragadni a kvantumrendszer lényegét” - mondta Carleo. „A neurális hálózatok többé-kevésbé automatikusan megértik a rendkívül bonyolult rendszerek releváns jellemzőit. Képesek megragadni ezt a komplexitást és átalakítani, hogy megértsék az alapvető struktúráit.
Ez nem az első alkalom, hogy a kutatók használják az A.I.-t. ilyesmi, de Carleo munkája még bonyolultabb rendszerek elemzésére képes, mint a megelőző kutatás.
A Qubits különböző formákba rendeződik különböző problémák megoldására. A korábbi idegi hálók csak egydimenziós rendszereket tudtak ellenőrizni, így egyenesen qubits. Ez a tanulmány sikeresen ellenőrizte a „kétdimenziós” és „rácsos” qubits tömböket.
„Az általánosabb kvantumprogramok jellemzéséhez túl kell lépnünk a qubits egydimenziós struktúráin” - mondta Carleo. „Technikánk előrelépés ebben az irányban, hogy kezeljük a qubits tetszőleges sorrendjét.”
Ez a kutatás azt mutatja, hogy egy teljesen működőképes kvantum számítógép létrehozása teljesen függ a gépi tanulástól. Ilyen mély tanulási algoritmusok nélkül, függetlenül attól, hogy hány kvantrendszer-tudós gyűlik össze, nem lenne mód annak bizonyítására, hogy ténylegesen működnek.
Hatóanyagot a mai számítástechnika szent gráljának kulcsa.
A NASA-videó a Hold előremutatójának létrehozására irányuló terveit fogja megvilágítani
A NASA november 16-án közzétett egy marketing videót, hogy felkészítse a terveket arra, hogy elkezdjenek pályázni egy keringő és álló holdfelületen. A [National Space Exploration Campaign Report (Országos Űrkutatási Kampányjelentés) azt javasolja, hogy az embereket visszahozzák a holdra ", legkésőbb 2029-ig.
Nézd meg a két tervezőt, hogy versenyezzenek az Yotel szövetdobozának újbóli létrehozásáért
A The Next Great Package ezen epizódjában két tervezői versenyző megkérdőjelezi a tech-forward csomagolási megoldást a közös szövetdobozhoz, és a YOTEL New York főigazgatójához. A tervezők megteszik a szövetdoboz formát, egy szokásos szállodai szobát, és megpróbálják működni.
Hatóanyagot Megtanulták, hogyan készítsünk kávét, vegyünk fel egy könyvet, és üljünk egy számítógépre
A mesterséges intelligencia nem születik ragyogó. A gépi tanulási algoritmusok megtanulják a feladatokat próbára és hibára, mint az emberekre. De ahelyett, hogy egy flottát a robotok kényelmetlenül törik a dolgokat a valós világban, az informatikusok képzik az A.I. a fizikai világ szimulációival ...