この記事はAI New Media Qubit(公開アカウントID:QbitAI)の許可を得て転載していますので、転載については出典元にご連絡ください。
今年のノーベル物理学賞は、「量子の優位性」という人気のテーマから、量子情報科学の分野に授与されました。
量子コンピューティング この専門用語は、長い間、現在最も人気のある科学技術問題の 1 つとなっています。
そして、一連の最新技術の進歩により、次のような新たな疑問も生じています。
量子コンピューティングは、 からどの程度離れているのか、どのように行うのか遠いですか?
実際、データによると、2031 年頃までに 8,000 億近くの市場規模が量子コンピューティングに直接関連することになります。
これは、この分野が実装の壮大な旅の始まりを迎えようとしていることを意味します。
では、最初の一歩を踏み出し、真の量子コンピューターを構築するにはどうすればよいでしょうか?
Baidu量子コンピューティング研究所所長Duan Runyao氏は、Ying Mingsheng教授に師事し、シドニー工科大学の終身教授であり、Quantum SoftwareおよびQuantum Softwareの創設ディレクターでもあります。情報センター、オーストラリア・アジア研究評議会の将来フェロー。 2001 年以来、彼は量子コンピューティングと量子情報技術の分野に従事し、独自の貢献を行ってきました。彼が勤務する Baidu では、基盤となるハードウェアから量子コンピューティングの計画を主導して提供してきました。上位層アプリケーション 産業用ソリューションの完全なセット。
そこで、
MEET 2023 Intelligent Future Conference で、Duan Runyao は Baidu を例としていくつかの経験と意見を共有しました。ここ数年は、量子がコンピューティングと真に統合され始める非常に重要な年であり、量子コンピューティングの出現は多くの面で避けられません。 ムーアの法則と安価なコンピューティング能力の利点を継続したい場合は、量子コンピューティングという新しいコンピューティング モデルを検討する必要があります。
彼が本物の量子コンピューターを構築したい場合、彼の結論は単純です。
十分なリソースと最高の既存テクノロジーを組み合わせた、賢い頭、それらを組み合わせるだけです。
ハードウェアからソフトウェア、アプリケーションに至る量子コンピューティングの産業化ソリューションに関する Duan Runyao の考えを完全に反映するために、量子ビットは元の意味を変えることなく変更されます。編集されました。
MEET インテリジェント フューチャー カンファレンスについて: MEET カンファレンスは、Qubit が主催するインテリジェント テクノロジーの分野におけるトップ ビジネス サミットで、最先端テクノロジーの実装と業界への応用を探ることに特化しています。今年は、数十の主流メディアとライブ放送プラットフォームが MEET2023 カンファレンスをライブで報道および放送し、300 万人を超える業界ユーザーがオンラインで参加し、ネットワーク全体の総露出は 2,000 万人を超えました。スピーチの要点
ムーアの法則と安価なコンピューティング能力の利点を継続するには、新しいコンピューティング モデル、つまり量子コンピューティングを検討する必要があります。私たちはすでに、量子コンピューティングの利点が古典的なコンピューティングを超え始める非常に重要な点にいます。ここを突破できれば、将来的にはさまざまな可能性が生まれるでしょう。
2031 年頃までに、8,000 億近くの市場規模が量子コンピューティングに直接関係するとみられ、70% 近くの企業がこの分野で何らかの調整をしたいと考えています。 量子コンピューティングと人工知能は相互に強化し、絡み合った関係にあり、上位のアプリケーション、中間のプラットフォーム フレームワーク全体から下位のハードウェア レベルまで接続できます。- 量子コンピューティングへの全体的な投資は多額ですが、特定のアルゴリズムやソフトウェアへの投資は限られており、この側面は強化する必要があり、重要な段階に達しています。
- 量子コンピューターを実際に構築するにはどうすればよいでしょうか?私の結論は実際には非常にシンプルです。それは十分なリソースと利用可能な最高のテクノロジーを組み合わせた賢い心です。
- (以下はドゥアン・ルンヤオ所長の講演全文です)
- なぜ量子コンピューティングの出現は避けられないのでしょうか?
- 今日このアイコン
を見て、量子情報における量子もつれを思い出しました。 実際、今日私たちが議論している量子コンピューティング自体は、
コンピューティングと量子情報の絡み合いであると言えます。
一方で、古代の結び目の数え方からそろばんや計算尺、そして今日のコンピューターやスーパーコンピューターなどに至るまで、コンピューティングは私たちの社会のあらゆる側面をカバーしてきました。 一方、量子は実際には世界についての私たちの新しい理解です。
原始時代には世界を経験的に表面的にしか理解していなかったことがわかっていますが、ニュートン力学やマクスウェルの電磁気理論が登場し始めたのはさらに後になってからで、前世紀に入ってようやく発見することができました。世界は実際には量子力学の法則に従っています。 量子力学は、1920 年代に出現して以来、実際に私たちの世界に地球を揺るがす影響を与えてきました。これはいわゆる 第一次量子革命 です。 今日私たちがよく知っているレーザー、トランジスタ、核磁気共鳴、原子力などは、すべて量子力学、特に今日使われているインターネットの直接利用に基づいて生み出されています。 この最初の量子革命は、基本的に社会全体のあらゆる側面を変えました。 今、私たちの時代は実際に第二次量子革命、つまり新たな量子革命の段階に入っています。 現段階では、物質全体について量子力学的な予測を行うだけでは満足できず、特定のシステムを直接制御し、そのシステムを利用して処理することを期待しています。その過程で、量子もつれなどのいくつかの量子特性が実際に違いをもたらします。 ここ数年は、量子が実際にコンピューティング、特に Google が開発した有名な量子コンピュータ「Platanium」や中国大学が開発した「Zu Chongzhihao」と実際に統合され始めるにとって、非常に重要な年となるはずです。中国の科学技術、これらはすべて量子とコンピューティングを組み合わせると、特定の問題で超能力を真に実証できることを証明しています。 量子とコンピューティングの真の組み合わせの後、新しい分野が出現します。また、これはコンピューティング能力の指数関数的な向上をもたらす可能性があるため、これがまったく新しい世界をもたらすと私たちは信じています。 ここまでお話しすると、量子とコンピューティングの組み合わせが非常に重要であるという一般的な印象をお持ちかもしれませんが、重要な手法は何でしょうか? 実際、量子コンピューティングの出現は不可欠です。 一方で、チップのサイズが 1 ナノメートルなどの特定のレベルに達すると、量子力学のスケールに入ります。このスケールでは、次のことを考慮する必要があります。従来の方法だけでなく、量子力学的な方法でチップを設計することもできます。 したがって、現時点では、当然のことながら、ムーアの法則の利点を継続し、安価なコンピューティング能力を継続したい場合は、新しいコンピューティング モデル、つまり量子コンピューティングを検討する必要があります。 もちろん、これはエネルギー消費にも関係します。なぜなら、コンピューティングが多量のエネルギーを消費することは誰もが知っていますが、量子コンピューティングが使用される場合、それは可逆コンピューティング モードであり、最終的なエネルギー消費は非常に小さくなる可能性があるからです。 一方で、データ量は既に膨大であり、先ほどの報告にもありましたように、さまざまな大規模なモデルでは多くの計算が必要となります。 実際、量子システムをシミュレートしたい場合、たとえ 300 量子ビットなどの非常に小さなシステムであっても (量子ビットは古典的なビットに相当する量子です)、必要なストレージの量このような系の状態を表現するには、宇宙全体で目に見える原子の数を超えます。 さらに、量子には多くのプラスの効果があり、たとえば、その利点、特に特定の問題に対する指数関数的な利点を理論的に証明できるアルゴリズムが多数あります。 私たちも日々インターネットを利用してさまざまな取引や情報発信を行っており、その過程において情報のセキュリティは非常に重要です。 しかし、残念なことに、量子コンピューターは実際に金融 RSA システムを破壊する可能性があります。 現在、例えば1,000桁の大きな数を素数分解する場合、従来のコンピュータでは宇宙の長さよりも長い時間がかかる可能性があります。しかし、中規模の量子コンピューターが構築できれば、おそらくこの問題を解決するのに数秒、あるいは数秒しかかからないでしょう。 実際、私たちは現在、すでに非常に重要な段階にいます。つまり、量子コンピューティングの利点が古典的なコンピューティングを超え始めています。ここを突破できれば、将来的にはさまざまな可能性が生まれるでしょう。 まさにこの可能性があるからこそ、量子技術は現在の業界で常に高く評価されてきました。 ご覧のとおり、「第14次5カ年計画」と2035年の長期目標では、量子情報、集積回路、人工知能が特に重点分野の一つとして位置づけられています。優先開発のトロイカです。 ヨーロッパやアメリカなどの主要な外国もこの面に多額の投資を行っています。 産業界では、これが新たな情報革命をもたらす可能性があることを誰もが認識しており、国内外の大企業がすでにこの点に関する計画を立てています。 2018 年に本格的に導入を開始しました。このフィールドに入力してください。 さらに、研究を行っている非常に優れたスタートアップ企業も数多くあります。 ここには 2 つのデータがあり、さまざまなデータを統合した結果、 2031 年頃までに 8,000 億近くの市場規模が量子コンピューティングに直接関係していることがわかりました。 ; ほぼ 70% の企業が、この分野で何らかの取り決めをしたいと考えています。 つまり、これは非常にエキサイティングなことです。では、具体的にどのような分野で使用できるのでしょうか? 量子コンピューティング全体がハードウェアからソフトウェア、アルゴリズムに変化することがわかっているため、基本的には多くの重要な分野がそれに関連していると言えます。 特に、ここで簡単に挙げたいくつかの方向性、例えば、化学産業と医療、特に医薬品の研究開発の問題、金融テクノロジーにおける最適化の問題、または新エネルギー電池における化学シミュレーションの問題など、および情報です。セキュリティ... これらの側面は量子コンピューティングと密接に関連している可能性があります。 さらに、実際には、量子コンピューティングと 人工知能 は、上記のアプリケーションだけでなく、中間領域全体においても、相互に強化し、絡み合った関係を持っています。プラットフォーム フレームワークと基盤となるハードウェア レベルはすべて相互接続可能であり、これが人工知能に対する量子の影響です。 一方、量子は既存の非常に高度な人工知能テクノロジーの一部からも恩恵を受けることができ、特に深層学習は、量子アルゴリズムや量子合意などを含む量子システムの多くの特性を研究するのに役立ちます。 たとえば、Baidu は quantity paddle と呼ばれる量子機械学習プラットフォームを 2020 年に構築しました。 私たちは現在、依存できる機会が非常に多く、量子が私たちの現実生活に入り込もうとしていることもわかっています。オンラインのクラスメート、そのうち何人が実際に量子コンピューターを使用したことがありますか? QIAN 戦略 を提案しました。 Q は量子アルゴリズム、量子 AI、量子アーキテクチャです。 I はソフトウェアとハードウェアのインフラストラクチャです。さらに、重要なアプリケーション価値を持ついくつかのシナリオを正確に特定する必要があります。A は、いくつかの重要な実際のアプリケーションを指します。最後に、もちろんネットワークです。N は量子インターネットを指します。さらに、エコロジカル ネットワークを確立する必要もあります。 「QIAN」には 3 つの解釈があります。一方では、技術開発の一般的な傾向である「Qiankun」に準拠しているということです。 「前」は、将来を見据えたアプリケーションに真に焦点を当てることであり、最後の側面は、「お金」の「お金」である量子生態資源を真に活用することです。 「Qianshi」と呼ばれる高度に統合された産業グレードの量子コンピューターを発表しました 。 quantity YifuAPP をダウンロードすれば、すぐにいくつかの情報を学ぶことができます。最も基本的な量子知識。 量子重ね合わせから量子もつれ、量子探索まで、5 つの興味深いアプリケーションを提供しました。誰もが使用できる一連の量子ニューラル ネットワークがあります。このような取り組みを通じて、量子コンピューティングが実現できると私たちは信じています。 つまり、Baidu のような企業は量子の産業化に取り組み始めていますが、より多くの企業自体が自社の企業サービスに量子を真に導入したいと考えているかもしれません。言い換えれば、他の業界が産業の量子化を達成するのをどのように支援できるでしょうか? 先ほどこのデータについて触れましたが、企業の 70% 近くがこの需要を抱えており、現時点では、越えなければならない大きなギャップがあることに誰もが気づくでしょう。 今年 8 月に、当社は quantityxi と呼ばれる世界初の統合量子ソフトウェアおよびハードウェア ソリューションをリリースしました。これにより、企業の量子レイアウトを非常に簡単に実現できます。 このプラットフォームには大きな利点があり、まず第一に、携帯電話や PC に関係なく、あらゆる種類のハードウェアに適応できるフル プラットフォームであることです。 第二に、実際には、ソフトウェアおよびハードウェア テクノロジの完全なセットが組み込まれています。 その一方で、企業に、全体的な展開やワンストップのアップグレードを支援できる、民営化されたカスタマイズされたクラウド サービスなどの実用的なサービスを真に提供することもできます。 具体的には3つのステップがあります。第一に、この企業は量子コンピューティングがあなたの業界やあなたの会社にどのような影響を与えるかを私たちと話し合うことができ、戦略を立てることができます。第二に、量子コンピューティングがトレンドであることが確認されているので、今後のことを真に検討することができます。企業内のいくつかの中核的な問題を特定し、量子手法を使用してソリューションを開発します。3 番目のステップは、具体的な実装です。 私たちは、Qianshi の実際の量子製品を含む、Baidu Quantum Platform のようなテクノロジーを通じて、最終的には Quantum Xi のような、あらゆる分野で役立つソリューションを生み出すことができることを願っています。 このレポートの最後に展望を述べたいと思います。 実のところ、私は 20 年以上、「量子コンピューターを実際に構築するにはどうすればよいでしょうか?」という質問について考えてきました。 私の結論は実際には非常に単純です。つまり、十分なリソースと最高の既存テクノロジーと組み合わせた賢い頭脳が量子コンピューターを作成できるということです。 この意味では、そのような機械を作るためのさまざまな組み合わせが世界中にたくさんあり、そのプロセスは同等です。 量子コンピューターの現在の問題は何ですか? まず第一に、人材は非常に不足しています。量子コンピューティングを研究するなら、市場にはいくつかのオファーがあなたを待っています。 2つ目は資金です。量子コンピューティングへの全体的な投資は巨額ですが、特定のアルゴリズムやソフトウェアへの投資は限られており、この側面を強化する必要があります。 実際、多くの資本が量子コンピューティングを検討する可能性があります。これは、量子コンピューティングは以前は少し早かったかもしれませんが、現在は重要な段階に達しているためです。 さらに、私たちは実際に、Baidu Quantum Platform を通じてオープンで持続可能な量子コンピューティング エコシステムを構築したいと考えています。 このようにして、私たちは開発者やユーザーにサービスを提供するだけでなく、学術コミュニティや上級専門家 (Artur Ekert コンサルタントを含む) とコミュニケーションできるようにしたいと考えています。 , 量子の専門家は協力関係を築きます。 2031 年までに、量子コンピューティング市場は 8,000 億に達すると予想されます。
量子コンピューティングの産業化には 3 つの問題を解決する必要があります
「賢い頭脳、十分なリソース、現存する最高の技術=量子コンピュータ」
以上がBaidu Duan Runyao: 量子コンピューティングの出現を不可避にする 4 つの要因の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

对于下一代集中式电子电器架构而言,采用central+zonal 中央计算单元与区域控制器布局已经成为各主机厂或者tier1玩家的必争选项,关于中央计算单元的架构方式,有三种方式:分离SOC、硬件隔离、软件虚拟化。集中式中央计算单元将整合自动驾驶,智能座舱和车辆控制三大域的核心业务功能,标准化的区域控制器主要有三个职责:电力分配、数据服务、区域网关。因此,中央计算单元将会集成一个高吞吐量的以太网交换机。随着整车集成化的程度越来越高,越来越多ECU的功能将会慢慢的被吸收到区域控制器当中。而平台化

新视角图像生成(NVS)是计算机视觉的一个应用领域,在1998年SuperBowl的比赛,CMU的RI曾展示过给定多摄像头立体视觉(MVS)的NVS,当时这个技术曾转让给美国一家体育电视台,但最终没有商业化;英国BBC广播公司为此做过研发投入,但是没有真正产品化。在基于图像渲染(IBR)领域,NVS应用有一个分支,即基于深度图像的渲染(DBIR)。另外,在2010年曾很火的3D TV,也是需要从单目视频中得到双目立体,但是由于技术的不成熟,最终没有流行起来。当时基于机器学习的方法已经开始研究,比

与人类行走一样,自动驾驶汽车想要完成出行过程也需要有独立思考,可以对交通环境进行判断、决策的能力。随着高级辅助驾驶系统技术的提升,驾驶员驾驶汽车的安全性不断提高,驾驶员参与驾驶决策的程度也逐渐降低,自动驾驶离我们越来越近。自动驾驶汽车又称为无人驾驶车,其本质就是高智能机器人,可以仅需要驾驶员辅助或完全不需要驾驶员操作即可完成出行行为的高智能机器人。自动驾驶主要通过感知层、决策层及执行层来实现,作为自动化载具,自动驾驶汽车可以通过加装的雷达(毫米波雷达、激光雷达)、车载摄像头、全球导航卫星系统(G

我们经常可以看到蜜蜂、蚂蚁等各种动物忙碌地筑巢。经过自然选择,它们的工作效率高到叹为观止这些动物的分工合作能力已经「传给」了无人机,来自英国帝国理工学院的一项研究向我们展示了未来的方向,就像这样:无人机 3D 打灰:本周三,这一研究成果登上了《自然》封面。论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-022-04988-4为了展示无人机的能力,研究人员使用泡沫和一种特殊的轻质水泥材料,建造了高度从 0.18 米到 2.05 米不等的结构。与预想的原始蓝图

实时全局光照(Real-time GI)一直是计算机图形学的圣杯。多年来,业界也提出多种方法来解决这个问题。常用的方法包通过利用某些假设来约束问题域,比如静态几何,粗糙的场景表示或者追踪粗糙探针,以及在两者之间插值照明。在虚幻引擎中,全局光照和反射系统Lumen这一技术便是由Krzysztof Narkowicz和Daniel Wright一起创立的。目标是构建一个与前人不同的方案,能够实现统一照明,以及类似烘烤一样的照明质量。近期,在SIGGRAPH 2022上,Krzysztof Narko

由于智能汽车集中化趋势,导致在网络连接上已经由传统的低带宽Can网络升级转换到高带宽以太网网络为主的升级过程。为了提升车辆升级能力,基于为车主提供持续且优质的体验和服务,需要在现有系统基础(由原始只对车机上传统的 ECU 进行升级,转换到实现以太网增量升级的过程)之上开发一套可兼容现有 OTA 系统的全新 OTA 服务系统,实现对整车软件、固件、服务的 OTA 升级能力,从而最终提升用户的使用体验和服务体验。软件升级触及的两大领域-FOTA/SOTA整车软件升级是通过OTA技术,是对车载娱乐、导

internet的基本结构与技术起源于ARPANET。ARPANET是计算机网络技术发展中的一个里程碑,它的研究成果对促进网络技术的发展起到了重要的作用,并未internet的形成奠定了基础。arpanet(阿帕网)为美国国防部高级研究计划署开发的世界上第一个运营的封包交换网络,它是全球互联网的始祖。

arXiv综述论文“Collaborative Perception for Autonomous Driving: Current Status and Future Trend“,2022年8月23日,上海交大。感知是自主驾驶系统的关键模块之一,然而单车的有限能力造成感知性能提高的瓶颈。为了突破单个感知的限制,提出协同感知,使车辆能够共享信息,感知视线之外和视野以外的环境。本文回顾了很有前途的协同感知技术相关工作,包括基本概念、协同模式以及关键要素和应用。最后,讨论该研究领域的开放挑战和问题


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック



