นักวิจัยนำแมชชีนเลิร์นนิงไปสู่เส้นทางสู่ข้อได้เปรียบเชิงควอนตัม

นักวิจัยนำแมชชีนเลิร์นนิงไปสู่เส้นทางสู่ข้อได้เปรียบเชิงควอนตัม RPA มีความหวังสูงว่าสักวันหนึ่งพลังการประมวลผลมหาศาลของคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะปลดปล่อยความก้าวหน้าแบบทวีคูณในปัญญาประดิษฐ์ ระบบ AI เจริญเติบโตได้เมื่ออัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการฝึกได้รับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อนำเข้า จำแนก และวิเคราะห์ ยิ่งสามารถจำแนกข้อมูลตามลักษณะเฉพาะหรือลักษณะเฉพาะได้แม่นยำมากเท่าไร AI ก็ยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น คาดว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึงส่วนสำคัญของการเข้าถึงพื้นที่คุณลักษณะที่ซับซ้อนในการคำนวณมากขึ้น ซึ่งเป็นแง่มุมที่ละเอียดของข้อมูลที่อาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ระบบจัดการภายใน ในบทความวิจัยเรื่องNatureฉบับใหม่ที่ชื่อว่า ” Supervised learning with quantum Enhanced feature Spaces ” ทีมของฉันที่IBM Researchร่วมกับMIT-IBM Watson AI Labอธิบายการพัฒนาและทดสอบอัลกอริทึมควอนตัมที่มีศักยภาพในการเปิดใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องบนควอนตัม คอมพิวเตอร์ในอนาคตอันใกล้นี้ เราได้แสดงให้เห็นว่าในขณะที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีประสิทธิภาพมากขึ้นในปีต่อๆ ไป และปริมาณควอนตัมก็เพิ่มขึ้น พวกเขาจะสามารถทำการแมปคุณลักษณะ ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง บนโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนสูงในระดับที่ไกลเกินกว่า เข้าถึงได้แม้กระทั่งคอมพิวเตอร์คลาสสิกที่ทรงพลังที่สุดวิธีการของเรายังสามารถจัดประเภทข้อมูลด้วยการใช้วงจรเชิงลึกซึ่งเปิดเส้นทางสู่การจัดการกับการถอดรหัส การแมปคุณลักษณะของเราทำงานตามที่คาดการณ์ไว้อย่างมีนัยสำคัญเช่นเดียวกัน: ไม่มีข้อผิดพลาดในการจัดหมวดหมู่กับข้อมูลที่ออกแบบของเรา แม้ว่าโปรเซสเซอร์ของระบบIBM Qจะประสบปัญหาการถอดรหัสใหญ่กว่า ดีกว่าการแมปคุณลักษณะเป็นวิธีการแยกส่วนข้อมูลเพื่อเข้าถึงแง่มุมที่ละเอียดยิ่งขึ้นของข้อมูลนั้น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทั้งแบบคลาสสิกและแบบควอนตัมสามารถแบ่งรูปภาพได้ ตัวอย่างเช่น โดยพิกเซลและวางไว้ในตารางตามค่าสีของแต่ละพิกเซล จากนั้นอัลกอริธึมจะจับคู่จุดข้อมูลแต่ละจุดแบบไม่เชิงเส้นกับพื้นที่มิติสูง โดยแยกย่อยข้อมูลตามคุณลักษณะที่สำคัญที่สุด ในพื้นที่สถานะควอนตัมที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก เราสามารถแยกลักษณะและคุณสมบัติของข้อมูลนั้นได้ดีกว่าที่เราสามารถทำได้ในแผนผังคุณลักษณะที่สร้างโดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก ในที่สุด ยิ่งสามารถจำแนกข้อมูลได้อย่างแม่นยำตามลักษณะเฉพาะหรือคุณลักษณะเฉพาะ ปัญญาประดิษฐ์ก็จะยิ่งทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้นเป้าหมายคือการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อสร้างตัวแยกประเภทใหม่ที่สร้างแผนที่ข้อมูลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ในการทำเช่นนั้น นักวิจัยจะสามารถพัฒนา

การจัดการกับข้อผิดพลาดในการคำนวณควอนตัม

การจัดการกับข้อผิดพลาดในการคำนวณควอนตัม RPA คอมพิวเตอร์ควอนตัมสัญญาว่าจะเปิดความสามารถใหม่ในด้านของการถอดรหัสและการจำลองที่ไม่สามารถทำได้ในคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน และเมื่อทำจริง การปรับปรุงประสิทธิภาพจะเกิดจากหน่วยข้อมูลพื้นฐาน: คิวบิต Qubits เป็นระบบสองระดับที่ปฏิบัติตามกฎหมายของกลศาสตร์ควอนตัม ลองนึกภาพการจำลองคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยใช้แนวทางในปัจจุบันเพื่อสร้างระบบคอมพิวเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก หากคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถสร้างได้เพียง 50 qubits ก็ไม่มีซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่น Top500 ในปัจจุบันที่สามารถเลียนแบบได้สำเร็จ จอกศักดิ์สิทธิ์ของแอปพลิเคชันควอนตัมคือการทำงานต่างๆ เช่น การแยกตัวประกอบจำนวนมากและการจำลองระบบควอนตัมที่ซับซ้อน ปัญหาที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในปัจจุบันทำได้ยาก ระบบจัดการภายใน แต่เช่นเดียวกับเครื่องจักรในปัจจุบัน คอมพิวเตอร์ควอนตัมประสบข้อผิดพลาด และที่แย่กว่านั้น ข้อผิดพลาดเหล่านี้ดูเหมือนจะเป็นพื้นฐาน เนื่องจากข้อมูลควอนตัมมีความเปราะบางมาก ทีมงานของเราที่ Thomas J Watson Research Center ได้ตีพิมพ์ผลงานในบทความImplementing a strand of a scalable fault-tolerant quantum computing fabric (doi: 10.1038 / ncomms5015)ในNature Communications (1)เกี่ยวกับขั้นตอนการทดลองล่าสุดเกี่ยวกับ “รหัสพื้นผิว” ที่ แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาว่าจะแก้ไขข้อผิดพลาดเหล่านี้ และนำคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดเข้ามาใกล้ความเป็นจริงมากขึ้นการทำความเข้าใจคุณสมบัติเฉพาะของ qubitเทียบเท่าคลาสสิกของ qubit คือบิตดิจิทัล “1”

คอมพิวเตอร์ควอนตัม: คุณรู้ว่ามันเจ๋ง ตอนนี้มาดูว่ามันทำงานอย่างไร

คอมพิวเตอร์ควอนตัม: คุณรู้ว่ามันเจ๋ง ตอนนี้มาดูว่ามันทำงานอย่างไร RPA คุณอาจเคยได้ยินคำศัพท์ทั้งหมดที่ผู้คนใช้เมื่อพยายามอธิบายการคำนวณควอนตัม (การซ้อนและการพัวพันกันดังขึ้น) แฟน ๆ ของxkcd -“มิคของความโรแมนติกเสียดสีคณิตศาสตร์และภาษา” – รู้อยู่แล้วว่าเมื่อเรื่องเป็นทั้งปรัชญาที่น่าตื่นเต้นและมีความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์มันง่ายที่จะพัฒนาความคิดแปลก ๆ เกี่ยวกับเรื่องนี้เช่นควอนตัม ดังนั้น ในโพสต์นี้ เพื่อนร่วมงานของฉันและฉันคิดว่าเราจะช่วยให้เข้าใจความสับสนทั่วไปเกี่ยวกับความหมายของคำศัพท์เหล่านี้ และวิธีที่การคำนวณควอนตัมทำงานจริง การตลาดออนไลน์ เริ่มต้นด้วยการซ้อนทับกัน อันที่จริง การซ้อนทับกันเป็นสิ่งที่เราเห็นทุกวันในโลกคลาสสิกของเรา ลองนึกภาพเล่นโน้ตสองตัวบนกีตาร์ เสียงที่คุณได้ยินเมื่อคุณทำเช่นนี้เป็นการซ้อนทับของโน้ตทั้งสอง การซ้อนทับของควอนตัมยังประกอบด้วยการรวมกันของสถานะ ยกเว้นความแตกต่างที่สำคัญคือสิ่งที่จะเกิดขึ้นเมื่อคุณทำการวัด แม้ว่าระบบจะอยู่ในสถานะซ้อนที่มีการกำหนดไว้อย่างดีแล้วก็ตาม เมื่อคุณทำการวัดบางอย่างบนระบบเหล่านี้ คุณจะได้รับผลลัพธ์แบบสุ่ม ดังนั้นมายากลเป็นที่สังเกตจริงเป็นชนิดพิเศษของแบบแผนควอนตัม เพื่อนร่วมงานของฉันและสมาชิกของทีมIBM Q , Antonio Corcoles-Gonzalez อธิบายได้ดีกว่าที่ฉันทำได้:การสุ่มแบบคลาสสิกและควอนตัมตอนนี้สำหรับการพัวพัน เป็นแนวคิดที่ว่าคุณไม่สามารถอธิบายอนุภาคที่พันกันสองอนุภาคโดยอิสระจากกัน รัฐของพวกเขาเชื่อมโยงเข้าด้วยกันในรูปแบบที่ไม่สามารถสร้างใหม่ได้ในโลกคลาสสิกของเรา ถ้าฉันวัดหนึ่งในนั้น ฉันอาจสังเกตว่ามันทำงานแบบสุ่ม แต่มันบอกฉันว่าจะคาดหวังอะไรเมื่อทำการวัดอนุภาคอื่น ในลักษณะเดียวกัน ตามที่ Kristan Temme นักวิจัยของ IBM อธิบายในวิดีโอด้านล่าง ปรากฏการณ์ของความสัมพันธ์ที่สมบูรณ์แบบนี้ถือเป็นจริง แม้ว่าคุณจะวัดอนุภาคที่พันกันที่ปลายอีกด้านของกาแลคซี การควบคุมสิ่งกีดขวางสำหรับการคำนวณถือเป็นส่วนประกอบสำคัญในการเร่งการคำนวณโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมควอนตัมพัวพันคอมพิวเตอร์ควอนตัมคำนวณอย่างไรคำอธิบายของ David Gosset นักวิจัยของ IBM

วิธีการวัดพลังงานของโมเลกุลโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม

วิธีการวัดพลังงานของโมเลกุลโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม RPA การจำลองโมเลกุลบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมทำได้ง่ายขึ้นมากด้วยฮาร์ดแวร์ควอนตัมตัวนำยิ่งยวดของไอบีเอ็ม ในบทความวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ในNature , Variational Quantum Eigensolver สำหรับโมเลกุลขนาดเล็กและแม่เหล็กควอนตัมเราใช้อัลกอริธึมควอนตัมใหม่ที่มีความสามารถในการคำนวณสถานะพลังงานต่ำสุดของโมเลกุลขนาดเล็กได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการทำแผนที่โครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์ของออร์บิทัลของโมเลกุลบนเซตย่อยของตัวประมวลผลควอนตัมเจ็ดคิวบิตที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ของเรา เราได้ศึกษาโมเลกุลที่ยังไม่เคยสำรวจมาก่อนด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งรวมถึงลิเธียมไฮไดรด์ (LiH) และเบริลเลียมไฮไดรด์ (BeH 2)). การเข้ารหัสเฉพาะจากออร์บิทัลถึงคิวบิตที่ศึกษาในงานนี้สามารถใช้เพื่อทำให้การจำลองของโมเลกุลที่ใหญ่กว่านั้นง่ายขึ้น และเราคาดหวังโอกาสในการสำรวจการจำลองที่ใหญ่กว่านี้ในอนาคต เมื่อกำลังคำนวณควอนตัม (หรือ ” ปริมาตรควอนตัม “) ของ IBM Q ระบบได้เพิ่มขึ้น การตลาดออนไลน์ ในขณะที่ BeH 2เป็นโมเลกุลที่ใหญ่ที่สุดที่เคยจำลองโดยคอมพิวเตอร์ควอนตัมจนถึงปัจจุบัน แบบจำลองที่พิจารณาแล้วของโมเลกุลเองก็ยังง่ายพอสำหรับคอมพิวเตอร์คลาสสิกที่จะจำลองได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้เป็นกรณีทดสอบเพื่อผลักดันขีดจำกัดของสิ่งที่โปรเซสเซอร์เจ็ด qubit ของเราสามารถบรรลุได้ ทำความเข้าใจข้อกำหนดเพิ่มเติมเพื่อเพิ่มความแม่นยำของการจำลองควอนตัมของเรา และวางองค์ประกอบพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการสำรวจการศึกษาพลังงานโมเลกุลดังกล่าวการจำลองโมเลกุลที่ดีที่สุดในปัจจุบันใช้คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกที่ใช้วิธีการประมาณที่ซับซ้อนเพื่อประเมินพลังงานต่ำสุดของโมเลกุลแฮมิลตัน “ฮามิลโทเนียน” เป็นตัวดำเนินการพลังงานกลควอนตัมที่อธิบายปฏิสัมพันธ์ระหว่างออร์บิทัลของอิเล็กตรอน* และนิวเคลียสของอะตอมที่เป็นส่วนประกอบ สถานะ “พลังงานต่ำสุด” ของโมเลกุล Hamiltonian กำหนดโครงสร้างของโมเลกุลและวิธีที่มันจะโต้ตอบกับโมเลกุลอื่น ข้อมูลดังกล่าวมีความสำคัญสำหรับนักเคมีในการออกแบบโมเลกุล ปฏิกิริยา และกระบวนการทางเคมีใหม่สำหรับการใช้งานทางอุตสาหกรรม*ข้อควรทราบสองสามข้อเกี่ยวกับออร์บิทัล: หนึ่ง อิเล็กตรอนไม่หมุนรอบนิวเคลียสของอะตอมเหมือนดาวเคราะห์รอบดวงอาทิตย์ ดังที่มักแสดงให้เห็นในการ์ตูนแบบง่าย แต่พวกมันมีอยู่ในออร์บิทัลที่มองเห็นได้ดีกว่าว่าเป็นเปลือกเมฆที่ห่อหุ้มนิวเคลียส ทางกายภาพ ความหนาแน่นของเมฆอธิบายถึงความน่าจะเป็นที่จะพบอิเล็กตรอนในบริเวณนั้น ทำให้มีรูปร่างลักษณะเฉพาะนักวิทยาศาสตร์ของ

อนาคตคือควอนตัม

อนาคตคือควอนตัม RPA บางส่วนของความก้าวหน้าทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดของ 20 THศตวรรษที่ถูกเปิดใช้งานโดยทศวรรษที่ผ่านมาของการสำรวจทางวิทยาศาสตร์ขั้นพื้นฐานที่มีวัตถุประสงค์เริ่มแรกเป็นเพียงที่จะขยายความเข้าใจของมนุษย์ เมื่อไอน์สไตน์ค้นพบสัมพัทธภาพ เขาไม่รู้ว่าวันหนึ่งมันจะเป็นส่วนสำคัญของระบบนำทางสมัยใหม่ นั่นคือเรื่องราวของวิทยาศาสตร์ควอนตัมเรามาไกลตั้งแต่ยุคแรกสุดของทฤษฎีข้อมูลควอนตัม เมื่อ IBM Fellow Charlie Bennettและผู้บุกเบิกวิทยาศาสตร์สารสนเทศควอนตัมคนอื่นๆ ได้สร้างรากฐานที่ก่อให้เกิดชุมชนวิทยาศาสตร์ที่เจริญรุ่งเรือง ทุกวันนี้ ชุมชนเดียวกันนี้มีความก้าวหน้ามากพอที่ระบบจริงที่เก่าที่สุด ซึ่งสามารถใช้การทำนายทางทฤษฎีได้ถูกสร้างขึ้นต่อหน้าต่อตาเรา การตลาดออนไลน์ อัตราความก้าวหน้ามีความโดดเด่น หนึ่งปีครึ่งที่แล้ว เราได้นำเครื่องต้นแบบ 5 บิตของIBM Q มาสู่ระบบคลาวด์ และทำให้โลกใช้งานได้ สำรวจ และเรียนรู้จากมัน อีกหนึ่งปีต่อมา เราได้เพิ่มอุปกรณ์เครื่องที่สองที่มี 16 qubits วันนี้ ผู้ใช้มากกว่า 60,000 รายจากมหาวิทยาลัยมากกว่า 1,500 แห่ง โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนปลาย 300 แห่ง และสถาบันเอกชน 300 แห่งได้ลงทะเบียนบัญชีเกี่ยวกับประสบการณ์ IBM Q และดำเนินการทดลองรวมกัน 1.7 ล้านครั้ง สมาชิกของชุมชนการวิจัยยังได้ตีพิมพ์ผลงานวิจัยมากกว่า 35 ฉบับโดยใช้แพลตฟอร์มของเราเป็นที่ทดสอบแนวคิด นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นในเดือนพฤษภาคมของปีนี้ เราได้ประกาศเปิดตัวIBM Qซึ่งเป็นความคิดริเริ่มแรกของอุตสาหกรรมในการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมสากลที่มีจำหน่ายในเชิงพาณิชย์สำหรับธุรกิจและวิทยาศาสตร์

IBM Quantum Hub แห่งแรกในเอเชียเพื่อกระตุ้นระบบควอนตัมเชิงวิชาการและเชิงพาณิชย์

IBM Quantum Hub แห่งแรกในเอเชียเพื่อกระตุ้นระบบควอนตัมเชิงวิชาการและเชิงพาณิชย์ RPA ไอบีเอ็มสร้าง “ซูเปอร์คอมพิวเตอร์” หลอดสุญญากาศเครื่องแรกในปี ค.ศ. 1944 ซึ่งมีชื่อว่า Mark I เมนเฟรมดิจิทัลเครื่องแรกคือ IBM 1401 มาในอีก 15 ปีต่อมาในปี 2502 เมนเฟรมของ IBM 360 สร้างประวัติศาสตร์เมื่อเปิดตัวในปี 2507 แต่มันจะเป็นอีกรุ่นหนึ่ง 17 ปีก่อนพีซีจะมาถึง – คอมพิวเตอร์ที่ผู้คนสามารถใช้ในบ้านได้ ก่อนหน้านั้น คอมพิวเตอร์อาศัยอยู่ในห้องปฏิบัติการของมหาวิทยาลัยและองค์กรขนาดใหญ่ ต้องใช้ความรู้เฉพาะทางมากมายในการรู้วิธีเข้าถึงและใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัมของเราไม่เดินตามรอยบรรพบุรุษทางเทคโนโลยีอย่างแน่นอน IBM ได้จัดทำคอมพิวเตอร์ควอนตัมตัวนำยิ่งยวด 5 คิวบิตเครื่องแรกพร้อมให้ทุกคนทดลองใช้ทางออนไลน์ในปี 2559 ซึ่งกระตุ้นให้มีการเปิดตัวระบบที่ใหญ่กว่าและดีกว่า แต่สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กัน ก็กระตุ้นให้มีการใช้ระบบที่หลากหลายและแพร่หลายมากขึ้น การตลาดออนไลน์ ศูนย์การค้าแห่งเอเชียแห่งแรกของ IBM Q Qสัมผัสควอนตัมปัจจุบันมีผู้ใช้มากกว่า80,000รายทำการทดลองกับ Quantum Experience ของ IBM มากกว่า4 ล้านครั้ง และผู้ใช้เหล่านั้นกำลังผลิตงานวิจัยจริง – มีการเผยแพร่เอกสารทางวิทยาศาสตร์70ฉบับโดยอิงจากการทดลองที่ทำงานบนระบบฟรีเหล่านี้Keio

เรามีผู้ชนะ! … จากรางวัล IBM Quantum Best Paper Award

เรามีผู้ชนะ! … จากรางวัล IBM Quantum Best Paper Award RPA เพื่อส่งเสริมให้ครูและนักเรียนใช้ประโยชน์จากIBM Quantum Experienceและแพลตฟอร์มการพัฒนา IBM Qiskit เราได้ประกาศความท้าทายและรางวัลมากมายในเดือนมกราคมเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้คนก้าวกระโดดควอนตัมเรายินดีที่จะประกาศผู้ชนะรางวัลIBM Quantum Awardครั้งที่สาม: IBM Quantum Best Paper Award ซึ่งมอบรางวัลที่หนึ่งมูลค่า 1,500 ดอลลาร์ รางวัลที่สอง 1,000 ดอลลาร์ และค่าเดินทาง 1,500 ดอลลาร์สำหรับผู้เขียน เอกสารห้าฉบับที่ดีที่สุดในการเข้าร่วมงานควอนตัมที่จัดขึ้นที่ห้องปฏิบัติการวิจัยของ IBM การตลาดออนไลน์ รางวัลนี้มอบให้สำหรับเอกสารทางวิทยาศาสตร์ที่มีผลกระทบสูงสุดโดยนักศึกษาระดับปริญญาโท นักศึกษาระดับปริญญาเอก หรือนักวิจัยหลังปริญญาเอกโดยใช้ IBM Quantum Experience และ Qiskit เป็นเครื่องมือในการบรรลุผลที่นำเสนอขอแสดงความยินดีกับผู้ชนะอันดับหนึ่งของเรา Christophe Vuillot จาก QuTech และ TU Delft; ผู้ชนะอันดับสองของเรา Clement Javerzac-Galy และนักเรียนของเขาจาก EPFL;

IBM Quantum ในอาร์กติก: 76.4° เหนือ

IBM Quantum ในอาร์กติก: 76.4° เหนือ RPA ฉันนั่งArcticอยู่หน้ากล้องจุลทรรศน์ พยายามต่อสู้กับอาการเมาเรือครั้งแรกด้วยการแหงนมองทะเลขณะที่ขอบฟ้าขึ้นลง การนับอนุภาคไมโครพลาสติกดูเหมือนง่ายบนกระดาษ แต่การแยกปีกบินออกจากฟิล์มพลาสติกและไข่ปลาจากเม็ดพลาสติกนั้นเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของฉันมากเกินไป ไม่เพียงแต่ฉันขัดขืนที่จะตะคอกใส่ Marc เพื่อนร่วมงานของฉันที่ถามฉันถึงเป็นพันล้านครั้งว่าเส้นใยเล็กๆ ที่เขาเพิ่งสังเกตเห็นนั้นดูเหมือนจะเป็นใยสังเคราะห์หรือชีวภาพ (ชายผู้น่าสงสารอยู่ตรงนั้นมาตลอดหกชั่วโมงที่แล้ว ) แต่สลัดรัสเซียตอนเที่ยงของฉันค่อย ๆ หาทางกลับขึ้นคอของฉันเพื่อสูดอากาศบริสุทธิ์ ฉันต้องการมันด้วยและตัดสินใจที่จะก้าวออกไปบนดาดฟ้า การตลาดออนไลน์ เป็นเดือนกรกฎาคม 2018 และฉันกำลังออกสำรวจอาร์กติกครั้งแรกของฉัน โดยได้สุ่มตัวอย่างไมโครพลาสติกในน่านน้ำผิวดินรอบเกาะโนวายา เซมเลีย ในฐานะสมาชิกของ UniArctic, “มหาวิทยาลัยลอยน้ำอาร์กติก” ฉันถือราวเหล็กเย็นของศาสตราจารย์ Molchanov แห่ง SS และผลักน้ำหนักของฉันไปข้างหลังบนส้นเท้าของฉันเป็นเวลานาน – มันเกี่ยวกับสมรรถภาพทางกายที่คุณสามารถทำได้บนเรือวิจัยรัสเซียลำนี้ การออกกำลังกายเป็นที่ชื่นชมอย่างมาก เมื่อฉันสูดอากาศบริสุทธิ์ให้เต็มปอดและสูดกลิ่นไอของลมทะเลที่เค็มจัดๆ ฉันก็เริ่มครุ่นคิดถึงปีที่แล้ว (สิ่งที่คุณจะทำได้ค่อนข้างบ่อยเมื่อถูกทิ้งไว้ในอาร์กติกโดยจำกัดหรือเข้าถึงโลกภายนอกไม่ได้เลย) ความคิดของฉันหันไปที่โครงการอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยอย่างรวดเร็ว ฉันทำในภาคการศึกษาที่แล้ว และตลกดีที่พวกเขาไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ฉันทำบนเรือลำนี้ อาจารย์ของฉันอยู่ในวิชาฟิสิกส์เชิงทฤษฎี และฉันเชี่ยวชาญด้านฟิสิกส์ควอนตัมและสถิติ . ความคิดของฉันเบื้องหลังการสำรวจครั้งนี้คือการลองสิ่งใหม่ ๆ และออกจากเขตสบายของฉัน มันได้ผลอย่างแน่นอนฉันต้องการข้ออ้างที่จะผัดวันประกันพรุ่งมากกว่านี้ ฉันพยายามใช้คอมพิวเตอร์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเป็นครั้งคราวเท่านั้น ฉันรอให้พ่อครัวประจำเรือตรวจดูสูตรอาหารของเธอให้เสร็จ (เธอใช้เวลาหลายชั่วโมงในการทำเช่นนี้

เรามีผู้ชนะ! … ของ IBM Quantum Teach Me Quantum Challenge

เรามีผู้ชนะ! … ของ IBM Quantum Teach Me Quantum Challenge RPA เพื่อสนับสนุนให้ครูและนักเรียนใช้ประโยชน์จาก IBM Quantum Experienceและแพลตฟอร์มการพัฒนา IBM Qiskit เราได้ประกาศความท้าทายและรางวัลมากมายในเดือนมกราคม 2018 เพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้คนก้าวกระโดดควอนตัมวันนี้ เรายินดีที่จะประกาศผู้ชนะรางวัล IBM Quantum Awardครั้งที่สี่: IBM Quantum Teach Me Quantum Challengeซึ่งเสนอรางวัลที่หนึ่งมูลค่า 7,000 ดอลลาร์ รางวัลที่สองหนึ่งรางวัลมูลค่า 2,000 ดอลลาร์ และรางวัลที่สามเป็นรางวัลที่ดีที่สุด 1,000 ดอลลาร์ เอกสารประกอบหลักสูตรระดับมหาวิทยาลัยสำหรับชุดการบรรยายที่รวม IBM Quantum Experience และ QISKit การตลาดออนไลน์ ขอแสดงความยินดีกับผู้ชนะครั้งแรกที่เรามิเกล Ramalho ของมหาวิทยาลัยปอร์โตชนะครั้งที่สองที่เราปีเตอร์ Wittek ของมหาวิทยาลัยโตรอนโตและผู้ชนะที่สามสถานที่ของเรามีร์โก Amico ของเมืองมหาวิทยาลัยนิวยอร์กคณะกรรมการได้กล่าวถึงชุดโน้ต สไลด์ และแบบฝึกหัดที่สมบูรณ์ ได้รับการออกแบบมาเป็นอย่างดีและมีโครงสร้างที่ดี ซึ่งนำเสนอในรูปแบบห้องเรียนแบบดั้งเดิม

อัดพลังให้มากขึ้นในอุปกรณ์ควอนตัม

อัดพลังให้มากขึ้นในอุปกรณ์ควอนตัม RPA เมื่อต้นปีนี้ที่งาน CES เราได้เปิดตัวหลักอุตสาหกรรม: IBM Q System Oneซึ่งเป็นระบบคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยประมาณสากลแบบบูรณาการตัวแรกของโลกสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ นำเทคโนโลยีที่อาจเปลี่ยนอุตสาหกรรมนี้ออกจากการตั้งค่าห้องปฏิบัติการแบบดั้งเดิมและในศูนย์ข้อมูลระบบคลาวด์ เป็นทั้งระบบควอนตัมขั้นสูงทางเทคนิคและประสิทธิภาพสูงสุดที่เราเคยสร้างมาที่IBM Researchในขณะที่เราก้าวหน้าในยุคของการคำนวณควอนตัม ประสิทธิภาพของระบบจะเป็นกุญแจสำคัญในการบรรลุ “ข้อได้เปรียบเชิงควอนตัม” — เมื่อเราสามารถแสดงให้เห็นได้อย่างชัดเจนถึงความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่สำคัญกว่าคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกในปัจจุบัน ในบางกรณีการใช้งาน โดย “นัยสำคัญ” เราหมายความว่าการคำนวณควอนตัมเร็วกว่าการคำนวณแบบคลาสสิกหลายร้อยหรือหลายพันเท่า หรือต้องการหน่วยความจำเพียงเศษเสี้ยวที่คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกต้องการ หรือทำให้บางสิ่งเป็นไปได้ที่ไม่สามารถทำได้ในตอนนี้ คอมพิวเตอร์คลาสสิก การตลาดออนไลน์ เราได้เปรียบเทียบ IBM Q System One โดยละเอียดแล้ว และตอนนี้ยินดีที่จะรายงานตัวเลขประสิทธิภาพบางส่วนในบริบทของระบบ IBM Q Networkของเรา”Tokyo” และ “Poughkeepsie” และระบบIBM Q Experience ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ”Tenerife”ประสิทธิภาพของคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถจำแนกได้เป็น 2 ระดับ ได้แก่ เมตริกที่เกี่ยวข้องกับ qubits พื้นฐานในชิป ซึ่งเราเรียกว่า “อุปกรณ์ควอนตัม” และประสิทธิภาพการทำงานทั้งระบบโดยรวมประสิทธิภาพของ IBM Q System One สะท้อนให้เห็นในอัตราข้อผิดพลาดที่ดีที่สุด/ต่ำที่สุดที่เราเคยวัด ข้อผิดพลาดเกทสองคิวบิตโดยเฉลี่ยน้อยกว่าสองเปอร์เซ็นต์