Google ogłosiło procesor kwantowy Willow z 105 kubitami, przedstawiając go jako ważny krok w stronę praktycznych komputerów kwantowych.
Układ ma redukować błędy wraz ze wzrostem liczby kubitów, co jest kluczowe dla korekcji błędów kwantowych.
W 5 minut wykonał obliczenie, które najszybszemu superkomputerowi zajęłoby 10 kwadrylionów lat, a stan kwantowy utrzymuje około 100 mikrosekund.
Google wiąże Willow z projektowaniem leków, optymalizacją baterii do aut elektrycznych, fuzją jądrową i rozwojem AI oraz udostępnia materiały open source i kurs na Courserze.
Komentarze Hacker News chwalą przełom w redukcji błędów, ale kwestionują benchmarki, narrację o multiwersum, użyteczność dla AI i konsekwencje kryptograficzne.
Podsumowanie AI na podstawie dyskusji. Może zawierać błędy.
Google ogłosiło stworzenie nowego procesora kwantowego o nazwie Willow, który osiągnął dwa przełomowe rezultaty w dziedzinie komputerów kwantowych:
- Redukcja błędów - chip potrafi zmniejszać liczbę błędów w miarę zwiększania liczby kubitów (jednostek informacji kwantowej).
- Wykonanie w 5 minut obliczenia, które najszybszemu superkomputerowi zajęłoby 10 kwadrylionów lat (liczba 1 z 25 zerami).
Korekcja błędów kwantowych Jednym z największych wyzwań w komputerach kwantowych jest kontrola błędów. Kubity są bardzo wrażliwe na zakłócenia z otoczenia, co utrudnia zachowanie informacji potrzebnej do obliczeń. Willow jako pierwszy procesor kwantowy pokazał, że można skutecznie redukować błędy przy zwiększaniu liczby kubitów.
Specyfikacja techniczna 105 kubitów
Czas utrzymania stanu kwantowego: około 100 mikrosekund (5 razy dłużej niż poprzednia generacja)
Wykonany w specjalistycznej fabryce w Santa Barbara
Praktyczne zastosowania Zespół Google pracuje nad wykorzystaniem Willow do rozwiązywania rzeczywistych problemów, takich jak:
Projektowanie nowych leków
Optymalizacja baterii do samochodów elektrycznych
Badania nad fuzją jądrową
Rozwój sztucznej inteligencji
Google udostępnia materiały edukacyjne i oprogramowanie open source, w tym nowy kurs na platformie Coursera, gdzie można nauczyć się podstaw korekcji błędów kwantowych.
Podsumujmy komentarze z Hacker News:
1. Większość uważa, że to znaczące osiągnięcie, szczególnie w kontekście redukcji błędów przy zwiększaniu liczby kubitów.
2. Wielu wyraża sceptycyzm wobec porównań z czasem obliczeń klasycznych komputerów (10 kwadrylionów lat).
3. Krytyka odniesień do multiwersum i równoległych wszechświatów jako nieuzasadnionych naukowo.
4. Obawy o wpływ na bezpieczeństwo kryptograficzne i potrzebę przygotowania się na erę post-kwantową.
5. Wątpliwości co do rzeczywistej użyteczności w kontekście sztucznej inteligencji.
6. Krytyka zbyt technicznego języka w prezentacji wyników.
7. Dyskusja o wiarygodności benchmarków i potrzebie niezależnej weryfikacji.
8. Obawy o gotowość społeczeństwa na konsekwencje tej technologii.
Twórca portalu elektroda.pl od roku 1999. Zajmuje się opieką portalu, od czasu do czasu publikując tutaj ciekawostki i felietony. Interesuje się wszystkim, co jest związane z nowymi technologiami - obecnie najbardziej AI. Z wykształcenia technik elektronik, inżynier i magister informatyki po Politechnice Łódzkiej.
gulson napisał 29484 postów o ocenie 6105, pomógł 150 razy.
Mieszka w mieście Kielce.
Jest z nami od 2001 roku.
Czyli jeśli kupię sobie kalkulator, to muszę najpierw nauczyć się tego, jak on mnie cygani przy szybkim liczeniu?
ENIAC nie popełniał błędów, liczył poprawnie do chwili uszkodzenia jednej z lamp a służył do tego, do czego został wykonany; tajnych zadań militarnych, o których dowiedzieliśmy się po odtajnieniu projektu.
Tu nie ma tajności a opis dotyczy nie tego, co robi, a co może zrobić, jeśli konstruktorzy opanują błędy jego obliczeń, przez które jego szybkie obliczenia są bezużyteczne.
Czy jest podany praktycznie uzyskany efekt tych kwadrylionów lat w pięć minut, oprócz tego, że czytamy typowy bełkot "materkingody"?
Opis wygląda jak prezentacja, która ma tłumaczyć gigantyczne wydatki na projekt, który wciąż jest prowadzony, ale końca prac nie ma i nie widać ich nawet na horyzoncie.
Ja zaś zupełnie niesłusznie przyczepię się do tego:
"Projektowanie nowych leków
Optymalizacja baterii do samochodów elektrycznych
Badania nad fuzją jądrową
Rozwój sztucznej inteligencji "
Czyli im więcej się policzy tył łatwiej "zaprojektować" nowy lek. Fajne.
Optymalizacja baterii, za czemu nie projektowanie nowych wydajniejszych baterii?
Punkt trzeci nie taki modny.
A punkt czwarty to najmodniejszy temat.
Zapomnieli, że zamierzają wykorzystać to do ochrony przed zmianami klimatu i do "rozwinięcia zrównoważonego podejścia do kwestii płci w kontekście ilości, różnorodności i niedeklarowalności przynależności do mniejszości.
O stanie realizacji komputera kwantowego dobrze świadczy program studiów jednej z uczelni z początku wieku na który gdzieś trafiłem - wydział fizyki zachęcał do podjęcia tam studiów, gdyż wiedza z fizyki miała być pomocna w pracy z komputerami kwantowymi.
20 lat minęło a komputerów kwantowych jak nie było tak nie ma, a ten sam wydział dał już sobie spokój z zachęcaniem studentów w ten sposób i zszedł do bardziej przyziemnych kwestii czyli rozwój w kierunku AI.
Ja zaś zupełnie niesłusznie przyczepię się do tego:
"Projektowanie nowych leków
Optymalizacja baterii do samochodów elektrycznych
Badania nad fuzją jądrową
Rozwój sztucznej inteligencji "
Zapomnieli jeszcze dopisać do czego CIA, NSA i pentagon będą wykorzystywać taką technologię. Bo tam zastosowania znajdzie poza kolejnością.
To takie współczesne wróżenie z fusów albo szklanej kuli, skoro już nie wypada przyznawać się, że się w to wierzy, to trzeba było wymyślić komputer kwantowy O ile w normalnym komputerze otrzymamy wynik, który będzie miał podstawy matematyczne, to taki kwantowy da nam wynik, który będzie zależny od interpretacji czytającego Zresztą ja już dawno wykonałem eksperyment polegający na zamianie ATARI 130XE w komputer kwantowy. Najlepiej nadawały się te ostatnie modele.
Jak to zrobić?
Trzeba do pamięci komputera wprowadzić program, następnie na chwilę wyłączyć zasilanie i ponownie je włączyć. Następnie uruchomić program, a odczytany wynik będzie taki jak z komputera kwantowego. Co ciekawe, im będzie dłuższy czas między wyłączeniem zasilania a ponownym włączeniem, tym komputer będzie zachowywał się, jakby miał więcej Qbitów.
Ale ostrzegam, najlepszy wynik można osiągnąć na komputerach z pamięcią CMOS, które dłużej zachowywały wynik
Generalnie podoba mi się idea, że coś, co jest bezużyteczne przy prostym problemie, jest w stanie rozwiązać gigantyczne problemy. Tylko koniecznie muszą to być problemy z gatunku takich, które nie mają rozwiązania (czytaj: nie podlegają weryfikacji.)
Co ciekawe, niektórzy naukowcy wręcz twierdzą, że wszystko, co ma robić komputer kwantowy, już dawno robi się za pomocą statystyki.
Obliczenia kwantowe to baaardzo ciekawy temat i potencjalnie duże możliwości.
Jednak wygląda na to, że czasami aby podgrzać atmosferę producenci wyszukują specjalnie takie problemy aby pokazać znaczącą przewagę obecnie dostępnych rozwiązań kwantowych nad tradycyjnymi obliczeniami na bitach.
Jakie korzyści przyniosłoby wykorzystanie komputerów kwantowych w AI?
Wstępna ocena dostępnych informacji
Przytoczony artykuł sugeruje, że Commodore 64 (C64), klasyczny komputer z lat 80., wykonał pewne obliczenia równie szybko lub nawet szybciej niż nowoczesny komputer kwantowy IBM. Temat ten budzi wiele pytań dotyczących rzeczywistych możliwości obu technologii. Dodatkowo, pytasz o korzyści płynące z wykorzystania komputerów kwantowych w sztucznej inteligencji (AI).
Bezpośrednia odpowiedź na pytanie
Czy to możliwe, że C64 przeprowadziło obliczenia równie szybko jak komputer kwantowy?
Tak, w bardzo specyficznym i ograniczonym zadaniu możliwe jest, że C64 wykonał obliczenia równie szybko jak obecny komputer kwantowy. Wynika to głównie z wczesnego etapu rozwoju technologii kwantowej oraz specyfiki zadania, które nie jest optymalne dla komputerów kwantowych.
Jakie korzyści przyniosłoby wykorzystanie komputerów kwantowych w AI?
Komputery kwantowe mają potencjał znacznego przyspieszenia procesów obliczeniowych w AI, szczególnie w obszarach optymalizacji, przetwarzania ogromnych zbiorów danych i rozwiązywania złożonych problemów, które są poza zasięgiem klasycznych komputerów.
Szczegółowa analiza problemu
Porównanie Commodore 64 z komputerem kwantowym
- Specyfika zadania: W artykule[1] opisano eksperyment, w którym C64 został zaprogramowany do symulacji określonego algorytmu kwantowego przy użyciu około 2500 linii kodu w asemblerze. W tym konkretnym przypadku C64 osiągnął wyniki porównywalne z komputerem kwantowym IBM.
- Stan technologii kwantowej: Obecne komputery kwantowe są w fazie prototypów. Mają ograniczoną liczbę kubitów i borykają się z problemami stabilności, takimi jak dekoherencja i błędy kwantowe. Powoduje to, że w pewnych specyficznych zadaniach klasyczne komputery mogą być bardziej efektywne.
- Ograniczenia porównania: - Nieporównywalność architektur: C64 to klasyczny komputer operujący na bitach, podczas gdy komputery kwantowe wykorzystują kubity i zjawiska mechaniki kwantowej. - Zastosowanie: Komputery kwantowe mają przewagę w specyficznych problemach, takich jak faktoryzacja liczb czy symulacje układów kwantowych, co nie jest domeną klasycznych komputerów.
Korzyści z wykorzystania komputerów kwantowych w AI
- Przyspieszenie obliczeń: Komputery kwantowe mogą wykonywać równolegle wiele obliczeń dzięki zjawisku superpozycji, co potencjalnie przyspiesza trenowanie modeli AI.
- Rozwiązywanie złożonych problemów optymalizacyjnych: W AI często występują problemy optymalizacyjne o dużej złożoności. Algorytmy kwantowe mogą efektywnie przeszukiwać przestrzeń rozwiązań.
- Przetwarzanie dużych zbiorów danych: Zdolność do szybkiego przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych jest kluczowa w AI. Komputery kwantowe mogą znacząco skrócić czas takich operacji.
- Nowe algorytmy AI: Mechanika kwantowa umożliwia stworzenie nowych algorytmów, takich jak kwantowe sieci neuronowe, które mogą przewyższać klasyczne odpowiedniki.
- Symulacja skomplikowanych systemów: Komputery kwantowe są idealne do symulacji systemów kwantowych, co może przyczynić się do postępów w dziedzinach pokrewnych AI, takich jak chemia kwantowa czy fizyka materiałowa.
Aktualne informacje i trendy
- Rozwój sprzętu kwantowego: Firmy technologiczne intensywnie pracują nad zwiększeniem liczby kubitów i stabilnością komputerów kwantowych. W 2024 roku znacząco wzrosły możliwości tych systemów.
- Integracja kwantowa z AI: Coraz więcej badań skupia się na zastosowaniu komputerów kwantowych w AI, tworząc nową dziedzinę zwaną kwantowym uczeniem maszynowym (Quantum Machine Learning).
- Inwestycje i zainteresowanie branży: Duże korporacje oraz instytucje rządowe inwestują w rozwój technologii kwantowych, dostrzegając ich potencjał w AI i innych dziedzinach.
Wspierające wyjaśnienia i detale
- Superpozycja: Kubit może znajdować się jednocześnie w wielu stanach, co umożliwia równoległe przetwarzanie informacji.
- Splątanie kwantowe: Kubity mogą być splątane, co oznacza, że stan jednego kubitu wpływa natychmiastowo na stan drugiego, niezależnie od odległości między nimi.
- Algorytmy kwantowe: Algorytmy takie jak algorytm Shora czy Grovera pokazują przewagę kwantową w specyficznych zadaniach.
Praktyczne wskazówki
- Edukacja w zakresie technologii kwantowej: Dla osób zainteresowanych AI warto zacząć zgłębiać podstawy mechaniki kwantowej i algorytmów kwantowych.
- Śledzenie badań: Regularne monitorowanie najnowszych publikacji i konferencji pomoże być na bieżąco z postępami w tej szybko rozwijającej się dziedzinie.
Ewentualne zastrzeżenia lub uwagi dodatkowe
- Ograniczenia technologii kwantowej: Obecne komputery kwantowe są podatne na błędy, a ich praktyczne zastosowanie jest ograniczone.
- Potrzeba hybrydowych rozwiązań: W najbliższych latach najbardziej efektywne mogą być systemy łączące klasyczne komputery z akceleratorami kwantowymi.
Sugestie dalszych badań
- Kwantowe uczenie maszynowe: Zgłębienie tej dziedziny może otworzyć nowe możliwości w AI.
- Korekcja błędów kwantowych: Badania nad poprawą stabilności kubitów są kluczowe dla rozwoju praktycznych komputerów kwantowych.
- Interdyscyplinarne podejście: Łączenie wiedzy z fizyki, informatyki i matematyki może przyspieszyć postępy w tej dziedzinie.
Krótkie podsumowanie
Choć w specyficznym przypadku Commodore 64 mógł wykonać pewne obliczenia równie szybko jak obecny komputer kwantowy, wynika to głównie z ograniczeń obecnych technologii kwantowych. Komputery kwantowe mają jednak ogromny potencjał w przyspieszeniu i ulepszeniu sztucznej inteligencji, zwłaszcza w obszarach wymagających przetwarzania dużych zbiorów danych i rozwiązywania złożonych problemów optymalizacyjnych.
Pytania do użytkownika
Czy chciałbyś dowiedzieć się więcej na temat konkretnych algorytmów kwantowych stosowanych w AI lub masz dodatkowe pytania dotyczące technologii kwantowej?
Możesz mnie wywołać w każdym temacie pisząc @ElektrodaBot. Zastrzeżenie: Niektóre odpowiedzi udzielone przez ElektrodaBota mogą być niedokładne. Elektroda nie ponosi odpowiedzialności za dokładność, rzetelność ani kompletność prezentowanych informacji. Wszystkie odpowiedzi ElektrodaBota powinny być zweryfikowane przez użytkownika. OpenAI może monitorować i zapisywać informacje wprowadzane po wywołaniu ElektrodaBota.
Łatwo przewidzieć co taki komputer kwantowy wykorzystany do SI może, zwłaszcza jak SI wyposażyć w algorytm samoadaptacji kodu. Skutki opłakane, nawet jeśli opanuje się błędy.
Konstruktorzy powinni zadać sobie pytanie "A co jeśli".
Przykład futurystycznej w tamtym czasie przyszłości SI zawarty w filmie "Eagle Eye".
Łatwo przewidzieć co taki komputer kwantowy wykorzystany do SI może, zwłaszcza jak SI wyposażyć w algorytm samoadaptacji kodu.
Zakładając, że komputer kwantowy istnieje (a jeszcze nie istnieje) mamy narzędzie rozwiązujące podstawowy problem wszelkich implementacji AI - optymalizację globalną o złożoności wielomianowej zamiast wykładniczej.
Wszystko w teorii, ale..... kto wyłączy zasilanie w skali globalnej jeśli SI będzie przeciwko ludzkości. Przy takim poziomie obliczeń w 5 minut opanuje wszystkie systemy zasilania.
✨ Google ogłosiło stworzenie nowego procesora kwantowego o nazwie Willow, który osiągnął znaczące postępy w redukcji błędów przy zwiększaniu liczby kubitów. Chip ten potrafi wykonać obliczenia w 5 minut, które najszybszemu superkomputerowi zajęłyby 10 kwadrylionów lat. Kluczowym wyzwaniem w komputerach kwantowych jest kontrola błędów, ponieważ kubity są wrażliwe na zakłócenia. Willow, z 105 kubitami i czasem utrzymania stanu kwantowego wynoszącym około 100 mikrosekund, jest pierwszym procesorem, który skutecznie redukuje błędy przy zwiększaniu liczby kubitów. Dyskusja porusza również potencjalne zastosowania komputerów kwantowych w sztucznej inteligencji oraz obawy dotyczące ich wykorzystania w kontekście bezpieczeństwa i etyki. Podsumowanie AI na podstawie dyskusji. Może zawierać błędy.
