量子ニュース概要: 22 年 2023 月 XNUMX 日:
2023年ACMゴードン・ベル賞を受賞した量子材料シミュレーション
一流の ゴードン・ベル賞 ました 最近授与された 材料モデリングにおける革命的な進歩に対して、ミシガン大学が率いるチームに贈られました。 それは、今日のスーパーコンピューターの能力の範囲内で、大規模システムに量子力学的精度をもたらしました。 Vikram Gavini 教授が先導したこのブレークスルーは、量子多体 (QMB) 法と密度汎関数理論 (DFT) の間のギャップを埋め、複数の電子の量子波動関数のモデル化における従来の制約を克服します。 この手法は、より優れた合金、触媒、薬剤の開発など、さまざまな分野にわたる材料のコンピューター設計に大きな影響を与えます。 彼らの注目すべき成果の中には、Frontier Exascale スーパーコンピューター上で、約 620,000 個の電子を含む、イットリウム溶質原子によるマグネシウムの転位の計算が含まれます。 この計算では 660 ペタフロップスという驚異的なパフォーマンスが達成されました。 Association for Computing Machinery の認定は、材料物理学における予測モデリングの進歩に対するチームの貢献を強調し、エクサスケール コンピューティングの新時代を告げるものです。 ミシガン大学のメンバーとインド科学研究所およびオークリッジ国立研究所の共同研究者を含むこのチームは、この画期的な研究に対する数年にわたる努力と献身が称賛されています。
ワルシャワ大学の研究が二次元での量子逆流の観察に向けて進展
で発表された重要な研究では、 オプティカ、ワルシャワ大学物理学部の研究者らは、 実証 「方位逆流」として知られる独特の光学現象。 Radek Lapkiewicz 博士率いるチームは、時計回りにねじれた XNUMX 本の光線を重ね合わせ、結果として得られる暗い領域に反時計回りのねじれを生じさせることでこれを達成しました。 この発見は、量子逆流現象の光学的類似物であり、光と物質の相互作用の研究に重要な意味を持ち、量子力学の理解を前進させます。 詳細な空間測定に洗練されたシャック・ハルトマン波面センサーを利用したこの研究は、量子逆流を二次元で観察するための重要な一歩を表しており、光トラッピングから超高精度の開発に至るまでの分野で応用できる可能性がある。 原子時計。
研究者は量子コンピューティングを使用して遺伝子関係を予測します
テキサスA&M大学の研究者たちは、 重要な進歩 に発表された研究で詳しく述べられているように、量子コンピューティングを利用した遺伝子研究 npj量子情報。 研究チームは量子コンピューティングを利用して遺伝子制御ネットワーク(GRN)をマッピングすることに成功し、従来のコンピューティング手法ではこれまで検出できなかった複雑な遺伝子相互作用を明らかにした。 この新しいアプローチにより、遺伝子関係をより正確に予測できるようになり、人間と動物の医学に深い意味をもたらしました。 量子コンピューティングは、遺伝子の同時の活性状態と不活性状態などの複雑なデータを処理できるため、遺伝子が相互にどのような影響を与えるかについてより包括的な理解を提供します。 物理学と生物学の橋渡しとなる計算生物学のこの進歩は、細胞プロセスと疾患メカニズムを探索するための新たな道を開き、医学研究と治療におけるアプローチを変革する可能性があります。
その他のニュース、フォーブス 記事:「量子人工知能は思っているよりも近い」
最近の フォーブス 記事は次のように主張しています 人工知能 (AI) と量子コンピューティングの融合は、テクノロジー業界を大きく変革し、ビジネス イノベーションに革命を起こそうとしています。 特に 2022 年後半以降の生成 AI の急速な進化により、人間のようなテキストやグラフィックを作成する際のその驚くべき能力が実証されました。 AI は進歩しているにもかかわらず、現時点ではシリコン ベースのハードウェアで達成できる処理能力によって制限されています。 しかし、量子力学に由来する新しい情報処理方法である量子コンピューティングは、これらの限界を克服すると期待されています。 量子コンピューターは、1 と 0 の両方を同時に表すことができる量子ビットを使用し、現在のマイクロチップよりも数百万倍高速な処理を実現できる可能性があります。 大手テクノロジー企業のような IBM, マイクロソフト、 および でログイン 彼らはすでに、製薬、サイバーセキュリティ、天気予報などの分野で量子コンピューティングの実用的な応用を検討しています。 量子人工知能 (QAI) として知られる AI と量子コンピューティングの統合は、AI の機能を大幅に強化し、速度、効率、精度の向上につながると期待されています。 この差し迫った組み合わせは、ほぼすべての業界に影響を与える可能性が高く、組織はこの差し迫ったテクノロジーの変化に備えて適応するよう求められています。
IBM Quantum ブログのその他のニュース: 「量子の品質と速度の測定方法を更新する」
で 新しいブログ、 IBM Quantum では、100 量子ビットを超える量子プロセッサのパフォーマンスを測定するために導入された XNUMX つの新しい指標、レイヤード ゲート当たりのエラー (EPLG) と CLOPSh について説明します。 これらのメトリクスは、量子プロセッサの機能をより包括的に理解できるように設計されており、従来の量子ボリューム測定の制限に対処します。 EPLG は、層状回路の各ゲートの平均誤差に関する洞察を提供し、個々の量子ビット、ゲート、クロストークのパフォーマンスについての理解を深めることができます。 CLOPSh は、Circuit Layer Operations Per Second (CLOPS) メトリックの更新バージョンであり、システム アーキテクチャ内の XNUMX 量子ビット ゲートの並列実行に焦点を当て、現実世界のハードウェア制約を反映しています。 これらのイノベーションは、特に実用規模の量子コンピューティングの時代において、量子コンピューターのベンチマークにおける重要な前進を示しています。
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- 情報源: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-news-briefs-november-22-2023-university-of-michigan-researchers-awarded-gordon-bell-prize-university-of-warsaw-research-looks-at-quantum-backflow-texas-am-scientists-combine-quantum-comp/
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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