Quantum News Briefs, 18. avgust: tehnični direktor podjetja Multiverse Mugel sprašuje: »Ali lahko kvantno računalništvo bolje napove in prepreči gospodarske padce? sledi »DeepMind se ne strinja z ruskimi znanstveniki, ki so oporekali ugotovitvam raziskav kvantne umetne inteligence« & »Osredotočenost QSC na topološko kvantno računalništvo« & VEČ

Quantum News Briefs danes se začne z analizo vloge kvantnega računalništva pri napovedovanju in preprečevanju prihodnjih gospodarskih upadov, tehničnega direktorja podjetja Multiverse, Sama Mugela, ki mu sledi pogled Tristana Greenea na nedavni spor med ugotovitvami kvantne umetne inteligence podjetja DeepMind ter zavrnitvijo ruskih in korejskih znanstvenikov, da te ugotovitve niso točne ali nepomembne. . Temu sledi pogled na osredotočenost Quantum Science Center na topološko kvantno računalništvo in VEČ.

*****

Bi lahko kvantno računalništvo bolje napovedalo in preprečilo gospodarske padce?

Sam Mugel, dr., tehnični direktor Multiverse Computing, je nedavno zapisal Forbes o možnih koristih kvantnega računalništva pri napovedovanju in s tem napovedovanju gospodarskih upadov. Tukaj so povzetki Quantum News briefs.
Mugelov članek je pravočasen glede na naraščajoče strahove pred gospodarskim nazadovanjem. Svetovna gospodarstva se odzivajo na niz naraščajočih pritiskov, povezanih z globalno pandemijo, motnjami v dobavni verigi, geopolitičnimi konflikti in najvišjimi stopnjami inflacije v zadnjih desetletjih, če naštejemo le nekatere. Zagotavljanje organizacijam vpogleda v vedenje gospodarstev ima veliko vrednost, vendar smo zelo slabi pri napovedovanju gospodarskih kriz.
Gospodarstva imajo nenehno razvijajoča se omrežja, ki vključujejo več igralcev in sredstev. Zaradi te kompleksnosti možnih konfiguracij jih je tako težko učinkovito modelirati, tudi če uporabljamo današnje najmočnejše superračunalnike.
Pozornost se usmerja k uporabi kvanta kot orodja za kodifikacijo kvantitativnih makroekonomskih problemov, ki razkrivajo, kako se bogastvo sčasoma razvija kot odziv na spremembe ali motnje v finančnem omrežju. Pokazalo se je že, da so kvantni žarilniki, naprave, prvotno razvite za reševanje kompleksnih problemov optimizacije, idealni za to delo.
Ker se bodo orodja za simulacijo kompleksnih omrežij v naslednjem desetletju še naprej razvijala, bodo centralne banke in finančne institucije veliko bolje opremljene za izboljšanje gospodarske odpornosti. Vpogled v ranljivosti bo pomagal zaščititi finančne institucije in subjekte, kot so pokojninski skladi, pred šokom izjemnih dogodkov, ki se bodo verjetno zgodili v življenjski dobi portfeljev. Prav tako bo centralnim bankam pomagal vzpostaviti boljšo obrambo pred prihodnjimi prizadevanji za orožje gospodarstva.
Muguel zaključuje: "Medtem ko mora kvantno računalništvo potovati daleč, da bi uresničilo svoj polni potencial, tehnologija že ustvarja dragocene nove vpoglede in kaže na rešitve pri napovedovanju trga in stabilnosti, kjer jih prej ni bilo."  Preberite Muguelov izvirni članek tukaj.

*****

DeepMind se ne strinja z ruskimi znanstveniki, ki so oporekali ugotovitvam raziskav kvantne umetne inteligence

Tristan Greene iz NextWeba Neural je obravnaval nedavno nesoglasje, s katerim se je soočil DeepMind, raziskovalno podjetje Alphabet s sedežem v Londonu, ki je pred osmimi meseci objavilo fascinanten raziskovalni članek, v katerem je trdilo, da je rešilo ogromen izziv »simulacije materije na kvantni lestvici z AI. ” Zdaj je skupina akademskih raziskovalcev iz Rusije in Južne Koreje morda odkrila težavo z izvirno raziskavo, zaradi katere je celoten zaključek časopisa dvomljiv. Quantum News Briefs povzema spodaj; Greenejev izvirni in obsežen pregled tega nesoglasja lahko preberete tukaj.
Decembra je DeepMind objavil papir z naslovom "Premikanje meja funkcionalov gostote z reševanjem problema delnih elektronov." V tem dokumentu ekipa DeepMind trdi, da je radikalno izboljšala trenutne metode za modeliranje kvantnega obnašanja z razvojem nevronske mreže.
Dokument DeepMinda je uspel skozi začetni, uradni postopek pregleda. Zdaj, avgusta 2022, je skupina osmih akademikov iz Rusije in Južne Koreje objavila komentar dvom v zaključek DeepMinda.
Po sporočilu za javnost Inštituta za znanost in tehnologijo Skolkovo: "Sposobnost DeepMind AI, da posploši vedenje takšnih sistemov, ne izhaja iz objavljenih rezultatov in zahteva ponoven pregled.«.

Po našem mnenju so lahko izboljšave v delovanju DM21 na testnem naboru podatkov BBB v primerjavi z DM21m posledica veliko bolj prozaičnega razloga: nenamernega prekrivanja med usposabljanjem in testnimi nabori podatkov.

Če je to res, bi to pomenilo, da DeepMind dejansko ni naučil nevronske mreže za napovedovanje kvantne mehanike. Akademiki razpravljajo o tem, kako je DeepMindova umetna inteligenca prišla do svojih zaključkov. DeepMind se je hitro odzval. Podjetje je svoj odgovor objavilo istega dne kot komentar in podalo takojšen in odločen očitek:

Ne strinjamo se z njihovo analizo in menimo, da so izpostavljene točke napačne ali nepomembne za glavne zaključke prispevka in oceno splošne kakovosti DM21.

Greene zaključi s provokativno napovedjo: »Sčasoma, ko se sistemi umetne inteligence še naprej širijo, bi lahko dosegli točko, ko ne bi imeli več potrebnih orodij za razumevanje njihovega delovanja. Ko se to zgodi, bi lahko videli razhajanje med korporativno tehnologijo in tisto, ki prestane zunanji strokovni pregled.«

*****

Eden od ciljev Kvantnega znanstvenega centra ORNL je pomoč pri zagotavljanju topološkega kvantnega računalništva

Quantum Science Center (QSC) s sedežem v nacionalnem laboratoriju Oak Ridge je eden od petih centrov, ki jih je ustanovil Zakon o nacionalni kvantni pobudi leta 2018, ki ga vodi Ministrstvo za energijo. John Russell iz HPCWire se je globoko potopil v QSC; Quantum News Briefs povzema tukaj.
Cilj QSC je pomagati doseči topološki kvantno računalništvo. Ta pristop je odvisen od še nedokazanega delca, majarona, eden iz razreda skrivnostnih neabelovih bilonov, ki sledijo neabelski statistiki.
Tekma za topološko kvantno računalništvo je nekoliko hazardna. Obstajajo skeptiki. Microsoft je bil največji zagovornik topološkega pristopa in je tesni sodelavec QSC. Zanimivo je, da QSC v svojih prizadevanjih za izpopolnitev topološkega kvantnega računalništva izkorišča obstoječe sisteme NISQ.
Vendar pa se v QSC, ki se ukvarja z znanostjo o materialih, razvojem algoritmov in senzorji, dogaja veliko več kot le lovljenje neabelovih delcev, čeprav je veliko tega, kar se naredi na teh področjih, namenjeno podpori razvoja topoloških računalnikov.
Morda je omembe vredno, da se zdi, da centri QIS poskušajo izklesati identitete zunaj laboratorijev, v katerih imajo sedež. Novo imenovani direktor QSC Travis Humble je rekel: »Popolnoma prav imate. Zanimanje za to temo je trenutno toliko, da je vsak, ki ima institucijo, slabo pripravljen, da bi lahko vse to prevzel. Tako smo na primer v Oak Ridgeu vodilni za Quantum Science Center, vendar je skupaj 17 partnerjev, ki prispevajo k temu, in pošteno povedano, če bi katerega od njih odstranili, bi na koncu dobili vrzel v naših zmožnostih."

*****

2D niz elektronskih in jedrskih spinskih kubitov odpira nove meje v kvantni znanosti

Raziskovalci na Univerzi Purdue so odprli novo mejo v kvantni znanosti in tehnologiji ter omogočili aplikacije, kot je atomska spektroskopija z jedrsko magnetno resonanco, ter branje in pisanje kvantnih informacij z jedrskimi vrtljaji v 2D materialih. mAs objavljeno v ponedeljek (15. avgusta) v Nature Materials, je raziskovalna skupina uporabila elektronske spin kubite kot senzorje na atomskem merilu in tudi za izvedbo prve eksperimentalne kontrole jedrskih spin kubitov v ultratankem heksagonalnem borovem nitridu.
"To je prvo delo, ki prikazuje optično inicializacijo in koherentno kontrolo jedrskih vrtljajev v 2D materialih," je povedal ustrezni avtor Tongcang Li, izredni profesor fizike in astronomije ter elektrotehnike in računalništva v Purdueju ter član Purdue Quantum Science and Engineering Institute. »Zdaj lahko uporabimo svetlobo za inicializacijo jedrskih vrtljajev in s tem nadzorom lahko pišemo in beremo kvantne informacije z jedrskimi vrtljaji v 2D materialih. Ta metoda ima lahko veliko različnih aplikacij v kvantnem spominu, kvantnem zaznavanju in kvantni simulaciji.
V tem delu sta Li in njegova ekipa vzpostavila vmesnik med fotoni in jedrskimi vrtljaji v ultratankih heksagonalnih borovih nitridih. Jedrske vrtljaje je mogoče optično inicializirati – nastaviti na znano vrtenje – prek okoliških elektronskih spinskih kubitov. Ko je inicializirana, se radijska frekvenca lahko uporabi za spreminjanje jedrskega vrtilnega kubita, v bistvu "zapisovanje" informacij, ali za merjenje sprememb jedrskih spinskih kubitov ali "branje" informacij. Njihova metoda izkorišča tri dušikova jedra hkrati, z več kot 30-krat daljšimi koherentnimi časi kot pri elektronskih kubitih pri sobni temperaturi. In 2D material lahko nanesete neposredno na drug material, kar ustvari vgrajen senzor.