By 桑德拉·赫尔塞尔 18 年 2022 月 XNUMX 日发布
量子新闻简报 今天，Multiverse 的首席技术官 Sam Mugel 分析了量子计算在预测和防止未来经济衰退中的作用，随后 Tristan Greene 审视了 DeepMind 的量子人工智能研究结果与俄罗斯和韩国科学家最近的争议，后者认为这些研究结果不准确或不相关。 接下来是量子科学中心对拓扑量子计算等的关注。
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量子计算能否更好地预测和防止经济衰退？
Sam Mugel 博士，多元宇宙计算首席技术官， 最近在《福布斯》上写道 关于量子计算在预测经济衰退方面的潜在好处。 量子新闻简报总结如下。
随着人们对经济衰退的担忧日益加剧，穆格尔的文章非常及时。 全球经济正在应对一系列不断变化的压力，这些压力包括全球大流行病、供应链中断、地缘政治冲突和几十年来最高的通货膨胀率等。 为组织提供对经济行为的洞察具有巨大的价值，但我们在预测经济危机方面却明显表现不佳。
经济体拥有不断发展的网络，其中包括多个参与者和资产。 可能的配置的复杂性使得它们很难有效地建模，即使使用当今最强大的超级计算机也是如此。
人们的注意力正在转向量子作为编纂定量宏观经济问题的工具，揭示财富如何随着时间的推移而演变，以应对金融网络内的变化或扰动。 事实已经证明，量子退火器是最初为解决复杂优化问题而开发的设备，非常适合这项工作。
随着未来十年模拟复杂网络的工具进一步发展，央行和金融机构将更有能力提高经济弹性。 对脆弱性的洞察将有助于保护金融机构和养老基金等实体免受投资组合生命周期内可能发生的异常事件的冲击。 它还将帮助各国央行更好地防御未来经济武器化的努力。
Muguel 总结道：“虽然量子计算要充分发挥其潜力还有很长的路要走，但该技术已经产生了有价值的新见解，并为市场预测和稳定性提供了前所未有的解决方案。” 在这里阅读 Muguel 的原创文章。
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DeepMind 与俄罗斯科学家对量子人工智能研究结果提出异议
NextWeb Neural 的 Tristan Greene 报道了 DeepMind 最近面临的分歧，DeepMind 是一家总部位于伦敦的 Alphabet 研究公司，八个月前发表了一篇引人入胜的研究论文，声称已经解决了“用人工智能在量子尺度上模拟物质”的巨大挑战。 ” 现在，来自俄罗斯和韩国的一组学术研究人员可能发现了原始研究的一个问题，使论文的整个结论受到质疑。 量子新闻简报总结如下： 格林对这一分歧进行了原创和广泛的审查 可以在这里阅读.
XNUMX 月，DeepMind 发表 一篇论文 题为“通过解决分数电子问题推动密度泛函的前沿”。 在这篇论文中，DeepMind 团队声称通过开发神经网络，从根本上改进了当前用于模拟量子行为的方法。
DeepMind 的论文通过了初步的正式审查流程。 现在，2022 年 XNUMX 月，来自俄罗斯和韩国的八位学者组成的团队发表了 一条评论 质疑 DeepMind 的结论。
根据斯科尔科沃科学技术研究所的新闻稿：“DeepMind AI 概括此类系统行为的能力并不来自已发布的结果，需要重新审视设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“
我们认为，DM21 在 BBB 测试数据集上相对于 DM21m 的性能提高可能是由一个更平常的原因引起的：训练数据集和测试数据集之间的意外重叠。
如果这是真的，那就意味着 DeepMind 实际上并没有教神经网络来预测量子力学。 学术界对 DeepMind 的人工智能如何得出结论存在争议。 DeepMind 很快做出了回应。 该公司在发表评论的同一天发表了回应，并立即予以坚决谴责：
我们不同意他们的分析，并认为提出的观点要么不正确，要么与论文的主要结论以及对 DM21 总体质量的评估无关。
格林最后做出了一个颇具挑衅性的预测：“最终，随着人工智能系统的不断扩展，我们可能会不再拥有理解其工作原理所需的工具。 当这种情况发生时，我们可能会看到企业技术与通过外部同行评审的技术之间存在分歧。”
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ORNL 量子科学中心的目标之一是帮助实现拓扑量子计算
量子科学中心 (QSC) 总部位于橡树岭国家实验室，是量子科学中心创建的五个中心之一 国家量子计划法案 2018 年，由能源部管理。 HPCWire 的 John Russell 深入研究了 QSC； 量子新闻简报总结如下。
QSC 的目标是帮助交付 拓扑 量子计算。 这种方法依赖于一种尚未证实的粒子， 马乔拉纳，一类遵循非阿贝尔统计的神秘非阿贝尔任意子之一。
拓扑量子计算的竞赛有点像一场赌博。 有人持怀疑态度。 Microsoft 一直是拓扑方法的最大拥护者，也是 QSC 的密切合作者。 有趣的是，为了充实拓扑量子计算，QSC 正在利用现有的 NISQ 系统。
然而，QSC 所做的不仅仅是追逐非阿贝尔粒子，它还深入研究材料科学、算法开发和传感器，尽管这些领域所做的大部分工作都是为了支持拓扑计算机的开发。
或许值得注意的是，QIS 中心似乎正试图在其总部实验室之外开辟出自己的身份。 新任命的 QSC 总监 Travis Humble 说：“你说得完全正确。 目前人们对这个话题非常感兴趣，以至于任何拥有机构的人都没有准备好承担这一切。 例如，在橡树岭，我们是量子科学中心的领导者，但总共有 17 个合作伙伴正在为其做出贡献，老实说，如果我们拿走其中任何一个，我们最终会得到一个我们的能力存在差距。”
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电子和核自旋量子位的二维阵列开辟了量子科学的新前沿
普渡大学的研究人员开辟了量子科学和技术的新前沿，使原子级核磁共振光谱等应用成为可能，并利用核自旋在二维材料中读取和写入量子信息。mAs 于周一（2 月 15 日）发表于 自然材料研究小组使用电子自旋量子位作为原子级传感器，并首次实现了超薄六方氮化硼中核自旋量子位的实验控制。
“这是第一个展示二维材料中核自旋的光学初始化和相干控制的工作，”通讯作者李同仓说，他是普渡大学物理和天文学以及电气和计算机工程副教授，也是该研究的成员。 普渡大学量子科学与工程学院。 “现在我们可以使用光来初始化核自旋，通过这种控制，我们可以用核自旋在二维材料中写入和读取量子信息。 这种方法可以在量子存储、量子传感和量子模拟方面有许多不同的应用。”
在这项工作中，李和他的团队在超薄六方氮化硼中建立了光子和核自旋之间的界面。 核自旋可以通过周围的电子自旋量子位进行光学初始化（设置为已知自旋）。 一旦初始化，射频可用于改变核自旋量子位，本质上是“写入”信息，或测量核自旋量子位的变化，或“读取”信息。 他们的方法一次利用三个氮核，其相干时间比室温下电子量子位的相干时间长 30 倍以上。 2D 材料可以直接分层到另一种材料上，从而创建内置传感器。
