量子コンピューティング技術を使用して地球規模の気候変動と戦う: 機会と課題
#量子コンピューティングとは、量子物理学に基づいた新しい形式のコンピューティングを指します。データの処理と最適化において、従来のコンピューターを上回るパフォーマンスが期待できます。この技術は、エネルギー性能の向上や都市計画の最適化など、環境に幅広く応用できます。
量子コンピューティングとは何ですか?
私たちが日常生活で使用している古典的なコンピューターは、人類の発展に有益です。しかし、それらは徐々に、ますます高度な機械に取って代わられつつあります。
古典的なコンピューターでは解決できない問題の 1 つは最適化です。たとえば、10 人でテーブルを囲む座席を構成するには、可能な組み合わせは何通りあるでしょうか。答えは約 360 万通りの組み合わせに相当します。座席の数が増えると、可能な組み合わせの数は指数関数的に増加します。最適な座席配置を見つけるには、まず最適な配置を決定する基準のリストが必要です。ただし、最も労力と時間がかかるのは、従来のコンピューターが結果を生成するために各組み合わせをシミュレートする必要があることです。データのサイズによっては、従来のコンピューターでは結果が生成されるまでに長い時間がかかることがあります。しかし、量子コンピューターを使えば数分で問題を解決することが可能です。
古典的なコンピューターにおける情報の基本単位は 2 進数と呼ばれ、一般に「ビット」とも呼ばれます。 1ビットは「1」または「0」です。 2 つのビットが連続している場合、考えられる組み合わせは 00、01、10、11 の 4 つあります。したがって、従来のコンピューターでは、結果を得るまでに 4 回のシミュレーションが必要になります。
一方、量子コンピュータの基本的な情報単位は「量子ビット」と呼ばれます。量子ビットは「1」でも「0」でもありません。代わりに、「1」と「0」が重なって存在します。つまり、「1」であると同時に「0」でもあるのです。したがって、連続する 2 つの量子ビットは 4 つの状態 (00、01、10、11) の重ね合わせになります。なぜそれが革命的なのでしょうか?すべての状態の重ね合わせにあるということは、理論的には、量子コンピューターは結果を生成するために 1 回のシミュレーションのみを必要とすることを示しています。わずか数回の試行で、360 万以上の組み合わせの中から 10 席の最適な配置を見つけることができます。
量子コンピューティングと環境保護との関係は何ですか?
量子コンピューティングは、エネルギー性能の向上や、エネルギー消費を最小限に抑えるスマートシティの開発など、最適化が必要なあらゆる分野に導入できます。
一例として、二次代入問題 (QAP) があります。これは、古典的なコンピューターのパフォーマンスが低い数学的問題です。 n の施設と n の場所があり、エネルギー消費を最小限に抑えるために各場所で施設を構成する必要があるとします。論理的には、2 つの施設間で大量の貨物を頻繁に輸送する必要がある場合は、それらをより近くに配置する必要があり、その逆も同様です。
ある研究では、20 の施設と場所からのデータを提供して、二次割り当て問題を解く際の量子コンピューターと古典コンピューターのパフォーマンスを比較しました。その結果、量子コンピューターは約 700 秒で正確な答えを導き出しましたが、古典コンピューターは 12 時間の制限時間を満たせませんでした。この研究は、エネルギー消費を最小限に抑えて都市計画を最適化する量子コンピューティングの大きな可能性を実証しています。
量子コンピューティングは、その機能に加えて、それ自体も環境に優しい技術です。 NASA、Google、オークリッジ国立研究所が共同で発表した研究結果によると、量子コンピューターが同じタスクを実行するのに必要なエネルギーは、古典的なコンピューターが消費するエネルギーのわずか 0.002% だけです。コンピュータが消費するエネルギーは膨大で、一般の人々のコンピュータやスマートフォンが消費するエネルギーを除くと、すでにデータセンターだけで世界の電力の1%以上を占めています。データを量子ビットの形式で保存できれば、多くのエネルギーを節約できるでしょう。
量子コンピューティングが直面している現在の課題
世界で最も強力な量子コンピューターは、127 量子ビットの容量を持つ International Business Machines Corporation (IBM) によって開発されました。 イーグル ”。しかし、科学者たちは、量子コンピューターが少なくとも 1,000 量子ビットの容量を持たなければ、商業利用は不可能であると考えています。量子コンピューターの開発が遅れている主な原因は、量子コンピューターを構築する際の技術的な難しさです。
科学者は、電子と同じくらい小さな粒子を操作して量子ビットを作成するように求められました。電子はコヒーレンスを維持する必要があります。コヒーレンスとは、電子波が互いにコヒーレントに干渉できる状態を意味します。ただし、電子はノイズや温度などの外部環境に非常に敏感です。したがって、量子ビットの製造は通常、絶対零度に近い隔離された環境で行われます。原子は絶対零度という最低のエネルギー状態で運動するため、電子をこの温度に保つことで安定した状態を保ち、外部環境の影響を少なくすることができます。これはデコヒーレンスの発生を軽減する方法です。ただし、デコヒーレンスが発生した場合、外部干渉によって他の電子の残りのコヒーレンスが破壊される可能性があるため、デコヒーレンスを修正する明確な方法はまだありません。
量子コンピューティングはまだ開発段階にありますが、1980 年代に理論として誕生して以来、この分野では目覚ましい進歩が見られました。量子コンピューティングは、従来のコンピューターでは達成できない人体の分子データの追跡から、さまざまな不治の病を治療するための薬の開発、さらには都市、国、さらには世界のエネルギー効率の最適化まで、人類の次なる最大の進歩となる可能性があります。
以上が量子コンピューティング技術を使用して地球規模の気候変動と戦う: 機会と課題の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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