양자 컴퓨팅 기술을 사용하여 글로벌 기후 변화에 대처: 기회와 과제
양자 컴퓨팅은 양자 물리학을 기반으로 하는 새로운 형태의 컴퓨팅을 말합니다. 이는 데이터 처리 및 최적화 측면에서 기존 컴퓨터보다 뛰어난 성능을 발휘할 것을 약속합니다. 이 기술은 에너지 성능 개선, 도시 계획 최적화 등 광범위한 환경 응용 분야에 적용됩니다.
양자컴퓨팅이란 무엇인가요?
우리 일상에서 사용되는 고전적인 컴퓨터는 인류 발전에 이롭습니다. 그러나 점점 더 정교해지는 기계로 점차 대체되고 있습니다.
기존 컴퓨터가 해결할 수 없는 문제 중 하나는 최적화입니다. 예를 들어, 테이블 주위에 10명이 앉을 수 있는 좌석을 구성하려면 가능한 조합이 몇 개나 될까요? 답은 약 360만 개의 조합에 해당합니다. 좌석 수가 늘어날수록 가능한 조합의 수도 기하급수적으로 늘어납니다. 최적의 좌석 배열을 찾으려면 먼저 최적의 배열을 결정하는 기준 목록이 필요합니다. 그러나 가장 노동 집약적이고 시간이 많이 걸리는 부분은 기존 컴퓨터가 결과를 생성하기 위해 각 조합을 시뮬레이션해야 한다는 것입니다. 데이터 크기에 따라 기존 컴퓨터에서는 결과를 생성하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 양자 컴퓨터는 몇 분 안에 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
클래식 컴퓨터의 정보 기본 단위는 이진수라고 하며 일반적으로 "비트"라고도 합니다. 1비트는 "1" 또는 "0"입니다. 한 행에 2개의 비트가 있는 경우 00, 01, 10 및 11의 네 가지 조합이 가능합니다. 따라서 기존 컴퓨터는 결과를 생성하기 위해 4번의 시뮬레이션을 수행해야 합니다.
한편, 양자 컴퓨터의 정보 기본 단위를 “큐비트”라고 합니다. 큐비트는 "1"도 아니고 "0"도 아닙니다. 대신에 "1"과 "0"이 중첩되어 존재합니다. 즉, '1'인 동시에 '0'이 되는 것입니다. 따라서 연속된 두 개의 큐비트는 00, 01, 10, 11의 네 가지 상태가 중첩되어 있습니다. 왜 혁명적인가? 모든 상태가 중첩된다는 것은 이론적으로 양자 컴퓨터가 결과를 생성하기 위해 한 번만 시뮬레이션하면 된다는 것을 보여줍니다. 단 몇 번의 시도만으로 360만 개가 넘는 조합 중에서 가장 잘 배치된 10개의 좌석을 찾아보세요.
양자 컴퓨팅과 환경 보호는 어떤 관계가 있나요?
양자 컴퓨팅은 최적화가 필요한 모든 영역에 채택될 수 있습니다. 에너지 성능을 향상시키거나 에너지 소비를 최소화하는 스마트 시티를 개발하는 것이 될 수 있습니다.
한 가지 예는 고전 컴퓨터가 제대로 수행하지 못하는 수학 문제인 QAP(2차 할당 문제)입니다. n 시설과 n 위치가 있고, 에너지 소비를 최소화하기 위해 각 위치에 시설을 구성해야 한다고 가정해 보겠습니다. 논리적으로 두 시설 사이에 대량의 화물을 자주 운송해야 한다면 두 시설을 더 가깝게 배치하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
한 연구에서는 20개 시설 및 위치의 데이터를 제공하여 2차 할당 문제를 해결하는 데 있어 양자 컴퓨터와 클래식 컴퓨터의 성능을 비교했습니다. 그 결과, 양자컴퓨터는 약 700초 만에 정확한 답을 내놓았지만, 클래식 컴퓨터는 12시간이라는 시간 제한을 맞추지 못했다. 이 연구는 에너지 소비를 최소화하기 위해 도시 계획을 최적화하는 데 있어 양자 컴퓨팅의 엄청난 잠재력을 보여줍니다.
양자컴퓨팅은 기능성 외에도 그 자체로 친환경적인 기술입니다. NASA, 구글, 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)가 공동으로 발표한 연구에 따르면, 양자 컴퓨터는 동일한 작업을 수행하는 데 기존 컴퓨터가 소비하는 에너지의 0.002%만 필요합니다. 컴퓨터가 소비하는 에너지는 엄청납니다. 일반 사람들의 컴퓨터와 스마트폰이 소비하는 에너지를 제외하면 데이터 센터 자체가 이미 전 세계 전력의 1% 이상을 차지하고 있습니다. 데이터를 큐비트 형태로 저장할 수 있다면 많은 에너지를 절약할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅이 직면한 과제
현재 세계에서 가장 강력한 양자 컴퓨터는 IBM(International Business Machines Corporation)에서 개발한 127큐비트 용량의 "Eagle"입니다. 그러나 과학자들은 양자 컴퓨터가 최소 1,000큐비트의 용량을 갖추지 못하면 상업적으로 사용할 수 없을 것이라고 믿고 있습니다. 양자 컴퓨터의 느린 발전은 주로 이를 구축하는 데 따른 기술적 어려움 때문입니다.
과학자들은 큐비트를 생성하기 위해 전자만큼 작은 입자를 조작하라는 요청을 받고 있습니다. 전자는 일관성을 유지해야 하는데, 이는 전자파가 서로 간섭할 수 있는 상태를 의미합니다. 그러나 전자는 소음, 온도 등 외부 환경에 매우 민감합니다. 따라서 큐비트 제작은 일반적으로 절대 영도 근처에서 작동하는 격리된 환경에서 수행됩니다. 원자는 절대 영도인 가장 낮은 에너지 상태에서 움직이기 때문에 전자를 이 온도로 유지하면 원자가 안정적으로 유지되고 외부 환경의 영향을 덜 받는 데 도움이 됩니다. 이는 결어긋남의 발생을 줄이는 방법입니다. 그러나 결맞음이 발생하면 외부 간섭으로 인해 다른 전자의 나머지 결맞음이 파괴될 수 있으므로 이를 교정할 수 있는 명확한 방법이 아직 없습니다.
양자컴퓨팅은 아직 개발 단계이지만, 1980년대 이론으로 처음 등장한 이래로 이 분야에서 엄청난 발전을 이루었습니다. 양자 컴퓨팅은 다양한 난치병에 대한 약물 개발을 위해 기존 컴퓨터가 할 수 있는 것 이상으로 신체의 분자 데이터를 추적하는 것부터 도시, 국가, 심지어 세계의 에너지 효율성을 최적화하는 것까지 인류의 다음으로 가장 큰 발전이 될 수 있습니다.
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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
