PG ir kvantinis skaičiavimas: Dortmundo tyrimai rodo naujus būdus!

PG ir kvantinis skaičiavimas: Dortmundo tyrimai rodo naujus būdus!

Rudolf-Chaudoire-Pavillon, 44227 Dortmund, Deutschland - 2025 m. Vasario 26 d. Naujųjų metų kompetencijos klasterio priėmimas Ruhr tyrinėja Solvation (Resolv) Dortmundo technikos universiteto Rudolf-Chaudoire paviljone. Daugiau nei 100 dalyvių susibūrė aptarti dabartinių tyrimų pokyčių. „IBM Europos ir Afrikos“ viceprezidentas dr. Alessandro Curioni surengė svečių kalbą, kurioje jis kreipėsi į bendrų mokslo ir pramonės strategijų plėtrą, kad galėtų naudoti dirbtinį intelektą (AI) socialiniams iššūkiams.

„Resolv“ atstovė, prof. Dr. Martina Havenith, žvelgė į intensyvius metus, kuriems būdingas naujo paraiškos sukūrimas ir pasirengimas įvertinti Bonoje. Iš viso per trejus metus buvo surengtos 13 protų šturmo sesijų, kad būtų galima nustatyti naujus mokslinius iššūkius. Šio įvertinimo rezultatai tikimasi 2025 m. Gegužės 22 d.

Technologinės transformacijos

Prof. Dr. Manfredas Bayeris, „Tu Dortmund“ rektorius, ir prof. Dr. Martin Paul, Ruhr universiteto Bochumo rektorius, pabrėžė sėkmę ir glaudų bendradarbiavimą „Resolv“ kompetencijos klasteryje. „Curioni“ pabrėžė du didžiausias technologijų transformacijas iš pastaruosius 30 metų: dirbtinį intelektą ir kvantinį skaičiavimą. Jis atkreipė dėmesį, kad AI keičia gyvenimo tikrovę, o kvantinis skaičiavimas vis labiau vystosi iš teorinės koncepcijos į dinaminę tyrimų sritį.

Kvantinis skaičiavimas laikomas ateities technologija, skirta išspręsti sudėtingas problemas, pavyzdžiui, narkotikų kūrimo ir medžiagų moksle. Ši technologija naudoja QUBIT, kurie tuo pačiu metu gali apdoroti keletą būsenų, todėl ji yra veiksminga. Nepaisant to, keičiamų ir patikimų kvantinių kompiuterių struktūra išlieka iššūkis. Daugelis jų pažadų vis dar nepasiekiami dėl tokių techninių apribojimų. AI, kuri vystosi, greitai siūlo sprendimus, kurie dažnai būna pigesni ir keičiami nei kvantinio skaičiavimo metodai.

dirbtinis intelektas: konkurencinis pranašumas

Naudojant didelius duomenų kiekius AI suteikia konkurencinį pranašumą. Tai keičia mokslinius tyrimus, ypač modeliavimo metu, ir gali greičiau ir pigiau modeliuoti sudėtingas sistemas. PG įrankiai jau gali numatyti molekulių ir medžiagų elgesį, kuris gali žymiai pagreitinti naujų vaistų ir tvarių energijos šaltinių atradimą. PG gali atlikti užduotis, kurios anksčiau buvo laikomos idealiomis kvantiniam skaičiavimui.

Nepaisant to, kvantinis skaičiavimas išlieka aktualus konkrečioms problemoms, kurios AI negali išspręsti, kaip labai sudėtingos kvantinės sistemos. Investicijos į šią technologiją vis dar yra naudingos ir būtinos norint atverti naujas galimybes. Prognozė sako, kad kvantinis skaičiavimas vaidins lemiamą vaidmenį sprendžiant sudėtingas užduotis nuo 2030 m.

Tarp kvantinės mechanikos ir Ki

Kvantinė mechanika ir dirbtinis intelektas yra dinamiškos tyrimų laukai, kurie stebėtinai susipynę. Pagrindiniai kvantinės mechanikos principai, tokie kaip įsipainiojimas, perdanga ir neapibrėžtis, gali būti naudojami žymiai pagerinti AI sistemų apdorojimo greitį ir efektyvumą. Nagrinėjama, kaip šių dviejų sričių sinergija gali išplėsti galimybes ne tik tradicinėmis technologijomis, ypač atliekant duomenų analizę, medžiagų mokslą ir farmacijos pramonę.

Pažangos pavyzdys yra kvantinio paramos mokymosi algoritmų kūrimas, kuris gali sukelti greitesnius medicinos tyrimų atradimus. Tyrimų projektai, kuriuose nagrinėjamas kvantinių algoritmų, skirtų mašininiu mokymu, optimizavimą, rodo didžiulį šio derinio potencialą.

Norėdami gauti išsamios informacijos apie dabartinius resolv pokyčius, skaitykite daugiau adresu Rub News href = " "