3854 zmienne i problem BMW. Obliczenia kwantowe w akcji

Mniej niż sześć minut wystarczyło do rozwiązania problemu zawierającego 3854 zmienne. Co dokładnie się wydarzyło?

Wszystko za sprawą konkursu Vehicle Sensor Placement Challenge organizowanego przez firmę BMW, która poszukuje sposobu na idealne rozmieszczenie czujników samochodowych. Dzięki Entropy Quantum Computing udało się uzyskać wydajność 70 razy wyższą niż w ubiegłym roku, kiedy to wykorzystano hybrydową implementację kwantową od firmy D-Wave.

Wierzymy, że dowodzi to, że innowacyjne technologie obliczeń kwantowych mogą już dziś rozwiązywać prawdziwe problemy biznesowe. Co jest jeszcze bardziej znaczące, to złożoność rozwiązanego problemu. To nie był tylko podstawowy problem mający pokazać, że rozwiązania kwantowe będą kiedyś wykonalne; to był bardzo realny i znaczący problem, którego rozwiązanie może potencjalnie przyczynić się do przyspieszenia rozwoju branży pojazdów autonomicznych.

skomentował Bob Liscouski, prezes Quantum Computing Inc.

O tym, jak dużym wyzwaniem jest odpowiednie rozmieszczenie czujników w pojazdach nie trzeba chyba nikogo informować. W szczególności dotyczy to autonomicznych samochodów, w przypadku których trzeba wziąć pod uwagę mnóstwo zmiennych, między innymi w postaci konstrukcji podwozia, oporu wiatru i odpowiedniego wyważenia auta.

Obliczenia kwantowe umożliwiły niemal idealne rozmieszczenie czujników samochodowych

Wyobraźmy więc sobie, że dzięki obliczeniom kwantowym udało się w mniej niż sześć minut rozwiązać problem złożony z 3854 zmiennych i 500 powiązanych z nim ograniczeń. Tak niewiele czasu wystarczyło, by udało się dostarczyć najlepsze możliwe rozwiązanie problemu rozmieszczenia czujników. Okazało się, że 15 takowych zapewnia 96-procentowe pokrycie pojazdu.

Pomimo tak imponujących rezultatów komercyjna i ogólna wykonalność rozwiązania proponowanego przez QCI w zakresie obliczeń kwantowych nie jest jeszcze znana. Stosowane przez tę firmę podejście jest nietypowe i zgoła odmienne od wykorzystywanego przez gigantów branży, choćby w postaci Microsoftu.

W tym przypadku kluczem do sukcesu wydaje się natomiast uwzględnienie samego środowiska w wynikach obliczeń. Czas i koszty są oszczędzane dzięki temu, że nie trzeba kontrolować wszystkich zmiennych poza samym procesorem kwantowym. System dostosowuje się z kolei do zmieniającego się otoczenia, analizując jego sprzężenie zwrotne oraz zmiany stanów kwantowych kubitów.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *