微软今天公布了有关开发拓扑量子计算机的最新消息,这种新型量子计算机理论上要比当前技术更快、更可靠。
微软透露,微软的研究人员最近克服了制造这种计算机的“重大障碍”。
现有的量子计算机在进行计算时很容易出错,所以实际应用十分有限。出现计算错误是由于量子计算机的基本组成部分(量子位)经常在不应该删除或修改信息时删除或修改了信息,如果存在数据被意外修改的风险,那么就很难对数据进行处理。
拓扑量子计算机——也就是微软眼下正在打造的这种量子计算机——理论上要比当前系统不容易出现这种计算错误,也就会让量子计算技术更容易承载复杂的计算任务。微软认为,这项技术可能是促进大规模量子计算机发展的关键。
然而在实践中,构建拓扑量子计算机是非常困的难。微软今天公布了有关开发这种计算机的更新信息,称他们的科学家已经达到了研究上的一个里程碑,可以显着推进该项目。
拓扑量子计算机使用名为Majorana零模式的准粒子来进行计算。准粒子是一种物理现象,与粒子(例如电子和原子)具有某些相似性,但不是粒子。微软今天表示,微软的研究人员已经找到了一种方法,可以生成拓扑量子计算机所必需的Majorana零模式。
微软还借助Majorana零模找到了产生另一种物理现象的方法,称为拓扑超导相,这是在特定条件下出现超导材料的一种特性,它对于促进拓扑量子计算机数据处理是很有必要的。
据微软称,研究人员使用一种将半导体与超导元素相结合的特制设备,以创造准粒子和拓扑超导相。该设备在冷却到接近绝对零温度的工业冰箱内运行,而且微软已经制作了该设备的多个版本,并在模拟环境中对其进行了测试。
为了验证该技术的有效性,微软评估了一种名为拓扑间隙的硬件属性,这种属性可提供处理可靠性数据的指标。能够可靠地处理数据,是拓扑量子计算机相对于其他量子计算机的一个主要优势。微软称,评估结果表明,该技术可以提供一条可行的商业化途径。
微软量子硬件集团总经理Chetan Nayak在一篇博文中这样写道:“我们的团队测量了超过30 μeV的拓扑间隙,而且这是实验环境下噪音水平的3倍多,温度也要更高,说明这是一个很强大的特性。”
他说:“这既是一次具有里程碑意义的科学进步,也是拓扑量子计算之旅的关键一步。我们的结果得到了详尽测量和严格数据验证程序的支持。”
他表示,下一步将是利用微软在构建拓扑量子位的研究中所开发的多种方法,最终微软计划把大量这样的量子位组装成一台功能正常的量子计算机。据微软估计,一个芯片能上可容纳超过一百万个拓扑量子位。
他这样写道:“在基础物理层面的展示之后,下一步就是拓扑量子位了。我们假设拓扑量子位与其他量子位相比,是把速度、大小和稳定性进行了有利的组合。我们相信最终量子位将有助于在未来实现完全可扩展的量子计算机,从而让我们能够实现有关量子计算的全部承诺,解决社会面临的最复杂的、最紧迫的挑战。”
好文章,需要你的鼓励
CIO们正面临众多复杂挑战,其多样性值得关注。除了企业安全和成本控制等传统问题,人工智能快速发展和地缘政治环境正在颠覆常规业务模式。主要挑战包括:AI技术快速演进、IT部门AI应用、AI网络攻击威胁、AIOps智能运维、快速实现价值、地缘政治影响、成本控制、人才短缺、安全风险管理以及未来准备等十个方面。
北航团队发布AnimaX技术,能够根据文字描述让静态3D模型自动生成动画。该系统支持人形角色、动物、家具等各类模型,仅需6分钟即可完成高质量动画生成,效率远超传统方法。通过多视角视频-姿态联合扩散模型,AnimaX有效结合了视频AI的运动理解能力与骨骼动画的精确控制,在16万动画序列数据集上训练后展现出卓越性能。
过去两年间,许多组织启动了大量AI概念验证项目,但失败率高且投资回报率令人失望。如今出现新趋势,组织开始重新评估AI实验的撒网策略。IT观察者发现,许多组织正在减少AI概念验证项目数量,IT领导转向商业AI工具,专注于有限的战略性目标用例。专家表示,组织正从大规模实验转向更专注、结果导向的AI部署,优先考虑能深度融入运营工作流程并产生可衡量结果的少数用例。
这项研究解决了AI图片描述中的两大难题:描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法,让AI能生成更详细准确的图片描述,显著提升了多个AI系统的性能表现,为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。