IBM和谷歌近日宣布,将提供1.5亿美金支持两所大学的量子计算研究工作。
据《华尔街日报》报道称,两所大学分别是芝加哥大学和东京大学。除了财政支持,研究人员还将获得谷歌的量子计算硬件。
如今的量子计算机只能进行简单的计算,但人们相信,未来具有更多量子位的机器可以处理那些全球最快的传统超级计算机也无法处理的复杂任务。量子技术有望在材料科学和物流等领域开启新的研究进展。
IBM和谷歌都在开发量子计算芯片,两家厂商将通过资助大学的量子计算项目,支持推进量子商业化的研究。
据《华尔街日报》报道,IBM将向芝加哥大学和东京大学的研究项目捐助1亿美金。反过来,谷歌也将贡献5000万美金,并且打算为科学家提供访问其量子计算硬件的途径。
谷歌公开了内部开发的几种量子芯片的详细信息。谷歌在2018年推出了一款名为Sycamore的53量子位芯片。据谷歌称,Sycamore已经证明能够以比200 petaflop超级计算机更快的速度执行涉及随机数等计算任务。
IBM也开发了一系列量子芯片。IBM最新的处理器Osprey于去年11月首次亮相,具有433个量子位。IBM表示,计划未来开发具有更多量子位的芯片,这也是谷歌追求的目标。
两家厂商的芯片都基于一种称为超导量子计算的处理方法,这种芯片使用由超导材料制成的量子位进行计算。
这种材料使电流能够在芯片中从一个点传输到另一个点而不会产生热量,从而简化了处理器设计。量子处理器极易出错,即使温度轻微升高也会导致故障,而通过减少热量,超导量子位可以提高计算的可靠性。
鉴于IBM和谷歌对超导量子芯片的关注,他们可能会优先考虑这一领域,作为这1.5亿美金研究计划的一部分。此外,拓扑量子计算也可能会成为一个焦点,这是两家厂商近年来都在开发的一种构建量子位的新方法。
拓扑量子计算试图用称为非阿贝尔任意子的准粒子进行计算。准粒子是一种物理现象,它与电子和原子等粒子有某些相似之处,但不是粒子。人们相信,拓扑量子芯片比当前的硬件更不容易出现计算错误。
本月早些时候,谷歌宣布对非阿贝尔任意子的研究达到了一个重要的里程碑,IBM研究人员也发表了多篇关于该主题的论文。
据《华尔街日报》报道,两家厂商斥资1.5亿美金的新计划不仅为了推进研究,还旨在培养新一代的量子专家,希望在相关领域培养物理学家和科学家,让量子芯片有朝一日在这些领域可以推进新的发现成果。
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
微软研究院提出潜在分区网络(LZN),首次实现生成建模、表示学习和分类任务的真正统一。该框架通过共享高斯潜在空间和创新的潜在对齐机制,让原本独立的AI任务协同工作。实验显示LZN不仅能增强现有模型性能,还能独立完成各类任务,多任务联合训练效果更是超越单独训练。这项研究为构建下一代通用AI系统提供了新的架构思路。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
上海AI实验室开发的VLAC模型让机器人首次具备真实世界自主学习能力。该系统如同给机器人配备智能导师,能实时评估动作效果并从中学习。在四个操作任务测试中,机器人成功率从30%提升至90%,仅需200次练习。技术结合视觉、语言理解和动作生成,支持跨场景适应和人机协作,为家庭服务、医疗护理等领域应用奠定基础。