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trapped-ion technology trapped-ion technology 공학계의 거인인 허니웰은 2020년에 양자 컴퓨팅 경쟁에 뛰어들었습니다. 현재, 그 회사는 자사 장치가 어떻게 작동하는지에 대한 구체적인 세부 사항을 잡지에 최초로 제공했습니다. 주요 경쟁사인 구글과 IBM이 초전도 큐비트에 의존하는 것과 달리, 허니웰은 장치에 전력을 공급하기 위해 갇힌 이온을 사용합니다. 비록 이 기술은 오랜 역사를 가지고 있고 대부분의 초기 양자 컴퓨팅 실험은 이 접근 방식에 의존했지만, 장치를 몇 큐비트 이상으로 확장하는 것에 어려움이 있어 대안들에 의해 가려져 있었습니다. 이 기술은 이온이라는 대전 입자의 양자상태에서 정보를 인코딩하는 데 의존하는데, 이온은 전자기장을 이용해 진공에서 뜹니다. 이 큐비트는 초전도 사촌들에 비해 많은 이점을.. 2022. 8. 11.
Quantum Computing and Reinforcement Learning Quantum Computing and Reinforcement Learning 심층 강화 학습은 슈퍼스타의 순간을 맞이하고 있습니다. 더 똑똑한 로봇에게 동력을 공급합니다. 그것은 인간의 신경망을 시뮬레이션합니다. 의사들의 의료진단을 비난하고 Go와 Atari 로 인류 최고의 게이머들을 무너뜨립니다. 인간에게 자연스럽게 전달되는 유연하고 빠른 사고를 실현하기는커녕, 기계 학습에 대한 이 강력한 아이디어는 더 나은 사고 기계의 전조로서 막을 수 없는 것처럼 보입니다. 그들은 큰 장애물이 있다는 것을 제외하고는 달리는 데 오랜 시간이 걸립니다. 이러한 알고리즘의 이면에 있는 개념은 시행착오를 기반으로 하기 때문에, 강화 학습 AI '에이전트'는 올바른 결정에 대한 보상을 받아야만 학습합니다. 복잡한 이슈는.. 2022. 8. 10.
Fiber Optics (광섬유) Fiber Optics ( 광섬유) 양자 컴퓨터의 저온 냉각된 내부 작업과 그것들을 제어하는 종래의 전자 기기 사이의 갭을 메우는 것은 해결되지 않은 과제입니다. 현재 접근방식으로는 확장성이 낮아 보이지만 새로운 연구에 따르면, 광섬유는 컴퓨팅에 혁명을 가져오기에 충분한 크기의 디바이스를 만드는 데 열쇠가 될 수 있습니다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅에서 큰 진전을 이뤘고, 많은 부유한 테크놀로지 기업들이 최초의 상업적으로 유용한 머신을 구축하기 위한 경쟁에 참여했습니다. 하지만 그러한 진보에도 불구하고 오늘날의 선진적인 양자 프로세서는 수십 큐비트, 비트의 양자등가물, 그리고 기술의 기본적인 구성요소만 갖추고 있습니다. 이는 기존 컴퓨터를 뛰어넘는 유용한 문제에 대처하기에 충분한 강력한 범용 양자컴퓨.. 2022. 8. 10.
나노포토닉스 나노포토닉스 최초의 실용적인 양자 컴퓨터를 만들기 위한 경쟁은 초전도 큐비트로 만들어진 기계와 갇힌 이온을 사용하는 기계 사이의 경쟁처럼 보입니다. 그러나 새로운 조사에 따르면 제3의 경쟁 상대인 광학 기술을 기반으로 한 또 다른 경쟁자가 내부로 몰래 다가갈 가능성이 있습니다. 오늘날 가장 진보된 양자 컴퓨터는 구글과 IBM이 만든 것입니다. 초전도 회로에 의존해 양자 계산의 기초가 되는 큐비트를 생성합니다. 이들은 이제 수십 큐비트를 연결할 수 있으며 논쟁의 여지는 있지만 구글은 구글의 기계가 양자 우위성을 달성했다고 주장하고 있습니다. 양자 우위성이란 통상의 컴퓨터를 넘어 계산을 실행하는 능력입니다. 최근 이 접근법은 초전도형보다 안정성이 높고 오류가 발생하기 쉬운 트랩형 이온큐비트를 사용하려는 기업.. 2022. 8. 9.
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