Quantum News Briefs 13 de octubre Quantum Machine Learning para progresar en 2023; IBM anuncia un acuerdo de computación cuántica de $ 725 millones con el gobierno australiano; Se anuncia una nueva colaboración de investigación entre la industria y la academia para la computación cuántica responsable entre el Instituto de Tecnología Responsable y el Hub de Simulación y Computación Cuántica + MÁS
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Quantum Machine Learning progresará en 2023
Sri Krishna es el autor de un artículo de VentureBeat del 12 de enero que analiza el avance del aprendizaje automático cuántico (QML) en 2023. El artículo está lleno de entrevistas e incluye perspectivas de la industria, la academia y las finanzas; Quantum News Briefs se resume a continuación.
QML combina el poder de la computación cuántica con las capacidades predictivas de ML para superar las limitaciones de los algoritmos clásicos y ofrecer mejoras en el rendimiento. En su papel “Sobre el papel del entrelazamiento en la aceleración computacional cuántica”, Richard Jozsa y Neil Linden, de la Universidad de Bristol en el Reino Unido, escriben que “los algoritmos QML prometen proporcionar aceleraciones exponenciales sobre sus contrapartes clásicas para ciertas tareas, como la clasificación de datos, la selección de características y el análisis de conglomerados. En particular, el uso de algoritmos cuánticos para el aprendizaje supervisado y no supervisado tiene el potencial de revolucionar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial”.
La investigación sobre el aprendizaje automático cuántico comenzó en la década de 1980. A fines de la década de 1990 y principios de la de 2000, los investigadores desarrollaron redes neuronales cuánticas para demostrar el potencial de los sistemas cuánticos para el aprendizaje automático que se puede entrenar para reconocer patrones en los datos. Desde entonces, estas redes se han aplicado a una amplia gama de problemas del mundo real. Para la década de 2020, QML comenzó a adoptarse ampliamente en aplicaciones que incluyen el reconocimiento de patrones, el procesamiento y la optimización del lenguaje natural.
Zohra Ladra, directora sénior de ciencia de datos e inteligencia artificial de Tredence, dice que QML difiere del aprendizaje automático tradicional en varias formas clave: 1. Paralelismo cuántico; 2. Superposición cuántica; y 3. Enredo cuántico. Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático carecen de estas capacidades cuánticas.
Hoy en día, una de las aplicaciones más prometedoras de QML es el descubrimiento de fármacos. QML tiene el potencial de acelerar el largo proceso tradicional. “Después de nuestro éxito inicial en la búsqueda de una molécula terapéutica para el COVID-19, queríamos ampliar el espacio para generar ahora moléculas más pequeñas”, dijo Nikhil Malhotra, director global de Makers Lab en Tech Mahindra.
Los mercados financieros son otra área en la que QML se ha mostrado prometedor. Un documento de 2021 del Future Lab for Applied Research and Engineering de JPMorgan concluyó que QML puede realizar tareas tales como fijación de precios de activos, predicción de volatilidad, predicción del resultado de opciones exóticas, detección de fraude, selección de acciones, selección de fondos de cobertura, negociación algorítmica, creación de mercado, análisis financiero. pronóstico, contabilidad y auditoría, y evaluación de riesgos mucho más rápido y con mayor precisión que los algoritmos clásicos.
Scott Buchholz, líder cuántico global y CTO, gobierno y servicios públicos, Deloitte Consulting LLP, dijo en el párrafo final: “... continuamos avanzando en el estado del arte en QML a medida que el hardware continúa mejorando. Pero anticipo un progreso incremental de QML a lo largo de 2023, es decir, continuar mejorando las técnicas para escalar el volumen, cargar datos y ejecutar modelos”. Haga clic aquí para leer el artículo de VentureBeat en su totalidad.
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IBM anuncia un acuerdo de computación cuántica de $ 725 millones con el gobierno australiano
IBM España ha anunciado la firma de la próxima iteración del acuerdo de todo el gobierno con la Agencia de Transformación Digital (DTA) en nombre de la Commonwealth de Australia. Quantum News Briefs resume el anuncio del 12 de enero.
Bajo este acuerdo, IBM Australia continuará ayudando al gobierno australiano a impulsar la adopción acelerada de tecnología innovadora para modernizar los servicios gubernamentales para los australianos. q
Todas las agencias gubernamentales seguirán teniendo acceso a la tecnología de IBM y se beneficiarán de la rentabilidad impulsada por las economías de escala integradas en el nuevo acuerdo. Para las principales agencias que se asocian con IBM (la Oficina de Impuestos de Australia, el Departamento de Defensa, el Departamento de Asuntos Internos y Servicios de Australia), el nuevo acuerdo continuará brindándoles autonomía para acelerar el despliegue de tecnología que se alinea con las prioridades de su agencia individual y necesidades.
La computación cuántica tiene el potencial de abordar algunos de los desafíos computacionales más difíciles en todos los sectores que las supercomputadoras clásicas más poderosas de la actualidad no pueden resolver y nunca lo harán. IBM tiene una larga historia de avances en la tecnología de computación cuántica y aporta décadas de investigación a la industria de la computación cuántica, desde la teoría hasta toda la pila de tecnología. Este trabajo ha posicionado a IBM como líder de la industria cuántica, con accesibilidad y recursos inigualables a través de la flota de computadoras cuánticas más grande del mundo disponible a través de la nube. El acuerdo con el DTA permitirá a las agencias gubernamentales trabajar con IBM para explorar cómo las agencias gubernamentales podrían aplicar la tecnología cuántica para explorar la aplicabilidad de la computación cuántica a algunos de sus problemas más desafiantes.
Según el nuevo acuerdo, IBM trabajará con el gobierno australiano para ayudar a aumentar la capacidad digital de APS al brindar acceso a un programa de habilidades digitales de IBM que brindará aprendizajes globales a los ejecutivos del sector público. Esto ayudará a los ejecutivos a descubrir y co-imaginar enfoques australianos escalables y sostenibles para crear un APS preparado para el futuro y listo para apoyar a los australianos en las generaciones venideras. Haga clic aquí para leer el anuncio completo.
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Se anuncia una nueva colaboración de investigación entre la industria y la academia para la computación cuántica responsable entre el Instituto de Tecnología Responsable y el Centro de Computación y Simulación Cuántica
La Instituto Tecnológico Responsable (RTI) ha anunciado una nueva colaboración de investigación con el Centro de simulación y computación cuántica (QCS), y EY. Quantum News Briefs resume el anuncio del 12 de enero.
Aunque se ha logrado un progreso significativo en la computación cuántica en los últimos años, quedan muchos desafíos de ingeniería antes de que la comercialización de la tecnología sea una realidad. A pesar de estos desafíos, es el momento adecuado para que la comunidad de computación cuántica se comprometa con la industria y la sociedad sobre las implicaciones de la tecnología. Esto es necesario para garantizar que la sociedad experimente no solo los beneficios de la investigación avanzada en computación cuántica, sino también que los principios de buen gobierno, transparencia y otros aspectos del desarrollo responsable se trasladen del entorno de investigación al sector comercial.
El proyecto ResQCCom (Responsible Quantum Computing Communications) se centrará en comprometerse con la industria, los legisladores y el público en general, para discutir cómo la computación cuántica puede afectar a la sociedad y cómo prepararse para esto.
El proyecto está siendo dirigido por la profesora Marina Jirotka, profesora de Computación centrada en el ser humano y directora de RTI, quien comentó: “La tasa de progreso en la computación cuántica se ha acelerado enormemente en los últimos años y el sector industrial se está desarrollando rápidamente. A medida que los posibles casos de uso se vuelven más claros, la importancia de prepararse y anticiparse a sus efectos se vuelve más urgente”. Haga clic aquí para leer el anuncio completo en el sitio web de RTI.
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Ingenieros australianos han descubierto una nueva forma de controlar con precisión electrones individuales ubicados en puntos cuánticos que ejecutan puertas lógicas. Además, el nuevo mecanismo es menos voluminoso y requiere menos piezas, lo que podría resultar esencial para hacer realidad las computadoras cuánticas de silicio a gran escala. Quantum News Briefs resume la Cobertura de Phys.org.
El descubrimiento fortuito, realizado por ingenieros de la puesta en marcha de computación cuántica Diraq y UNSW Sydney, se detalla en la revista. Naturaleza Nanotecnología.
"Este fue un efecto completamente nuevo que nunca habíamos visto antes, que no entendíamos del todo al principio", dijo el autor principal, el Dr. Will Gilbert, ingeniero de procesadores cuánticos en Diraq, una empresa derivada de la UNSW con sede en Sydney. instalaciones. “Pero rápidamente quedó claro que se trataba de una nueva y poderosa forma de controlar los giros en un punto cuántico. Y eso fue súper emocionante”.
“Esta es una nueva forma de manipular qubits y es menos voluminosa de construir: no es necesario fabricar microimanes de cobalto o una antena justo al lado de los qubits para generar el efecto de control”, dijo Gilbert. “Elimina el requisito de colocar estructuras adicionales alrededor de cada puerta. Entonces, hay menos desorden”.
El control de electrones individuales sin molestar a otros cercanos es esencial para el procesamiento de información cuántica en silicio. Hay dos métodos establecidos: "resonancia de espín de electrones" (ESR) utilizando una antena de microondas en un chip; y resonancia de espín de dipolo eléctrico (EDSR), que se basa en un campo magnético de gradiente inducido. La técnica recién descubierta se conoce como "EDSR de órbita de giro intrínseco". Haga clic aquí para leer el artículo de Phys.org en su totalidad.
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Sandra K. Helsel, Ph.D. ha estado investigando e informando sobre tecnologías de vanguardia desde 1990. Tiene su Ph.D. de la Universidad de Arizona.
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- Fuente: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-news-briefs-january-13-quantum-machine-learning-to-progress-in-2023-ibm-announces-725m-quantum-computing-deal-with-australian-government-new-industry-academia-research-collaboration-announ/
