أعلنت "MIT Science and Technology Review" رسميًا اليوم في عام 2018 "أفضل عشرة تقنيات اختراق" (10 تقنيات اختراق) ، والتي تبلغ 17 عامًا من القوائم الموثوقة في مجال التكنولوجيا الناشئة العالمية.

الشكل | 2018 "MIT Science and Technology Review" قائمة أفضل عشر قوائم تقنية اختراق: الذكاء الاصطناعي (Cloud AI) ، الشبكة العصبية المواجهة ، الجنين الاصطناعي ، "عرافة الجينات" ، مدينة الاستشعار ، باكستان ، باكستان ، ومقابس أذن الأسماك الباكستانية ، المثالية خصوصية الشبكة ، والقفزات الكمومية للمواد ، والطابعات المعدنية ثلاثية الأبعاد العملية ، والانبعاثات الصفر -انبعاثات الكربون ، توليد طاقة الغاز الطبيعي لها 10 تقنيات اختراق.

إذا نظرنا إلى الوراء في تقنية الإدراج في السنوات القليلة الماضية ، وجدنا اتجاهًا واضحًا: تم اختيار المزيد والمزيد من التقنيات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك: التعلم الآلي في عام 2008 ، Siri في عام 2009 ، التعلم العميق في عام 2013 ، والرقائق العصبية النفسية في عام 2014 ، والواجهة الصوتية وروبوتات مشاركة المعرفة في عام 2016 ، و 2017 الشاحنات المستقلة والتعلم المحسن جوهر

في عام 2018 ، رأينا أكثر الاختراقات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. إنه سيتم فصل الذكاء الاصطناعي عن الإطار الذي يتطلب كمية كبيرة من إعدادات تغذية البيانات لتحقيق القدرة على تطوير نتائج أكثر غرابة في حد ذاتها. نحن نصدق ذلك، هذه السنة تقنية الذكاء الاصطناعي الأكثر اختراقًا هي شبكة الشبكات العصبية/ شبكة مكافحة المعلومات (GAN) -مما يؤدي إلى تسريع التعلم الآلي من خلال مواجهة المنافسة لنظامين منظمة العفو الدولية ، مما يمنح ذكاء الآلة للذكاء الآلي الذي لم يكن على الإطلاق في الخيال الذي لم يكن أبدًا في بأي حال من الأحوال في الماضي.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الأخرى ، والتي يتم اختيارها أيضًا في القائمة في عام 2018 ، هي: "الذكاء الاصطناعي للجميع" -سحابة الذكاء الاصطناعى تكفي لجعل خوارزميات التعلم العميق بسيطة وسهلة الاستخدام مثل Weibo.

إذا نظرنا إلى الوراء في عملية تاريخ البشرية ، وكلما زادت التكنولوجيا المتقدمة ، كلما تسيطر عليها عدد قليل من الأشخاص ، وأسهل أن تصبح أداة لمعالجة الاحتكار. ومع ذلك ، فإن أهمية هاتين تقنيتي الذكاء الاصطناعي المختارة هذا العام تكمن في كسر العادات السابقة والقديمة للماضي وتحقيق هدف الرؤية المتمثل في استخدام عالم الإنسان الشامل لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

ستعزز التكنولوجيا القوية والشعبية للتكنولوجيا تطوير البحوث العلمية والتنمية الاجتماعية والاقتصادية في المجالات ذات الصلة. مع التحدي الجديد المتمثل في التطور التكنولوجي. لذلك ، بالنسبة إلى إيان جودفيلو ، الذي يبني تقنية GAN في يد واحدة ، يكمن تركيزه الحالي في إساءة معاملة GAN ، تمامًا مثل والده ، على أمل ألا تضل تقنية GAN.

الشكل | إيان جودفيلو

في قائمة 2018 ، هناك أكثر من تقنية واحدة مثل GAN ، مثل GAN ، و "الأجنة الاصطناعية" و "عرافة الجينات" في مجال الطب الحيوي. كيف يمكننا الاستفادة من اختراقات العلوم والعلوم والتكنولوجيا ، والرد على المشكلات التي لا يمكن الإجابة عليها في الماضي ، وحل الصعوبات التي لا يمكن حلها في الماضي ، ولكن لا تضيع في الارتباك والارتباك الخوف من الله؟

يظهر نفس الموقف أيضًا في خطة Sidewalk Labs ، وهي شركة تابعة لشركة Google الأم Alphabet ، يعد Sidewalk Labs جاهزًا لإطلاق مشروع اختبار Smart City في تورنتو ، كندا ، وجمع جميع البيانات ذات الصلة بالأنشطة السكنية بواسطة أجهزة استشعار في كل ركن من أركان المدينة. ولكن هل هذا مثال على البيانات الكبيرة للمصالح العامة ، أو بداية كابوس للخصوصية الشخصية للمراقبة؟

لحسن الحظ ، ليست جميع التقنيات في القائمة هي شفرات متشابكة مزدوجة.

لطالما كانت طاقة التنظيف موضوعًا كان قلقًا للغاية. في هذا العام ، شهدنا فرصة جديدة. مصنع تجريبي يقع في وسط تكساس ، الولايات المتحدة الأمريكية ، يطور بنشاط توليد الطاقة الطبيعي النظيف والتلوث بالكامل التكنولوجيا. المستقبل المنظور ، سيصبح توليد طاقة الغاز الطبيعي غير المتوقع هو مصدر إمداد الطاقة الأكثر أهمية.

من صفر -انبعاثات الكربون ، توليد طاقة الغاز الطبيعي ، الطابعة المعدنية ثلاثية الأبعاد ، إلى كتاب "Galaxy Roaming Guide" ، يمكنك فهم مخططات ترجمة الوقت الحقيقية التي يمكنها فهم اللغات المختلفة بلغات مختلفة ، إلخ. من المهم أيضًا أن نعتقد أن لها اختراقات وستغير العالم.

الشكل | تم تحقيق سمكة بابل في دليل التجوال المجرة؟

تجدر الإشارة إلى أن الكثير من الناس قد لا يلاحظون ذلك ، في هذه القائمة ، تقنية الاختراق المستمدة من بروتوكول كلمة المرور الجديد من Blockchain-ZereDegle Hot Hot Rendledge ، يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمعاملات العملة المشفرة الحالية التي طورتها تقنية blockchain. كيفية الحفاظ على أمان الخصوصية للمستخدمين في عملية الكشف عن المعاملة بالكامل تقريبًا ، كان هذا دائمًا يزدهر في blockchain و cryptocurrency الذي يزدهر في المخاوف الخفية وراء التطور.

تم اختيار هذه التكنولوجيا كأفضل عشر تقنيات اختراق. بالإضافة إلى إظهار دور blockchain في الاقتصاد العام وحتى النظام الاجتماعي ، سيتم تجاهلها بشكل متزايد ، وسوف يسلط الضوء أيضًا على مناقشة التقنيات المرتبطة بالفواصل. في المراحل المبكرة لإصدار العملات المشفرة ونماذج الأعمال الناشئة ، يدخل مرحلة تطوير التكنولوجيا الرئيسية التي تمكن البيئة البيئية التي يمكن أن تمكن تكنولوجيا blockchain من تطوير التنمية المستدامة. الأمن والخصوصية هي محور ذلك. هذا هو أساس ما إذا كانت تقنية blockchain يمكن أن تصبح حقًا أساسًا لتطوير قيمة الإنترنت ، وليس مجرد من محبي الأموال.

في عام 2018 ، تم تفسير قائمة أفضل عشر قوائم تقنية اختراق من قبل القائمة ، ولا يمكن تجاهل قوى التكنولوجيا الناشئة في الصين.

إن قائمة "أفضل عشرة تقنيات اختراق" السنوية لمراجعات العلوم والتكنولوجيا في ولاية ماساتشوستس لها ميزة واضحة. بالإضافة إلى إدراج الأسباب ، ونقاط الاختراق ، والأهمية ، وفترة الاستحقاق لاختيار التكنولوجيا ، ستقوم أيضًا بإدراج مفتاح التكنولوجيا الرائدة العالمية " اللاعبون "تطوروا. الحالات الأكثر كلاسيكية هي "الدفع مع وجهك" في "أفضل عشرة تقنية اختراق" في عام 2017 (أفضل عشر تقنية اختراق ". يمكن وصف هذه التكنولوجيا على أنها مخصصة للصين ، والباحثون الرئيسيون هم أيضًا مصنّعون للأمام المحلي.

وبالمثل ، في قائمة "أفضل عشرة تقنيات اختراق" لعام 2018 ، بعد قسم التحرير في الولايات المتحدة في مراجعة العلوم والتكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، بعد التحقيق في العمق والنظر المتكرر ، في محتويات القائمة الصادرة عن الصين ، من أجل تجنب التحيز ، تمت إضافة الباحثين الرئيسيين من الصين أيضًا. خاصة في الحقول المرتبطة بالذكاء الاصطناعي ، إلخ. لا يمكن إنكاره ، أصبحت قدرات البحوث والتنمية العلمية والتكنولوجية في الصين واحدة من أهم قوى العالم ، ويمكنها بالفعل اتخاذ قرار مع أفضل شركات التكنولوجيا في العالم في بعض المجالات.

الشكل | "دفع الوجه" المحدد كـ "أفضل عشرة تقنية اختراق" في عام 2017

يجب ملاحظة ذلك، "الباحث الرئيسي" المدرج في قائمة "أفضل عشرة تقنيات اختراق" ليست جائزة ، ولكنها مؤسسة تمثيلية أو شركة أو فرد في مجال التكنولوجيا المختارة للقراء للرجوع إليها جوهر وتأمل وزارة التحرير أيضًا أن يهتم غالبية القراء بالاتجاهات الفنية العشرة الأولى التي اخترناها ، بدلاً من الذهاب إلى الشركات المصنعة وأهميتها التجارية وراء التفسير المفرط.

بالإضافة إلى إصدار قوائم التكنولوجيا العشرة الأوائل في مراجعة العلوم والتكنولوجيا في ماساتشوستس في عام 2018 ، تدعو شركة DeepTech Deep Technology أيضًا إلى المشاركة في تفسير أفضل عشر تقنيات اختراق تم الإعلان عنها هذه المرة ، بما في ذلك المبتكرون تحت 35 فائزًا في الصين ، كونجل ، وانغ شو ، وهان شيزين ، وشين ييشن ، وتشن تشنغمنج ، و Zhu Mingjie ، و Zeng Xiaodong ، و Li Linxian ، و Weifu RU ، وما إلى ذلك ، هناك أيضًا العديد من ممثلي شركات التكنولوجيا الثقيلة المحلية ، مثل شانغ تانغ تانغ -أستاذ جامعة هونغ كونغ الصيني لي هونغشنغ ، مؤسس ورئيس الرئيس التنفيذي لتكنولوجيا دازن ، هوانغ شياوسينغ ، هونغ جيبين ، نائب مدير معهد تايوان للصناعة والبحوث ، هونغ جيبين ، عليابا ، هكست شونفي ، إلخ. و Deeptech Technology Technology Expert Groug ، إجراء في تحليل العمق واستكشاف عشر تقنيات اختراق واحدة سيتم جمع تفاصيل هذا القطاع في كتاب في سلسلة "Top of Technology".

فيما يلي المحتوى التفصيلي وجزء من تفسير القائمة:

طابعة معدنية ثلاثية الأبعاد عملية

أسباب : لأول مرة ، تجعل المعدات الجديدة أجزاء معدنية طباعة ثلاثية الأبعاد تقنية عملية

3D

الدلالة

MarkforgedDesktop MetalGE

:حاليا

3D 3D

2017 Lawrence Livermore National Laboratory 3D

2017 3D Markforged 10 3D

3D Desktop Metal 2017 12 3D 3D 100

3D Desktop Metal 3D 3D

GE 3D 2013 Additive Manufacturing 3D GE 2018 3D

EOS SLM Solutions Adira

3D 20122013 3D

According to the relevant standards set by the F42 Technical Committee of the American Materials Pilot Society, the additional materials, which are commonly known as 3D printing, are divided into seven major technical methods. At present, there are four main technologies for printing in " فلز". PBFPowder BedFusionLMDLaser Metal DepositionBinder JettingLOMLaminated Object Manufacturing

25 Micrometer 25 2~5 2~5 CNC

3D جوهر3DFormnext 2017GE1*1*0.31*1*1GE powerfuel nozzle tip 3D 1518 35 20 1 3D 4.0

3D Formnext 2017 3D 3D 3D

أسباب

الدلالة

Zcash

:حاليا

فمثلا، 18 جوهر zero-knowledge proof

2016 Zcash Zcash zk-SNARK

Vitalik Buterin zk-SNARK

zk-SNARK zk-SNARK zk-SNARK

CEO Zcash JP Morgan

حاليا، جوهر جوهر

CEO Zcash جوهر

أسباب

الدلالة 32% 30%

8 RiversCapitalExelon CBI

3-5

30%, 22%

50 Net Power

Net Power 8 Rivers CapitalExelon CBI

جوهر

Net Power

Net Power Net Power

3% 2020 6.7% جوهر CO2

جوهر Net Power CO2 Allam CO2 NOx CO2

جوهر

CO2

أسباب

:حاليا

استخدم علماء الجنين في جامعة كامبريدج في المملكة المتحدة الخلايا الجذعية لزراعة جنين فأر واقعي في دراسة رائعة عن كيفية خلق حياة اصطناعية. الجنين ليس مزيجًا من خلايا البيض والحيوانات المنوية ، فقط الخلايا التي تم الحصول عليها من جنين آخر.

وضع الباحثون هذه الخلايا بعناية على القوس الثلاثة الأبعاد لمراقبة. ثم الخلايا إلى جانب بعضها البعض ، وتم ترتيبها على شكل الرصاص الفريد لجنين الماوس لعدة أيام. وقد اجتذب الباحثون هذا المشهد. "" " نحن نعلم أن الخلايا الجذعية لديها إمكانات قوية للغاية ويمكن أن تظهر القدرة السحرية تقريبًا. ومع ذلك ، لم ندرك أنه يمكنهم تحقيق ذلك تمامًا وقالت زعيم الفريق ماجديلينا زينيكا -جتوز.

قالت Zernicka-Goetz أن جنين "التوليف" قد لا يتطور إلى الفئران. ومع ذلك ، فهي تعني أيضًا أنه يمكننا زراعة الثدييات بسرعة بدون بيض.

ولكن هذا ليس الهدف النهائي لزينيكا غويرز. إنها تريد دراسة كيفية بدء خلايا الجنين المبكرة في التمييز بين مؤثراتها الخاصة. وقالت إن الخطوة التالية من البحث هي توليد أجنة اصطناعية مع الخلايا الجذعية الجنينية البشرية ، وهي أيضًا دراسة أجراها جامعة ميشيغان وجامعة لوكفيلر.

ستكون الأجنة البشرية الاصطناعية الاصطناعية هي إنجيل العلماء. هذا يسمح لهم بفرز عملية الجنين في التطوير المبكر جوهر علاوة على ذلك ، نظرًا لأن هذه الأجنة يتم تطويرها من الخلايا الجذعية السهلة للبدء ، فإن المختبر سيكون قادرًا على استخدام أدوات مختلفة ، مثل تكنولوجيا تحرير الجينات ، لدراستها أثناء نموها.

ومع ذلك ، فإن الأجنة الاصطناعية سوف تسبب بعض القضايا الأخلاقية. ماذا يجب أن نفعل إذا لم يتم تمييزهم عن أجنة بشرية حقيقية في النهاية؟ إلى متى يمكن أن تنمو في المختبر قبل أن يشكلوا الألم؟ يقول الأخلاقيات الثنائية أننا بحاجة إلى حل هذه المشكلات قبل المسابقات العلمية.

التفسير المهني:

لي لينكسيان ، أستاذ مساعد في كلية الطب في كورولينسكا في السويد: لأول مرة ، تم استخدام زراعة 3D Co للخلايا الجذعية لمحاكاة العملية المبكرة للتطور الجنيني من خلال الخلايا الجذعية ثلاثية الأبعاد ، والتي وفرت طريقة بديلة محتملة للتطور المبكر للأجنة. لا تزال قيمة الجنين الاصطناعي واضحة للغاية ، على سبيل المثال ، يتم استخدامه في البحث الأساسي للتطور المبكر للأجنة. في البحث الأساسي للتطور المبكر للأجنة ، يحتاج الكثيرون غالبًا إلى استخدام أدوات التحرير الجيني مثل CRISPR. مقارنة بصعوبة تشغيل الخلايا الجذعية والأجنة في طبق الثقافة ، تكون العمليات ذات الصلة للخلايا الجذعية أسهل. تقنية تحرير Genai مثل CRISPR أكثر ملاءمة لاستخدام CRISPR.

الشبكة العصبية المضادة لـ SEX

أسباب : نظامان من الذكاء الاصطناعى للحصول على الخيال من خلال لعب لعبة "Cat Catch Mouse"

اختراق فني : يمكن لنظامان من الذكاء الاصطناعى إنشاء صور أو أصوات أصلية حقيقية للغاية عن طريق المواجهة. قبل ذلك ، لم يكن للجهاز هذه القدرة أبدًا

الدلالة : هذا يجلب خيالًا مشابهًا للجهاز ، لذلك قد يجعلهم يعتمدون على البشر ، لكنه حولهم أيضًا إلى أداة مزيفة رقمية مذهلة

الباحث الرئيسي : Google Brain ، Deepmind ، Nvidia ، معهد الأتمتة للأكاديمية الصينية للعلوم ، Baidu ، Alibaba ، Tencent ، Shangtang Technology ، Yitu Technology ، Yuncong Technology ، Technology Vision ، إلخ.

فترة ناضجة :حاليا

أصبحت قدرة الذكاء الاصطناعي على تحديد الأشياء أقوى وأقوى: لإظهار مليون صورة ، يمكن أن تستخدم دقة مذهلة لإخبارك عن المشاة الذي يعبر الطريق على الطريق جوهر لكن من المستحيل تقريبًا توليد المشاة بمفردهم. إذا كان يمكن تنفيذه ، فسيخلق عدد كبير من الصور الاصطناعية الحقيقية على ما يبدو ووضع المشاة في بيئات مختلفة. قد يستخدم نظام القيادة المستقل هذه الصور للتدريب دون مغادرة المنزل.

لكن المشكلة هي ، من لا شيء إلى خلق شيء ما ، من الضروري أن نتخيل ، وهذه هي القدرة التي كان من الصعب تحقيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي دائمًا.

حتى عام 2014 ، عندما أجرى إيان جودفيلو ، الذي كان طالب دكتوراه في جامعة مونتريال في ذلك الوقت ، نقاشًا أكاديميًا مع أصدقائه في البار ، فكر فجأة في إجابة هذا السؤال. هذا يعني أن "شبكة توليد المواجهة" (GAN) ستستخدم شبكتين عصبيتين (نموذج مبسط للرياضيات البشرية ، وهو حجر الزاوية في التعلم الآلي الحديث) ، ثم اترك الاثنين في الإصدار الرقمي من "Cat Catch Catch الفئران "قاتل في اللعبة جوهر

تستخدم هاتان الشبكتان نفس مجموعة البيانات للتدريب. تسمى إحدى الشبكات العصبية شبكة توليد ، ومهمتها هي إنشاء صور جديدة وفقًا للصور التي رأيتها على سبيل المثال ، المشاة مع ذراع طويلة. بالإضافة إلى ذلك ، تسمى تلك الشبكة العصبية شبكة الحكم ، ومهمتها هي تحديد ما إذا كانت الصورة التي تراها مشابهة للصورة أثناء التدريب ، أو "المزيفة" التي أنشأتها نموذج الجيل ، على سبيل المثال ، لتحديد الأسلحة الثلاثة مع ثلاثة أذرع بثلاثة أذرع هل من الممكن أن يكون الناس صحيحين؟

ببطء، ستكون القدرة على إنشاء صور لإنشاء صور قوية بما يكفي لعدم القدرة على التمييز بين درجة استراحة المعرفة بالشبكة جوهر في الأساس ، بعد التدريب ، تتعلم الشبكة تحديد وإنشاء صور للمشاة تبدو حقيقية للغاية.

أصبحت هذه التكنولوجيا أكثر تقدم الذكاء الاصطناعي المحتملة في السنوات العشر الماضية ، مما ساعد الآلات على تحقيق النتائج التي يمكن أن تخدع البشر.

حالياً، تم استخدام GAN لإنشاء صوت حقيقي للغاية ، وكذلك صور واقعية وخطبة للغاية جوهر خذ مثالًا معروفًا جيدًا ، قام الباحثون من شركة Chip Nvidia بتدريب نظام GAN مع صور النجوم ، وهذا النظام يولد مئات الصور من الوجه. Essence قام فريق بحث آخر بإنشاء لوحات زيتية Van Gogh التي بدت واقعية للغاية. بعد مزيد من التدريب ، يمكن لـ GAN تعديل الصور ، مثل تغطية طبقة من الثلج على طريق نظيف ، أو تحويل الحصان إلى حمار وحشي.

لكن نتائج GAN ليست مثالية: قد تولد مجموعتين من الدراجات المقبض ، أو وجهها مع حواجب خلع. ولكن نظرًا لأن بعض الصور والأصوات واقعية للغاية ، يعتقد بعض الخبراء أن GAN بدأ يفهم إلى حد ما أنهم رأوا الهيكل الأساسي للعالم الذي رأوه. جوهر هذا يعني أنه مع بدء الذكاء الاصطناعي في اكتساب الخيال ، قد يبدأون أيضًا في فهم ما يراه في هذا العالم.

بعد أن اخترع إيان جودلو جان ، فاز بالثناء من دانيال ، مؤسس كبير العلماء فيسبوك ، يان ليكون ، مؤسس نفيديا هوانغ رينكسون ، و Landing.ai Wu Enda ، جذب العديد من المؤسسات والمؤسسات لبدء البحث. في الصين ، تلتزم المؤسسات الأكاديمية بدراسة التحسين وتحسين نظرية GAN الأخيرة. على سبيل المثال ، استلهم باحث معهد الأتمتة في الأكاديمية الصينية للعلوم من عملية الاعتراف البصري البشري ، واقترح GAN مزدوج المسار (TP-GAN) لتوليف صورة الوجه لشخص إيجابي. نشر مختبر Shangtang -Hong Kong Cuhk عددًا من نتائج الأبحاث المتعلقة بـ GAN في المؤتمر الأكاديمي الدولي.

يميل مجتمع الشركات الصيني إلى تطبيق التكنولوجيا على الخدمات. هناك حالات لا حصر لها. على سبيل المثال ، يستخدم Baidu GAN لبناء إطار التعرف على الصوت. حصل HKUST XUNFEI على مجال التوليف الصوتي من خلال مزيج من GAN والتعلم العميق التقليدي الأطر في مجال تخليق الصوت. تقدم كبير. وفريق مشروع الدماغ الحضري في Alibaba في مؤتمر ACM MM2017 ، وهي ورقة نشرت فيها هي استخدام GAN لإنشاء مجموعات بيانات التدريب للتعرف على لوحة الترخيص.

التفسير المهني:

لي هونغشنغ ، أستاذ في المختبر المشترك للجامعة الصينية في هونغ كونغ -الجامعة الصينية في هونغ كونغ: قد يكون لـ GAN تأثير على رسومات الكمبيوتر في المستقبل ، وقد تم تطوير GAN ، التي طورت أكثر من ثلاث سنوات ، في مجال الذكاء الاصطناعي الذي تطورت لمدة 60 عامًا. على الرغم من أنه لا يزال جديدًا جدًا ، إلا أن هناك بالفعل العديد من المتغيرات أو الإصدارات المتقدمة وما زالت هناك العديد من الاحتمالات في المستقبل تحت استثمار العديد من الباحثين والمؤسسات. على سبيل المثال ، إذا أتيحت لك الفرصة للتقدم من صورتين أبعاد إلى مقاطع فيديو ثلاثية الأبعاد ، وما إلى ذلك ، في المستقبل ، فقد يكون لك تأثير أو تحدٍ على الرسومات.

الذكاء الاصطناعي للجميع

أسباب : سيساعد نقل أدوات التعلم الآلي إلى السحابة على نشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

اختراق فني : الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة يقلل من صعوبة وسعر هذه التكنولوجيا

الدلالة : في الوقت الحاضر ، يحكم تطبيق الذكاء الاصطناعي بعض الشركات. ولكن بمجرد دمجها مع التكنولوجيا السحابية ، ستتمكن من الوصول إلى مخالب العديد من الناس ، وبالتالي تحقيق نمو اقتصادي.

وتشمل الباحثين الرئيسيين : Amazon ، Google ، Microsoft ، Baidu ، Tencent ، Alibaba ، Hkust Xunfei ، النموذج الرابع ، إلخ.

فترة ناضجة :حاليا

لطالما كانت الذكاء الاصطناعي شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Amazon و Baidu و Google و Microsoft ، بالإضافة إلى عدد قليل من الشركات الناشئة. بالنسبة للعديد من الشركات في مجالات أخرى ، فإن الذكاء الاصطناعي مكلف للغاية وصعب ، ولا يمكن أن يتم تعميمه.

كيفية حل هذه المشكلة؟ تجلب أدوات التعلم الآلي القائمة على السحابة الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة واسعة من المجموعات جوهر اليوم ، حكمت شركة Amazon's AWS تقريبًا سوق Yun AI. تحاول Google تحدي موقعها من خلال إطار الذكاء الاصطناعي المفتوح المصدر من TensorFlow والذي يمكنه تطوير أنظمة التعلم الآلي. كما أن شركة Cloud Automl التي تم إصدارها مؤخرًا من Google هي أيضًا نظام يمكن أن يجعل الذكاء الاصطناعي أسهل في الاستخدام بعد التدريب المسبق.

اختارت Microsoft ، التي انضمت إلى حرب الخدمة السحابية على منصة Azure ، التعاون مع Amazon لإطلاق إطار عمل تعليمي عميق مفتوح المصدر. نظريا، يسمح Gluon بإنشاء شبكة عصبية -وهي تقنية ذكية مهمة مهمة تحاول نسخ أساليب تعلم الدماغ البشرية -دون تطبيق تطبيقات متنقلة.

على الرغم من أننا لا نعرف أي الشركة ستصبح رائدة في سوق الخدمات السحابية للذكاء الاصطناعي ، إلا أن الفائز سيحصل بالتأكيد على فرص عمل ضخمة.

إذا كانت ثورة الذكاء الاصطناعي ستنتشر إلى جميع زوايا المجال الاقتصادي ، فستصبح أدوات التعلم الآلي ضرورة أيضًا.

يتم استخدام معظم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اليوم فقط في صناعة التكنولوجيا ، والتي جلبت تحسين الكفاءة ومجموعة متنوعة من المنتجات والخدمات الجديدة لهذا المجال. ومع ذلك ، كان من الصعب دائمًا استخدام الشركات والصناعات الأخرى لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. إذا كان من الممكن تنفيذ تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر شمولية في الصناعات الطبية والتصنيرية والطاقة ، فستحسن بشكل كبير إنتاجية الصناعات المختلفة.

لسوء الحظ ، لا تزال معظم الشركات تفتقر إلى المواهب التي تعرف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي السحابي. لذلك ، أسست Amazon و Google خدمات استشارية. عندما تأتي هذه التكنولوجيا إلى الجميع من خلال السحابة ، ستبدأ ثورة الذكاء الاصطناعي الحقيقية.

التفسير المهني:

شركة Lightlligence Co -Founder and Ceo Shen Yichen: يعد حساب الأجهزة أحد نوى الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي حساب الأجهزة باستخدام قوة الحوسبة العليا إلى إكمال تدريب الشبكات العصبية في فترة زمنية أقصر. نظرًا لأن معالجات AI (مثل GPU NVIDIA) يتم تحديثها بسرعة ، والسعر مرتفع ، و السعر مرتفع. إنه لأمر أكثر إثارة للقلق أن تحل محل الأجهزة. المستخدمون الأفراد ليسوا اقتصاديين لاستبدال المعالج كل عام. يشارك منصة الحوسبة السحابية موارد محدودة للجمهور. تعد مشاركة خوارزمية AI أيضًا ميزة رئيسية لمنصة السحابة ، في الوقت الحاضر ، تعد بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تم استخدامها على نطاق واسع ، مثل التعرف على الوجه ، والتعرف على الصوت ، والتعرف على الصور ، وما إلى ذلك ، تعريفات واضحة للغاية ، والجمهور يحتاج فقط إلى أفضل خوارزمية.

العرافة الوراثية

أسباب : سوف تتيح البحوث الوراثية الكبيرة النطاق للعلماء التنبؤ بالأمراض العادية وخصائص الشخصية

اختراق فني : يمكن للعلماء الآن استخدام بيانات الجينوم الخاصة بك للتنبؤ بفرصك في أمراض القلب أو سرطان الثدي ، وحتى الذكاء الخاص بك يمكن التنبؤ به

الدلالة : قد تكون تكنولوجيا التنبؤ القائمة على الحمض النووي بمثابة طفرة كبيرة في مجال الصحة العامة ، ولكنها ستزيد من خطر التمييز

الباحث الرئيسي : Helix ، 23andme ، وراثة لا تعد ولا تحصى ، UKBIOBank ، معهد Broad ، Washinga Gene ، Yizhen Bio ، Wegene ، إلخ.

فترة ناضجة :حاليا

في يوم من الأيام في المستقبل ، سيتم الحصول على تقرير اختبار الحمض النووي عند ولادة الطفل. ستوفر هذه التقارير الرضع لأمراض القلب أو السرطان ، سواء كانوا مدمنين على التبغ ، وما إذا كانوا أكثر ذكاءً من الناس العاديين جوهر نظرًا للتطور والتقدم العلمي في البحوث الوراثية الكبيرة (بعض الدراسات شملت أكثر من مليون شخص) ، ستتغير هذه التقارير قريبًا من المفهوم إلى الواقع.

اتضح أن الأمراض الأكثر شيوعًا والعديد من السلوكيات والخصائص للأشخاص ، بما في ذلك مستويات الذكاء ، ليست نتيجة لتأثيرات وراثية واحدة أو عدة ، ولكن نتيجة العديد من الجينات. باستخدام بيانات الأبحاث الوراثية الكبيرة ، يقوم العلماء بإنشاء مؤشرات "درجات مخاطر متعددة الجينات".

على الرغم من أن اختبار الحمض النووي الجديد يوفر فقط استنتاجًا احتمالًا ، بدلاً من الحصول مباشرة على الاستنتاج التشخيصي ، إلا أنه لا يزال بإمكانه الاستفادة بشكل كبير من تطوير الطب جوهر على سبيل المثال ، إذا كانت النساء اللواتي لديهن فرصة كبيرة لسرطان الثدي يقومون بمزيد من الفحوصات في الثدي ، والنساء ذوات الاحتمال المنخفض للمرض في إجراء فحص أقل من الثدي ، فإن هذه الفحوصات قد تجد المزيد من المرضى الذين يعانون حقًا من السرطان ، إنه يمكن أيضًا تقليل فرصة حدوث إنذار خاطئ. يمكن لشركات الأدوية أيضًا استخدام مؤشرات الدرجات هذه في التجارب السريرية للأدوية الوقائية مثل مرض الزهايمر أو أمراض القلب. من خلال اختيار المتطوعين الذين يعانون من خطر أعلى من المرض ، يمكنهم اختبار تأثير الدواء بشكل أكثر دقة.

المشكلة هي أن هذه التنبؤات بعيدة عن الكمال. من يريد أن يعرف أنهم قد يعانون من مرض الزهايمر في المستقبل؟ إذا كان الأشخاص الذين يعانون من انخفاض درجة مؤشر خطر الإصابة بالسرطان يؤخرون الفحص ، فما الذي يجب أن أفعله إذا كانوا يعانون من السرطان؟ التنبؤ بأي خصائص فردية ليس مجرد مرض. على سبيل المثال ، قد نتوقع فقط 10 من أداء شخص واحد في اختبار الذكاء. مع تحسين تكنولوجيا التسجيل ، من المحتمل أن تصبح توقعات الذكاء القائمة على الحمض النووي هي القاعدة.

ومع ذلك ، كيف ينبغي للآباء والمعلمين أن يستخدموا هذه المعلومات؟ في هذا الصدد ، قال Ericturkheimer ، عالم الوراثة السلوكية ، إن هذه التكنولوجيا الجديدة "مثيرة ومثيرة للقلق" لأنها لا يمكن لبيانات الجينات أن تفيدنا فحسب ، بل يمكن أيضًا استخدامها لأغراض أخرى ولها تأثير سيء.

التفسير المهني

كونجل ، باحث في معهد أبحاث الحنان بجامعة هارفارد وباحث زائر في جامعة تسينغهوا: يجمع التقدم البحثي العلمي في علم الجينوم بين الأبحاث السريرية الكبيرة النطاق ، بحيث يمكن للعلماء رؤية فجر الجين يتنبأ بالمستقبل.

في السنوات الأخيرة ، تقدم التقدم المتسارع في هذا المجال ، وحصل على الاستثمار المستمر لمؤسسات البحث العلمي مثل الجامعات والمؤسسات ، والشركات الناشئة مثل المصانع الصيدلانية متعددة الجنسيات ، وأسواق رأس المال مثل رأس المال الاستثماري ، بحيث يمكن للباحثين تحليل المعلومات الوراثية المتوقعة للإنسانية للبشر. الحالة الصحية ، وخطر المرض ، وحتى القدرات الشخصية مثل المرض ، إلخ. سيؤثر هذا بلا شك على مستويات متعددة مثل الطبية والتأمين والتعليم. على الرغم من أن هذه السلسلة من التأثيرات قد بدأت للتو ولكنها تطورت بسرعة ، إلا أنها غير معروفة ما إذا كانت نعمة.

المعلومات الوراثية لها اختلافات تخصيص قوية والاختلافات الإقليمية. سيؤدي هذا بلا شك إلى تحقيق المزيد من التحديات ، ولكن هذا يعني أيضًا أن هناك المزيد من الفرص جوهر هناك جزء ثابت من المعلومات الوراثية. على سبيل المثال ، تأتي خلايا كل شخص في البداية من خلايا الجنين المتكونة بعد ربط بيضة الحيوانات المنوية ، وهناك أيضًا أجزاء ديناميكية ، مثل طفرات الجينات أثناء التطور قد تسبب أمراضًا وراثية ، أو طفرات جينية في قد تكون عملية الشيخوخة ممكنة. السرطان والأمراض المسنة لا تكفي للقيام بفحص واحد فقط في العمر. كلما زادت المزيد ، كلما كان ذلك دقة. لا يزال يتطلب العديد من التقنيات والأدوات ذات الصلة بالبيانات الأساسية والسريرية.

بالإضافة إلى معلومات جينوم الحمض النووي الكلاسيكي ، هناك العديد من الأمراض التي تسببها عوامل مثل تعديل الجينوم والتغيرات في تعبير الحمض النووي الريبي. على العموم ، على الرغم من أن تطوير تكنولوجيا التنبؤ الوراثي قد اجتذب اهتمامًا كبيرًا ، من عملية التطوير الفعلية ، ما زلنا نرى فقط طرف Iceberg لمعلومات الجينات البشرية.

مدينة المستشعر

أسباب : تخطط مختبرات الرصيف في Alphabet لإنشاء مجتمع عالي التكنولوجيا لإعادة دمج كيفية بناء وتشغيل مدينة

اختراق فني : من المتوقع أن يصبح حي في تورنتو أول مكان في العالم يتكامل مع مدن القطع مع تقنية القطع

الدلالة : ستجعل المدن الذكية المناطق الحضرية أكثر بأسعار معقولة ، صالحة للعيش ، وحماية البيئة

الباحث الرئيسي : مختبرات الرصيف تحت الأبجدية ، الواجهة البحرية ، علي بابا ، إلخ.

فترة ناضجة : تم الإعلان عن المشروع في أكتوبر 2017 ، ومن المتوقع أن يبدأ البناء في عام 2019

حاليا، تقطعت بهم السبل العديد من خطط المدينة الذكية في العالم إما خفض الأهداف الطموحة ، أو اضطروا إلى التخلص من السكان العاديين بخلاف Super Rich بسبب تكلفة المعيشة. يأمل مشروع يسمى Quayside في تورنتو إعادة تصميم مجتمع من نقطة الصفر ، وإعادة بنائه بأحدث التكنولوجيا الرقمية ، وكسر وضع الفشل الحالي.

ستتعاون مختبرات الرصيف في Alphabet في مدينة نيويورك مع الحكومة الكندية للسماح لمشروع التكنولوجيا العالي هذا بالهبوط في المنطقة الصناعية الوريدية ، تورنتو.

يتمثل أحد أهداف المشروع في اتخاذ جميع القرارات المتعلقة بالتصميم والسياسات وتكنولوجيا المعلومات على أساس شبكة استشعار ضخمة. ستجمع هذه الشبكة معلومات مختلفة: جودة الهواء ، مستوى الضوضاء ، وسلوك الناس.

في هذه الخطة ، تكون جميع المركبات مشتركة للمركبات المتمثلة في القيادة المستقلة ، وستستمر أيضًا في الأرض لتكون مسؤولة عن إرسال العمالة البدنية منخفضة المستوى مثل التسليم السريع. قال Sidewalk Labs إنهم خططوا للسماح للبرامج المصممة والمفتوحة للنظام للسماح للشركات الأخرى بإنشاء خدمات عليها ، على غرار تطبيق تطوير تطبيقات تطوير الهاتف المحمول.

تخطط الشركة لمراقبة البنية التحتية العامة عن كثب ، لكن هذا أثار مخاوف بشأن إدارة البيانات والخصوصية. لكن مختبرات الرصيف تعتقد ، يمكن أن يخفف جزءًا من المخاوف من خلال التعاون مع المجتمعات والحكومات المحلية.

"" " في مشروع Quayside ، فإن أكثر النقطة الفريدة التي نقوم بها هي أن هذا المشروع لا يحتوي فقط على طموحاتنا الضخمة ، ولكن لديه أيضًا درجة معينة من التواضع وقال "إن المديرين التنفيذيين في Litewalk Labs المسؤولون عن تخطيط النظام الحضري ، قال إن هذا التواضع من المتوقع أن يساعد Quayside في تجنب العديد من المشكلات التي واجهتها خطط المدينة الذكية السابقة.

في الوقت الحاضر ، تسعى العديد من المدن في أمريكا الشمالية لتصبح الهدف التالي لمختبرات الرصيف. وفقًا للرئيس التنفيذي Willfleissig الذي تم تطويره بواسطة قطاع عام تم تطويره بواسطة Quayside: " اتصل بنا سان فرانسيسكو ودنفر ولوس أنجلوس وبوسطن للحصول على الإحالات جوهر "

التفسير المهني

Zeng Xiaodong ، الشخص المسؤول عن الزعيم التقني لنموذج مختبر تكنولوجيا ANT: تم تجهيز الإصدار الحضري من "نظام التشغيل OS" بأطراف "أطراف" و "أنظمة الحسية" المتقدمة كمفتاح للمشروع. ليس هناك شك في أن تقنية إنترنت الأشياء ستستخدم على نطاق واسع في المشروع. سيتم دمج عدد كبير من المستشعرات في بناء المدينة بأكملها إنه يشبه تثبيت طرف رقمي جديد وحسي للمدينة. يمكن توصيل جميع الأشياء وحساسة ويمكن التحكم فيها. وسيتم الاستيلاء على تشغيل المدينة من قبل الذكاء الاصطناعى القوي للغاية.

من الممكن أن تصبح النسخة الحضرية من "Android" ممكنة. إن النظام الأساسي الحضري الذي تم إنشاؤه في المشروع يفتح المستوى المكاني المادي ومستوى البيانات العلمية والتكنولوجية ، ويخرج الأدوات والوظائف الأساسية من خلال المستوى القياسي ، وهو ما يشبه نظام التشغيل للهواتف الذكية. ثم إذا كان هذا التشبيه مع بيئة الهواتف الذكية ، استنادًا إلى "OS" من إصدار Super -City هذا ، فهذا يستحق أن نتطلع إلى تقديم المزيد من "المطورين الحضريين" لبناء "تطبيق المدينة" العلوي.

وانغ شو ، باحث مشارك في مركز أبحاث البيئة البيئية في الأكاديمية الصينية للعلوم: بحلول عام 2050 ، سيعيش 70 من سكان العالم في المدن ، ومع التوسع السريع في التحضر ، ستزداد مشاكل البنية التحتية التقليدية والضغط الاجتماعي والاقتصادي والبيئي الناتجة جوهر بالمقارنة مع نموذج التطوير والوجود للبنية التحتية التقليدية ، فإن نموذجًا جديدًا للبنية التحتية الحضرية المستقبلية القائمة على بناء المستشعرات سوف يبني ويدير البنية التحتية بطريقة أكثر تكاملاً وذكيًا ، بدلاً من وضع الطاقة والنقل والمياه في المدينة ، إلخ وحدات البنية التحتية أو الروابط إدارة منفصلة وحدها.

ومع ذلك ، فإن النموذج الجديد الحالي للبنية التحتية والأبحاث والتطبيقات الساخنة يولي المزيد من الاهتمام لأنظمة النقل الحضري والطاقة. بالنسبة لأنظمة البنية التحتية المهمة الأخرى في المدن ، مثل المياه والنظافة البيئية ، هناك عدد قليل نسبيًا من المدخلات بالإضافة إلى ذلك ، لا يزال من الضروري تحسين الاهتمام البحثي بالاقتران ، ومكافحة المؤتمر ، والمرونة والاستدامة للوحدات المختلفة في البنية التحتية الحضرية.

بابل سمك الأذن قابس

أسباب : على الرغم من أن الأجهزة الحالية ليست سهلة الاستخدام ، إلا أن Google Pixel Buds تعرض احتمالات ترجمة الوقت الحقيقي

اختراق فني : ترجمة الوقت الحقيقي الحقيقي مناسبة لللغات المتعددة ، وهي مريحة للغاية للاستخدام

الدلالة : في العولمة المتزايدة اليوم ، لا تزال اللغة عقبة رئيسية أمام التواصل

الباحث الرئيسي : Google ، Hkust Xunfei ، Baidu ، Tencent ، Sogou ، Tsinghua University ، جامعة هاربين للتكنولوجيا ، جامعة سوتشو ، إلخ.

فترة ناضجة :حاليا

في SCI -FI Classic "دليل إلى المجرة" ، إذا قمت بتعيين بابل أصفر في أذنيك ، يمكنك سماع ترجمات حقيقية في الوقت المناسب جوهر في العالم الواقعي ، طورت Google حلًا انتقاليًا: سدادًا للأذن يسمى Pixel Buds بقيمة 159 دولارًا. يمكن أن تترجم سدادات الأذن هذه من خلال تطبيقات ترجمة Google على الهواتف الذكية بكسل. يحتاج شخص واحد إلى ارتداء سدادات الأذن والآخر يحمل هاتفًا محمولًا.

الأشخاص الذين يرتدون سدادات الأذن يتحدثون بلغتهم الخاصة ، فإن Default هو اللغة الإنجليزية -فإن تطبيق ترجمة Google سوف يترجم ما يقولونه ويلعبون بصوت عالٍ على الهواتف الذكية. بعد الرد على الشخص الذي يحمل الهاتف ، أجاب على الترجمة ثم لعب في سدادات الأذن.

لدى Google وظيفة حوار من قبل. يمكن لتطبيقات iOS و Android التعرف تلقائيًا على لغة السماعة ثم تترجم تلقائيًا. لكن ضوضاء الخلفية ستزيد من صعوبة الفهم التطبيقي ، وسيجعل ذلك أيضًا من الصعب على الطلب الحكم عندما يتوقف المتحدث. متى ستبدأ الترجمة؟ يحل براعم البيكسل هذه المشكلات بشكل فعال ، لأن مرتديها يمكن أن تنقر على سدادات الأذن والضغط عليها على اليمين مع أصابعك أثناء الحديث. وضع التفاعل على الهاتف الذكي وسدادات الأذن ، مما يسمح لكلا الطرفين بالتحكم في الميكروفون ومساعدة السماعة على الحفاظ على عينيك ، لأنك لا تحتاج إلى تمرير الهاتف ذهابًا وإيابًا.

حالياً، تم انتقاد براعم البكسل بسبب التصميم أدناه جوهر تبدو سدادات الأذن قبيحة للغاية ، وهي غير مزودة بالأذنين ، ومن الصعب التكيف مع الهاتف المحمول. ومع ذلك ، فإن الأجهزة خرقاء. يسمح Pixel Buds للجميع برؤية فجر التواصل المجاني بين ترجمة العقبات المتقاطعة ، ولا يتعين عليك أن تضع قطعة من بابل في أذنيك.

في الصين، تستثمر العديد من الشركات أيضًا بنشاط في التنمية. يمكن القول إن Hkust Xunfei و Baidu و Sogou هي القادة في هذا المجال. بالإضافة إلى توفير صوت ذكي وترجمة وخدمات أخرى ، فإنه يقدم التكنولوجيا في الأجهزة. ومع ذلك ، مقارنةً بتفضيلات الصناعة الأجنبية مع سماعات الرأس مثل نقطة الدخول ، فإن الشركات الصينية تختار آلات الترجمة ، مثل HKUST Xunfei دفعت مترجم Xiao Translation Machine. Baidu لديه آلة ترجمة WiFi مشتركة ، ونشرت Sogou أيضًا "Travel Translation Treasure" و "Asuka Translation Pen" قبل بضعة أيام.

التفسير المهني

Vefu RU ، باحث/مدير أبحاث كبير في معهد Microsoft Asia للأبحاث: لقد أدت ترجمة آلية الشبكة العصبية النهائية (NMT ، ترجمة الآلة العصبية) إلى تسلسل التسلسل (تسلسل التسلسل) إلى تحسين جودة ومستوى ترجمة الآلة في السنوات الأخيرة. إنها واحدة من أكبر الاختراقات والإنجازات في مجال خوارزميات التعلم العميق في مجال معالجة اللغة الطبيعية. أدى تقدم تقنية NMT إلى زيادة ابتكار الخدمات والأجهزة ذات الصلة.

مؤسس Brainco و Benrobotics والمدير التنفيذي Han Yan: يعد براعم البكسل التي تصدرها Google أول محاولة لتجربة حقل سماعات الرأس الذكي ، ولكن خلف الأجهزة الصغيرة هناك الكثير من الأفكار. من خلال هذا الجهاز وحده ، توفر Google أكثر من نصف خريطة المعرفة التقنية الخاصة به ، ومعالجة الصوت الطبيعية ، والترجمة ، والتعرف على الصوت ، و Home+Car+واجهة صوتية محمولة محمولة ، والاستفادة من المنازل الذكية ، والسفر الذكي ، وما إلى ذلك. هذه المرة طموح بناء واجهة الذكاء الاصطناعي المحمول ليس رائعًا.

قفزة الكم في المواد

أسباب : بدأ الباحثون مؤخرًا في استخدام أجهزة الكمبيوتر الكم لنمذجة جزيئات بسيطة ، وهذه مجرد بداية

اختراق فني : يستخدم IBM 7 Cantum Pritics لأجهزة الكمبيوتر الكمومية لمحاكاة البنية الإلكترونية للجزيئات الصغيرة بنجاح

الدلالة : بمساعدة هذه التكنولوجيا ، يمكن للعلماء فهم معلومات الجزيئات وتطوير أدوية أكثر فعالية ومواد جديدة لتوليد الطاقة أو نقل الطاقة أكثر كفاءة

الباحث الرئيسي : IBM ، Google ، جامعة هارفارد Aln Aspuru-Guzik ، جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين ، الأكاديمية الصينية للعلوم ، جامعة Zhejiang ، Alibaba ، إلخ.

فترة ناضجة : 5 إلى 10 سنوات

الكمبيوتر الكم الجديد قوي ، لكن مسار التطوير الخاص به لا يزال يكتنفه طبقة من الضباب: تتمتع أجهزة الكمبيوتر الكمومية بقدرة الحوسبة التي لا يستطيع الكمبيوتر مقارنتها اليوم ، لكننا لم نتوصل بعد إلى ما يمكن استخدام هذه القدرة جوهر اتجاه التطبيق المحتملين هو التقيد بجهاز كمبيوتر متجه: التصميم الجزيئي الدقيق.

لسنوات عديدة ، كان الكيميائيون يحلمون بتصميم بروتينات جديدة لتطوير أدوية أكثر فعالية ، أو تصميم شوارد في بطاريات جديدة عالية الكفاءة ، والمركبات السحرية التي تحول الطاقة الشمسية مباشرة إلى الوقود السائل ، وبطاريات الخلايا الشمسية الأكثر كفاءة جوهرها ومع ذلك ، من الصعب على جزيئات المواد في هذه التقنيات أن تصمم ومحاكاة الكمبيوتر ، ناهيك عن التصميم والتوليف. حتى إذا كانت مهمة محاكاة نموذج إلكتروني جزيء بسيط ستجعل هزيمة الكمبيوتر الحالية. ومع ذلك ، هذه قطعة من الكعكة لأجهزة الكمبيوتر الكم.

بالمقارنة مع البتات الرقمية لـ "1" أو "0" كأجهزة الكمبيوتر ، تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية البتات الكمومية (Qubits) كوحدة الحوسبة مع أنظمة الكم كوحدات حوسبة وتخزين. في الآونة الأخيرة ، استخدم باحثو IBM 7 أجهزة كمبيوتر كمية لإجراء تجارب المحاكاة على جزيء من ثلاثة جوهر

اليوم ، يقوم العلماء بإنشاء كمبيوتر الكم مع المزيد من لدغات الكم ، كما أن خوارزميات الكم تتحسن أيضًا. ستكون حوسبة المحاكاة الأكثر اهتمامًا ممكنة أيضًا.

في الواقع ، زادت الصين أيضًا بشكل واضح في الحوسبة الكمومية. على الرغم من أنه لا يمكن مقارنة المستوى الفني الحالي مع الشركات الكبيرة السابقة ، تحت تعاون الصناعة ، والدوائر الأكاديمية ، والحكومة ، فإنه يتبعه اللحاق بالركب خطوة بخطوة خطوة للحاق. خطى القائد.

في مايو 2017 ، أعلنت الأكاديمية الصينية للعلوم أن أجهزة الكمبيوتر الكمومية البصرية التي طورتها الجامعة الصينية للعلوم والتكنولوجيا والأكاديمية الصينية للعلوم - مختبر Alibaba Quantum Calculation ، جامعة تشجيانغ ، معهد الفيزياء في الأكاديمية الصينية للعلوم أو تم تطوير الشركة رسميًا. بالإضافة إلى ذلك ، في 11 أكتوبر من نفس العام ، أصدرت الأكاديمية الصينية للعلوم و Alibaba Cloud منصة سحابة للحوسبة الكمومية. كان تسويق الحوسبة الكمومية قريبة في متناول اليد ، ولم تكن السرعة أدنى من أوروبا والولايات المتحدة.

ومع ذلك ، لا يزال هناك العديد من الأماكن التي تحتاج إلى كسر في الحوسبة الكمومية ، بادئ ذي بدء ، دقة الحوسبة الكمومية منخفضة للغاية على الرغم من أنها مناسبة تمامًا للحسابات مثل التعلم العميق مثل التعلم العميق ، للتعامل مع عمل الحوسبة العامة لأجهزة الكمبيوتر التقليدية ، إلا أنه قد لا يتم القبض عليه. ثانيًا، الحوسبة الكمية تتطلب بيئة الحوسبة المتوازية للغاية تكييف الإطار والتحسين المستهدف للمترجم. هذا منطق التطوير يختلف تمامًا عن بنية الحوسبة الحالية.