`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Cerabyte - до 1 ексабайта на базі керамічних наночастин

Німецький стартап Cerabyte заявляє, що його технологія зберігання на основі кераміки дозволить створювати стійкове сховище для ЦОД розміром 100 петабайтів за допомогою картриджів CeraMemory  і 1 ексабайт за допомогою керамічної стрічки CeraTape .

Найближчим часом компанія офіційно представить технологію зберігання на основі неорганічних наношарів із використанням кераміки товщиною 50-100 атомів для зберігання інформації. Заявляється, що ця розробка дозволяє не тільки зробити накопичувачі даних більш компактними, але й захистити їх від більшості загроз для носіїв даних: пожежі, повені, стрибків струму тощо.

Дані можна записувати та зчитувати за допомогою лазерних променів або променів частинок, структуруючи інформацію в матрицях даних, подібно до QR-кодів.

Cerebyte наголошує, що щільність об’ємних даних в основному залежить від товщини основи, яка може складатися зі скляних листів товщиною 100-300 мкм або стрічки товщиною 5 мкм з керамічним покриттям товщиною 10 нм.

Передбачається, що технологія буде масштабуватися зі зменшенням наночастинок від 100 нм до 3 нм, що відповідає збільшенню площовій щільності від ГБ/см2 до ТБ/см2. Зчитування даних досягається за допомогою методів мікроскопічного зображення високої роздільної здатності для оптичного зчитування або електронно-променевої мікроскопії для структур, що знаходяться нижче межі оптичної дифракції.

Форма носія інформації, скляного листа, всередині картриджа Nano Memory наразі поки що невідома. Це може бути, наприклад, диск, який має обертатися. Про це свідчить співпраця Cerabyte з виробником оптичних дисків Sony.

Матриці лазерного променя дозволять масштабувати щільність зберігання стійки центру обробки даних від початкових систем на 10 ПБ до 100 ПБ з використанням картриджів CeraMemory (2025-30 рр.) і 1 EB з використанням CeraTape (2030-2035 рр.). Використання матриці пучків частинок забезпечать подальше масштабування.

Швидкість читання класу ГБ/с буде забезпечена високошвидкісними датчиками зображення в поєднанні з розширеним доступом роботизованих пристроїв. Для оптимізованих за продуктивністю систем Ceramic Nano Memory час читання знаходиться в межах секундного класу, аж до кількох секунд.

Cerabyte каже, що її керамічна нанопам’ять також може дозволяти записувати дані зі швидкістю класу ГБ/с, забезпечуючи їх швидке приймання для систем на основі стійки центру обробки даних. Компанія стверджує, що може записати до 2 000 000 біт одним лазерним імпульсом.

Запис пучка частинок на стрічці може досягти щільності класу TB/мм3, як підкреслюється, перевищуючи щільність зберігання всіх комерційно доступних сьогодні рішень для зберігання даних на порядок.

Очікується, що продукти Cerabyte запропонують структуру витрат нижчу за прогнози поточних комерційних технологій зберігання.

Крім того, новий носій буде повністю придатний для повторного перероблювання, має низьку потужність доступу для запису та читання, а також високу довговічність носія.

Cerebyte наголошує, що її Nano Memory готова задовольнити парадигми щільності, продуктивності та доступу, а також вимоги щодо вартості та стійкості центрів обробки даних, пропонуючи масштабний шлях до ери Yottabyte.

 

 

Зверніть увагу на написані дані типа QR-коду зліва від світлового променя

LK-99 не є надпровідником. Чудо відміняється

Дослідники, здається, розгадали головоломку LK-99. Науково-детективна робота знайшла докази того, що матеріал не є надпровідником, і з’ясувала його фактичні властивості.

Цей висновок розвіює надії на те, що LK-99 — сполука міді, свинцю, фосфору та кисню — ознаменувала відкриття першого надпровідника, який працює при кімнатній температурі та тиску навколишнього середовища. Натомість дослідження показали, що домішки в матеріалі — зокрема, сульфід міді — були відповідальними за різке падіння електричного опору та часткову левітацію над магнітом, що виглядало схожим на властивості, які демонструють надпровідники.

Сага про LK-99 почалася наприкінці липня, коли команда з дослідницького центру квантової енергії в Сеулі опублікувала препринти, в яких стверджувалося, що LK-99 є надпровідником за нормального тиску і температури щонайменше до 127 ºC.

Надзвичайне твердження швидко привернуло увагу науково зацікавленої громадськості. Деякі з дослідників намагалися відтворити LK-99. Початкові спроби не виявили ознак надпровідності при кімнатній температурі. Тепер, після десятків спроб відтворення, багато експертів впевнено кажуть, що LK-99 не є надпровідником кімнатної температури.

Мабуть, найяскравішим доказом надпровідності LK-99 стало відео, зняте корейською командою, яке показало зразок сріблястого матеріалу у формі монети, який коливався над магнітом. Команда заявила, що зразок левітує через ефект Мейснера — характерну ознаку надпровідності, при якій матеріал витиснює магнітні поля.

У Дерріка ван Геннепа (Derrick van Gennep), колишнього дослідника конденсованих середовищ із Гарвардського університету в Кембриджі, штат Массачусетс, виникли кілька тривожних прапорців. Він вважав, що властивості LK-99, швидше за все, є результатом феромагнетизму.

У своєму препринті корейські автори відзначають одну конкретну температуру, при якій LK-99 показав десятикратне зниження питомого опору, приблизно з 0,02 Ом-см до 0,002 Ом-см. «Вони були дуже точні щодо цього - 104,8ºC, — каже Прашант Джайн (Prashant Jain), хімік з Іллінойського університету Урбана-Шампейн. - Я подумав: зачекай, я знаю цю температуру».

Реакція, яка синтезує LK-99, використовує незбалансований рецепт: на кожну 1 частину кристала фосфату свинцю, легованого міддю, — чистого LK-99 — утворюється 17 частин міді та 5 частин сірки. Ці залишки призводять до численних домішок — особливо сульфіду міді, про що корейська команда повідомила у своєму зразку.

Джайн, експерт із сульфіду міді, згадав 104ºC як температуру, при якій Cu2S зазнає фазового переходу. Нижче цієї температури опір Cu2S, що знаходиться на повітрі, різко падає — сигнал майже ідентичний передбачуваному надпровідному фазовому переходу LK-99. «Я майже не вірив, що вони пропустили це», - відмітив він.

Завдяки серйозним поясненням падіння питомого опору та напівлевітації багато хто в спільноті були переконані, що LK-99 не є надпровідником кімнатної температури.

14 серпня окрема група в Інституті дослідження твердого тіла Макса Планка в Штутгарті, Німеччина, повідомила про синтез чистих монокристалів LK-99. Відокремлений від домішок, LK-99 не є надпровідником, а ізолятором з опором у мільйони Ом — надто високим, щоб провести стандартний тест на провідність. Він демонструє незначний феромагнетизм і діамагнетизм, але недостатній навіть для часткової левітації. «Тому ми виключаємо наявність надпровідності», – підсумувала команда.

Команда припускає, що натяки на надпровідність, помічені в LK-99, можна віднести до домішок Cu2S, які відсутні в їх кристалі. «Ця історія точно показує, чому нам потрібні монокристали, — каже Паскаль Пуфал (Pascal Puphal), фахівець із росту кристалів і фізик Макса Планка, який керував дослідженням. - Коли у нас є монокристали, ми можемо чітко вивчити внутрішні властивості системи».                                       
      

Перший надпровідник кімнатної температури та навколишнього тиску

Головні тенденції, що формують майбутнє науки про дані та машинне навчання

Компанія Gartner, Inc., висвітлила головні тенденції, що впливають на майбутнє науки про дані та машинне навчання (DSML), оскільки галузь стрімко зростає та розвивається, щоб відповідати зростаючій значущості даних у штучному інтелекті, особливо коли фокус зміщується в бік інвестицій у генеративний АІ.

Виступаючи на саміті Gartner Data & Analytics у Сіднеї, Пітер Кренскі (Peter Krensky), директор-аналітик Gartner, сказав: «Оскільки впровадження машинного навчання продовжує швидко зростати в галузях, DSML еволюціонує від фокусування лише на прогнозних моделях до більш демократичної та динамічної дисципліни, орієнтованої на дані. Зараз це також підживлюється запалом навколо генеративного АІ. У той час як з’являються потенційні ризики, з’являється багато нових можливостей і варіантів використання для науковців із обробки даних та їхніх організацій».

За даними Gartner, майбутнє DSML формують такі основні тенденції.

- По-перше, екосистеми хмарних даних. Вони переходять від автономного ПЗ або змішаних розгортань до повноцінних хмарних рішень. Gartner очікує, що до 2024 р. 50% нових розгортань систем у хмарі базуватимуться на цілісній екосистемі хмарних даних, а не на точкових рішеннях, інтегрованих вручну.

Gartner рекомендує організаціям оцінювати екосистеми даних на основі їх здатності вирішувати проблеми з розподіленими даними, а також отримувати доступ до джерел даних за межами свого безпосереднього оточення та інтегруватися з ними.

- По-друге, Edge AI, який зосереджується на розширенні робочих процесів розробки та розгортання штучного інтелекту для роботи на мобільних телефонах, розумних пристроях, автономних транспортних засобах, фабричному обладнанні та віддалених периферійних центрах обробки даних. Існують різні ступені цього. Як мінімум крайовий пристрій, наприклад розумний динамік, може надсилати всю мову в хмару.

Gartner прогнозує, що до 2025 року більше 55% усіх аналізів даних за допомогою глибоких нейронних мереж відбуватиметься в точці захоплення периферійною системою. Організаціям слід визначити додатки, навчання АІ та логічні висновки, необхідні для перейти до крайових середовищ поблизу кінцевих точок IoT.

- Наступна тенденція — відповідальність АІ. Це робить його позитивною силою, а не загрозою суспільству та самому собі. Він охоплює багато аспектів прийняття правильного ділового та етичного вибору під час впровадження штучного інтелекту, які організації часто вирішують незалежно, такі як бізнес і суспільна цінність, ризик, довіра, прозорість і підзвітність.

Gartner рекомендує організаціям прийняти підхід, пропорційний ризику, щоб забезпечити цінність АІ, і бути обережними під час застосування рішень і моделей.

- Далі, АІ, орієнтований на дані. Такий АІ являє собою перехід від підходу, орієнтованого на модель і код, до більшої зосередженості на даних для створення кращих систем АІ.

Використання генеративного штучного інтелекту для створення синтетичних даних є областю, яка швидко розвивається, звільняючи від тягаря отримання даних реального світу, щоб можна було ефективно навчати моделі машинного навчання. Gartner прогнозує, що до 2024 року 60% даних для штучного інтелекту будуть синтетичними, щоб симулювати реальність, майбутні сценарії та позбавляти ризиків АІ, порівняно з 1% у 2021 році.

Нарешті, що до інвестування в АІ. Інвестиції продовжуватимуть прискорюватися як організаціями, які впроваджують рішення, так і галузями, які прагнуть розвиватися завдяки технологіям штучного інтелекту та підприємствам, заснованим на штучному інтелекті. До кінця 2026 року Gartner прогнозує, що понад 10 мільярдів доларів буде інвестовано в стартапи зі штучним інтелектом, які покладаються на основні моделі – великі моделі штучного інтелекту, які навчаються на величезних обсягах даних.

При нещодавньому опитування Gartner, в якому взяли участь понад 2500 керівників, 45% повідомили, що останній ажіотаж навколо ChatGPT спонукав їх збільшити інвестиції в штучний інтелект, а 70% сказали, що їхня організація працює в режимі дослідження та вивчення генеративного штучного інтелекту, а 19% — у пілотному або виробничому режимі.

Головні тенденції, що формують майбутнє DS та ML

Відповідальність АІ робить його позитивною силою, а не загрозою суспільству та самому собі

Y2Q - чи зможуть квантові комп’ютери зламати Інтернет?

Щомиті незліченні обсяги приватної інформації проносяться по інтернет-кабелях і оптичних волокнах. Конфіденційність цієї інформації залежить від способу шифрування даних.

Але математична основа цих методів знаходиться під загрозою з боку ворога, який донедавна здавався гіпотетичним: квантових комп’ютерів.

Сьогодні квантові комп’ютери занадто слабкі, щоб подолати сучасні заходи безпеки. Але з тим, що такі потужні квантові машини, які регулярно розгортають IBM і Google, вчені, уряди та інші починають вживати заходів. Експерти поширюють інформацію про те, що настав час підготуватися до важливої віхи, яку деякі називають Y2Q (Years to Quantum). Цього року квантові комп’ютери отримають можливість зламувати схеми кодування, які забезпечують безпеку електронних комунікацій.

«Якщо це шифрування колись буде зламано, — каже математик Мікеле Моска (Michele Mosca), — це буде системна катастрофа».

Зараз вчені та математики терміново працюють над підготовкою до цієї невідомої дати, розробляючи нові способи шифрування даних, які не будуть сприйнятливі до квантового декодування.
                                                                              
Якщо необхідно поділитися з кимось секретним повідомленням, можна зашифрувати його, щоб можна було розшифрувати пізніше.

При шифруванні з симетричним ключем для кодування та декодування повідомлення використовується той самий секретний ключ.
 
Але в сучасному світі з глобальним зв’язком криптографія з симетричним ключем є проблема. Як доставити секретний ключ до когось на іншому кінці планети, когось, кого ви ніколи не зустрічали, і щоб він не потрапив до нікого іншого?

Щоб вирішити цю проблему, у 1970-х роках вчені розробили криптографію з відкритим ключем, яка використовує спеціальні математичні трюки для вирішення головоломки симетричного ключа. Вона використовує два різні, математично пов’язані ключі. Відкритий ключ використовується для шифрування повідомлень, а математично пов’язаний закритий ключ розшифровує їх. Але квантові комп’ютери загрожуватимуть криптографії з відкритим ключем.

Щоб прочитати інформацію, треба мати доступ до даних за допомогою закритого ключа. «Десь там мають бути потаємні двері, куди, якщо я постукаю правильно, вони відчиняться», — каже Моска.

Проблема пошуку простих множників великого числа лежить в основі одного з основних типів шифрування з відкритим ключем, який використовується сьогодні, відомого як RSA. Інша математична задача, відома як проблема дискретного логарифма, є подібною вулицею з одностороннім рухом.

Ці дві математичні проблеми лежать в основі майже всієї криптографії з відкритим ключем, яка використовується сьогодні. Але достатньо потужний квантовий комп’ютер розкрив би таємні двері навстіж.

Ця вразливість виявилася в 1994 році, коли математик Пітер Шор розробив алгоритм, який дозволив би квантовим комп’ютерам розв’язувати обидві ці математичні проблеми.

За оцінками Моска, у найближчі 15 років є приблизно 50% шанс появи квантового комп’ютера, достатньо потужного, щоб зламати стандартне шифрування з відкритим ключем.

Квантовий Інтернет може посилити безпеку. Завдяки передачі фотонів і вимірюванню їхніх властивостей після надходження можна згенерувати спільний приватний ключ, який надійно захищений від перехоплювачів.

Цей квантовий розподіл ключів, або QKD, спирається на принцип квантової фізики, який називається теоремою про заборону клонування. По суті, неможливо скопіювати квантову інформацію. Будь-яка спроба зробити це змінить початкову інформацію, виявивши, що хтось стежив.

Але QKD не можна зробити через звичайні канали. Для цього потрібні квантові мережі, в яких створюються фотони, які мчать по оптичних волокнах і ними маніпулюють на іншому кінці.

І один відсутній компонент, зокрема, стримує квантові мережі. «Пристроєм номер один є квантова пам’ять», — каже квантовий фізик Сюнфен Ма (Xiongfeng Ma) з Університету Цінхуа в Пекіні. При надсиланні квантової інформації на великі відстані через волокна, частинки можуть легко загубитися на цьому шляху. Для відстаней понад 100 кілометрів це робить квантовий зв’язок непрактичним без використання проміжних станцій, які підсилюють сигнал. Такі шляхові станції тимчасово перетворюють дані в класичну, а не квантову інформацію. Цей класичний крок означає, що хакери можуть націлитися на ці «надійні вузли» непоміченими, погіршуючи безпеку QKD. І це обмежує те, які квантові маневри можуть робити мережі.

Неможливо створити пари частинок, які переплутані на великих відстанях у такій мережі. Але спеціальні станції, розкидані по всій мережі, які називаються квантовими повторювачами, можуть вирішити проблему, зберігаючи інформацію в квантовій пам’яті. Щоб створити далеко розташовані заплутані частинки, вчені могли спочатку переплутати набори частинок на короткій відстані, зберігаючи їх у квантовій пам’яті на кожному квантовому ретрансляторі. Виконання певних операцій із заплутаними частинками може перескочити на інші частинки, розташовані далі одна від одної. Повторюючи цей процес, частинки можуть заплутуватися на великих відстанях.

Квантові методи, виконані належним чином, можуть перешкодити будь-кому перехопити секрети, навіть потужним державним установам.

«Цікаво подумати про світ, де, в принципі, можна уявити ідеальну безпеку, — каже Авшалом. — Це добре чи погано?»

Квантові комп’ютери можуть зламати Інтернет

Зв’язок між наземною станцією (червоний і зелений лазери) і квантовим супутником Micius показує потенціал безпечного зв’язку на великій відстані. Супутник випромінює фотони на наземну станцію в Сінлун, Китай.

Відкриття майбутнього обчислень

На ресурсі Microsoft Research Blog з’явилась публікація партнера-дослідника Хітеша Баллані (Hitesh Ballani) про блискавичний підхід до оптимизації з допомогою аналогової ітеративної машини (Analog Iterative Machine — АІМ).

AIM розроблена для вирішення складних задач оптимізації, які є основою багатьох галузей, таких як фінанси, логістика, транспорт, енергетика, охорона здоров’я та виробництво. Традиційним цифровим комп’ютерам важко вирішити ці проблеми своєчасно, енергоефективним і економічно ефективним способом. Проблема комівояжера є класичним прикладом.

Команда AIM розробила дизайн, який поєднує математичні знання з передовими алгоритмічними та апаратними досягненнями. Результатом є аналоговий оптичний комп’ютер, який може вирішувати набагато ширший спектр реальних проблем оптимізації, забезпечуючи потенційне збільшення швидкості та ефективності приблизно в сто разів.

Технологія
Аналогові оптичні обчислення передбачають побудову фізичної системи за допомогою комбінації аналогових технологій – як оптичних, так і електронних – керованих рівняннями, які фіксують необхідні обчислення.   Команда розробила новий алгоритм, який є дуже ефективним. Найважливіше те, що основна операція алгоритму включає виконання сотень тисяч або навіть мільйонів векторно-матричних множень. Ці множення виконуються швидко та з низьким споживанням енергії за допомогою стандартних оптичних та електронних технологій.

Значення задач оптимізації
Проблеми оптимізації — це математичні задачі, які вимагають пошуку найкращого можливого рішення з набору можливих альтернатив. Сучасний світ значною мірою покладається на ефективні рішення цих проблем – від управління електроенергією в наших електромережах і оптимізації доставки товарів морем, повітрям і землею до оптимізації маршрутизації інтернет-трафіку.

Протягом багатьох років дослідники як у промисловості, так і в наукових колах створювали вражаючі спеціалізовані машини для ефективного вирішення проблем оптимізації за допомогою евристичних алгоритмів.  Однак усі вони покладаються на відображення складних проблем оптимізації в одному двійковому представленні, яке часто називають Ising, Max-Cut або QUBO (квадратична необмежена бінарна оптимізація). На жаль, жодна з цих спроб не забезпечила практичної альтернативи звичайним комп’ютерам.

За допомогою AIM команда представила більш виразну математичну абстракцію під назвою QUMO (квадратична необмежена змішана оптимізація), яка може представляти змішані – двійкові та неперервні – змінні та сумісна з апаратною реалізацією, що робить її «солодкою точкою» для багатьох практичних, серйозно-обмежених задач оптимізації.

AIM також реалізує новий і ефективний алгоритм для вирішення проблем QUMO, який спирається на вдосконалену форму градієнтного спуску, техніку, яка також популярна в машинному навчанні. Алгоритм показує висококонкурентоспроможну продуктивність і точність у різних промислово створених контрольних тестах. Комп’ютер AIM першого покоління, створений минулого року, вирішує задачі оптимізації QUMO, які представлені з точністю до 7 біт.

Переосмислення оптимізації за допомогою QUMO
Проект AIM для спільного проектування нетрадиційного апаратного забезпечення з виразною абстракцією та новим алгоритмом має потенціал започаткувати нову еру в методах оптимізації, апаратних платформах і автоматизованих процедурах відображення проблем, використовуючи більш виразну абстракцію QUMO. Нещодавні дослідження вже показали, що підвищена експресивність із безперервними змінними може значно розширити реальні бізнес-проблеми, які можна вирішити.

Наважуючись на нову абстракцію, треба також прийняти нові способи мислення. Для команди вкрай важливо побудувати сильну спільноту, щоб глибоко досліджувати переваги прийняття QUMO.

Щоб полегшити це, симулятор AIM випускається як послуга, що дозволяє вибраним користувачам отримати досвід з перших рук.

Відкриття майбутнього обчислень

Ілюстрація комп’ютера AIM, який реалізує масове паралельне векторно-матричне множення за допомогою стандартних оптичних технологій (на задньому плані) та нелінійності, застосованої за допомогою аналогової електроніки (на передньому плані). Вектор представлено за допомогою масиву джерел світла, матриця вбудована в масив модулятора (показано у відтінках сірого), а результат збирається в датчик камери

Відкрито новий стан матерії, прихований у квантовому світі

Всі знайомі зі станами матерії, з якими ми стикаємося щодня, як-от твердий, рідкий і газоподібний, але в більш екзотичних і екстремальних умовах можуть з’являтися нові стани, і вчені зі США та Китаю щойно знайшли один такий.

Вони називають це хіральним бозе-рідинним станом, і, як і з кожним новим розташуванням частинок, яке ми виявляємо, воно може розповісти нам більше про структуру та механізми Всесвіту навколо нас – і, зокрема, про надмалу величину квантового масштабу.

Стан матерії описує, як частинки можуть взаємодіяти одна з одною, створюючи структури та різні способи поведінки. Зафіксуйте атоми на місці, і ви отримаєте тверде тіло. Дозвольте їм текти, у вас є рідина або газ. Іонезуйте газ, у вас є плазма.

Квантовий ландшафт надає ще дивніші способи взаємодії частинок, дозволяючи унікальну поведінку, яка найкраще описується з точки зору можливості та енергії.

Дослідники виявили новий стан через фрустровану квантову систему. Простіше кажучи, це система з вбудованими обмеженнями, які перешкоджають частинкам взаємодіяти, як вони могли б зазвичай (отже, розчарування, або науковою мовою — фрустрація).

Ці обмеження – і, як наслідок, фрустрація – можуть створити захоплюючі результати для вчених. Тут дослідники зосередилися на електронах і використали аналогію гри для гостей на вечірці, щоб пояснити, що відбувається.

«Це схоже на гру, в якій гравці марширують під музику навколо ряду стільців, кількість яких на один менше, ніж гравців, і борються за місця, коли музика припиняється. В даному випадку роль гравців виконують електрони», — каже фізик-теоретик конденсованої матерії Тигран Седракян з Університету Массачусетса в Амгерсті.

«Замість того, щоб у кожного електрона було крісло, яке він міг би зайняти, вони повинні змагатися за можливість сісти».
                                                                               
Дослідники створили напівпровідниковий пристрій із двома шарами: верхній, багатий електронами, і нижній із багатьма доступними отворами, куди електрони можуть проникати природним чином. Але отворів для всіх електронів не вистачає.

Хоча таку систему залишається важко спостерігати, команда використала надсильне магнітне поле, щоб виміряти, як рухаються електрони, виявивши перші докази нового хірального стану бозе-рідини.

«На краю напівпровідникового подвійного шару електрони та дірки рухаються з однаковими швидкостями, — говорить фізик Лінцзе Ду (Lingjie Du) з Нанкінського університету в Китаї. - Це призводить до спіралеподібного транспорту, який може додатково модулюватися зовнішніми магнітними полями, оскільки електронні та діркові канали поступово розділяються під більш високими полями».

Цей новий стан виявив деякі досить цікаві властивості. Наприклад, електрони заморозяться у передбачувану схему та будуть обертатися у фіксованому напрямі при абсолютному нулі, і їм не можуть заважати інші частинки чи магнітні поля. Ця стабільність може мати застосування в цифрових системах зберігання на квантовому рівні.

Більше того, зовнішні частинки, що впливають на один електрон, можуть впливати на всі електрони в системі завдяки квантовому заплутуванню на відносно великій відстані. Це схоже на врізання битка в пачку більярдних куль, і всі ці кулі рухаються в одному напрямку у відповідь – ще одне відкриття, яке може бути корисним.

Хоча все це стосується фізики дуже високого рівня, кожне таке відкриття – це дивацтва та крайні випадки, які відбуваються за межами звичайних взаємодій частинок – наближає нас до повного розуміння нашого світу.

«Ви знаходите вихід із квантових станів матерії на цих межах, і вони набагато дикіші, ніж три класичні стани, з якими ми стикаємось у повсякденному житті», — каже Седракян.

Відкрито новий стан матерії, прихований у квантовому світі

 

Ілюстрація смуги рову, типу фрустрованої системи, створеної вченими

Вперше здійснена бездротова передача енергії у космосі

Прототип системи, який був запущений на орбіту в січні, працює і продемонстрував свою здатність бездротової передачі електроенергії в космосі і вперше випромінив її на Землю.

Бездротова передача електроенергії була продемонстрована MAPLE, однією з трьох ключових технологій, які випробовуються космічним демонстратором сонячної енергії (SSPD-1), першим космічним прототипом проекту космічної сонячної енергії (SSPP) Каліфорнійського технологічного інституту (Калтех). SSPP має на меті збирати сонячну енергію в космосі та передавати її на поверхню Землі.

Вперше здійснена бездротова передача енергії у космосі

MAPLE, скорочення від Microwave Array for Power-transfer Low-orbit Experiment і один із трьох ключових експериментів у рамках SSPD-1, складається з масиву гнучких легких мікрохвильових передавачів енергії, керованих спеціальними електронними чіпами, створеними з використанням недорогих кремнієвих технологій. Він використовує масив передавачів для передачі енергії в потрібні місця. Для того щоб SSPP був здійсненним, масиви для передачі енергії повинні бути легкими, щоб мінімізувати кількість палива, необхідного для відправлення їх у космос, гнучкими, щоб їх можна було скласти в пакет, який можна транспортувати в ракеті, і недорогою технологією в цілому.

MAPLE був розроблений командою Калтеха під керівництвом Алі Хаджімірі (Ali Hajimiri), професора електротехніки та медичної інженерії школи Брена та співдиректора SSPP.

«Завдяки експериментам, які ми провели досі, ми отримали підтвердження того, що MAPLE може успішно передавати енергію приймачам у космосі, — каже Хаджімірі. - Ми також змогли запрограмувати решітку так, щоб вона спрямовувала свою енергію на Землю, що ми виявили тут, у Калтех. Ми, звичайно, випробували її на Землі, але тепер ми знаємо, що вона може пережити подорож у космос і працювати там».

MAPLE має дві окремі матриці приймачів, розташовані приблизно в футі від передавача, щоб приймати енергію, перетворювати її в електрику постійного струму і використовувати її для освітлення пари світлодіодів, щоб продемонструвати повну послідовність бездротової передачі енергії на відстань у просторі.

У MAPLE також є невелике вікно, через яке масив може випромінювати енергію. Ця передана енергія була виявлена приймачем на даху інженерної лабораторії Гордона та Бетті Мур у кампусі Калтеха в Пасадені. Отриманий сигнал з’явився в очікуваний час і на правильній частоті та мав правильний зсув частоти, як передбачалося на основі його подорожі з орбіти.

Космічна сонячна енергія дає можливість використовувати практично необмежену кількість сонячної енергії в космічному просторі, де вона  постійно доступна, не піддаючись циклам дня і ночі, сезонів і хмарного покриву, потенційно виробляючи у вісім разів більше енергії, ніж сонячні панелі в будь-якому місці на поверхні Землі. Після повної реалізації SSPP розгорне групу модульних космічних кораблів, які збирають сонячне світло, перетворюють його на електрику, а потім перетворюють на мікрохвилі, які будуть передаватись по бездротовому зв’язку на великі відстані, куди завгодно, включаючи місця, де наразі немає доступу до надійного джерела живлення.

«Подібно до того, як Інтернет демократизував доступ до інформації, ми сподіваємося, що бездротова передача енергії демократизує доступ до енергії», — каже Хаджімірі.

Окремі блоки SSPP складатимуться в пакети об’ємом приблизно 1 кубічний метр, а потім розгортатимуться в плоскі квадрати приблизно по 50 метрів на сторону, з сонячними батареями з одного боку, спрямованими до сонця, і бездротовими передавачами енергії з іншого боку, спрямованими до Землі.

Космічний корабель Momentus Vigoride, запущений на борту ракети SpaceX у рамках місії Transporter-6, доставив 50-кілограмовий SSPD у космос. Momentus надає Калтеху постійну підтримку корисного навантаження, включаючи надання даних, зв’язку, керування та телеметрії, а також ресурсів для оптимального фотозйомки та освітлення сонячними батареями. Весь набір із трьох прототипів у SSPD був розроблений, створений і протестований командою з приблизно 35 осіб — викладачів, постдокторів, аспірантів і студентів — у лабораторіях Калтеху. 

Новий кубіт — головний кандидат на універсальний квантовий комп’ютер

Дослідники з QuTech критично вдосконалили так званий «спіновий кубіт Андрєєва» і вважають, що він може стати головним кандидатом у пошуках ідеального кубіта. Новий тип кубітів створено більш надійним і внутрішньо стабільним способом порівняно з попередніми версіями шляхом поєднання переваг двох інших типів кубітів.
                                                  
На відміну від світу звичайних комп’ютерів, де біти базуються на добре відомих і надійних технологіях, ідеального кубіта ще не винайдено. Чи буде квантовий комп’ютер майбутнього містити кубіти, які базуються на надпровідних трансмон-кубітах (transmission line shunted plasma oscillation qubit — кубіт на коливаннях плазми, шунтований лінією передачі), спінових кубітах у кремнії, NV-центрах у алмазі чи, можливо, якесь інше квантове явище? Кожен тип кубіта має свої переваги та недоліки. Один більш стабільний, другий має вищу точність, а інші легше масово виробляти. Ідеального кубіта ще не існує.

У цій роботі дослідники з QuTech — співпраці між Делфтським технологічним університетом і TNO (Netherlands Organization for Applied Scientific Research) — разом із міжнародними співробітниками створили розумну комбінацію існуючих методів для зберігання квантової інформації.

Марта Піта-Відаль (Marta Pita-Vidal), співавтор, пояснює: «Двома найбільш перспективними типами є спінові кубіти в напівпровідниках і трансмон-кубіти в надпровідних схемах. Проте кожен тип має свої проблеми.

Наприклад, спінові кубіти малі й сумісні з поточною промисловою технологією, але їм важко взаємодіяти на великих відстанях. З іншого боку, трансмон-кубіти можна контролювати та ефективно зчитувати на великих відстанях, але вони мають вбудоване обмеження швидкості для операцій і є відносно великими. Вчені в цьому дослідженні прагнуть використати переваги обох типів кубітів, розробивши гібридну архітектуру, яка їх поєднує».
 
«У нашому експерименті нам вдалося безпосередньо маніпулювати обертанням кубіта за допомогою мікрохвильового сигналу, — каже Арно Баргербос (Arno Bargerbos), інший співавтор. - Ми досягли дуже високих «частот Рабі», що є показником того, наскільки швидко вони можуть контролювати кубіт. Далі вони вбудували цей «кубіт зі спіном Андрєєва» в надпровідний трансмон-кубіт, що дозволяє швидко вимірювати стан кубіта».

Дослідники охарактеризували час когерентності спінового кубіта Андрєєва, міру того, як довго кубіт може залишатися живим. Вони помітили, що на його «довговічність» впливає магнітне поле навколишніх матеріалів.

«Нарешті, — зауважив Баргербос, — ми продемонстрували перший прямий сильний зв’язок між спіновим кубітом і надпровідним кубітом, що означає, що вони могли змусити два кубіти взаємодіяти контрольованим способом. Це свідчить про те, що спіновий кубіт Андрєєва може стати ключовим елементом для з’єднання квантових процесорів на основі радикально різних кубітних технологій: напівпровідникових спінових кубітів і надпровідних кубітів».

Головний дослідник Крістіан Андерсен (Christian Andersen) відмітив, що поточний спін-кубіт Андрєєва ще не ідеальний. Йому ще потрібно продемонструвати багатокубітні операції, які необхідні для універсальних квантових комп’ютерів. Час когерентності також неоптимальний. Це можна покращити, використовуючи інший матеріал. На щастя, масштабованість кубітів є на одному рівні з напівпровідниковими кубітами. Це дає надію, що є можливість дійти до точки, коли створення квантових алгоритмів стане обмежуючим фактором, а не квантове обладнання.

Новий кубіт — головний кандидат на універсальний квантовий комп’ютер

Новий датчик світлового поля для побудови 3D-сцени

Техніка кольорового кодування для отримання зображень у світловому полі має потенційне застосування в таких сферах, як автономне водіння, віртуальна реальність і біологічне зображення.

Дослідницька група факультету природничих наук Національного університету Сінгапуру (NUS) на чолі з професором Лю Сяоганом (Liu Xiaogang) з кафедри хімії розробила датчик 3D-зображення, який має надзвичайно високу кутову роздільну здатність, тобто здатність оптичного приладу розрізняти точки об'єкта, розділені невеликою кутовою відстанню 0,0018o. Цей інноваційний датчик працює на основі унікального принципу перетворення кута на колір, що дозволяє йому виявляти тривимірні світлові поля по всьому рентгенівському спектру у видиме світло.

Світлове поле охоплює сукупну інтенсивність і напрямок світлових променів, які людське око може обробити для точного визначення просторового співвідношення між об’єктами. Однак традиційні світлочутливі технології менш ефективні. Більшість камер, наприклад, можуть створювати лише двовимірні зображення, що достатньо для звичайної фотографії, але недостатньо для більш просунутих програм, включаючи віртуальну реальність, безпілотні автомобілі та біологічні зображення. Ці програми вимагають точної побудови тривимірної сцени конкретного простору. Наприклад, безпілотні автомобілі можуть використовувати зондування світлового поля, щоб переглядати вулиці та точніше оцінювати небезпеки на дорозі, щоб відповідно регулювати свою швидкість.

«Наразі детектори світлового поля використовують масив лінз або фотонних кристалів для отримання кількох зображень одного простору під різними кутами. Однак інтеграція цих елементів у напівпровідники для практичного використання є складною та дорогою, — пояснив професор Лю. - Звичайні технології можуть виявляти світлові поля лише в діапазоні довжин хвиль від ультрафіолетового до видимого світла, що призводить до обмеженої застосовності в рентгенівському зондуванні».

В основі нового датчика світлового поля лежать неорганічні нанокристали перовскіту – сполуки, які мають чудові оптоелектронні властивості. Завдяки своїм керованим наноструктурам нанокристали перовскіту є ефективними випромінювачами світла зі спектром збудження, який охоплює від рентгенівських променів до видимого світла.

Дослідники NUS нанесли кристали перовскіту на прозору тонкоплівкову підкладку та інтегрували їх у кольоровий пристрій із зарядовим зв’язком (ПЗЗ), який перетворює вхідні світлові сигнали у вихідні сигнали з кольоровим кодуванням. Ця кристалоконверторна система містить базовий функціональний блок датчика світлового поля.

Коли падаюче світло потрапляє на датчик, нанокристали збуджуються. У свою чергу, елементи перовскіту випромінюють власне світло різних кольорів залежно від кута, під яким падає вхідний світловий промінь. ПЗЗ фіксує випромінюваний колір, який потім можна використовувати для реконструкції 3D-зображення.

«Однак одного значення кута недостатньо, щоб визначити абсолютну позицію об’єкта в тривимірному просторі, – поділився д-р І Луїн (Yi Luying), науковий співробітник кафедри хімії NUS і перший автор статті. - Ми виявили, що додавання ще одного основного блоку кристалічного перетворювача перпендикулярно до першого детектора та поєднання його з розробленою оптичною системою може надати ще більше просторової інформації щодо об’єкта, про який йде мова».

Потім вони перевірили свій датчик світлового поля в експериментах з підтвердження концепції та виявили, що їхній підхід справді може створювати 3D-зображення — з точною реконструкцією глибини та розмірів — об’єктів, розташованих на відстані 1,5 метра.

Їхні експерименти також продемонстрували здатність нового датчика світлового поля розрізняти навіть дуже дрібні деталі. Наприклад, було створено точне зображення клавіатури комп’ютера, яке зафіксувало навіть неглибокі виступи окремих клавіш.

Новий датчик світлового поля для побудови 3D-сцени

На рисунку показано конструкцію (ліворуч) і вихід (праворуч) 3D-датчика світлового поля. Розроблений пристрій (ліворуч) кодує світлове поле як вихідний колір. Масиви нанокристалів перовскіту з малюнком перетворюють різні напрямки світла на різні кольори, які можна виявити кольоровою камерою ПЗЗ. На правому зображенні показано реконструйоване 3D-зображення глибини моделі Merlion, створене камерою

Нейронні текстури покращують візуалізацію

В останні роки якість візуалізації в реальному часі наближається до рівня VFX (Visual Effects) і кіновиробництва, що породжує нові потужні робочі процеси, такі як віртуальне виробництво, які трансформують кіновиробництво. Ці покращення якості були досягнуті завдяки застосуванню методів, що використовуються в кінематографічному рендерингу, таких як фізичне затінення для фотореалістичного моделювання матеріалів, трасування променів і зменшення шуму для точного глобального моделювання.

Незважаючи на більшу конвергенцію методів візуалізації між кінематографічними програмами та програмами реального часу, робочі процеси створення вмісту залишаються значною мірою різними. Щоб обмежити розмір пам’яті, ігри часто використовують спеціалізовані практики для текстурування моделей, які можуть вимагати значних зусиль, наприклад, повторне використання вмісту через екземпляри, шарування плиткових матеріалів або використання процедурних ефектів. Незважаючи на ці зусилля, ігри зазвичай представляють розмиті, збільшені текстури поблизу камери. Крім того, деякі з цих методів не застосовуються до унікально параметризованого вмісту, наприклад фотограмметрії, використання якої є зростаючою тенденцією в сьогоднішніх іграх. Однією з головних перешкод для досягнення наступного рівня реалізму у візуалізації в реальному часі є обмеження пам’яті на диску, пропускної спроможності завантаження та розміру пам’яті.

У статті під назвою «Нейронне стиснення з довільним доступом текстур матеріалів» (NTC) NVIDIA представляє новий алгоритм стиснення текстур. Робота спрямована на зростання вимог до комп’ютерної пам’яті, яка тепер зберігає текстури високої роздільної здатності, а також багато властивостей і атрибутів, доданих до них, щоб відтворювати високоточні та природно виглядаючі матеріали.

Кажуть, що NTC забезпечує в 4 рази вищу роздільну здатність (на 16 текселів більше), ніж BC (блочне стиснення), яке є стандартним стисненням текстур на основі GPU, доступним у багатьох форматах. Алгоритм NVIDIA представляє текстури як тензори (три виміри), але без будь-яких припущень, як у блочному стисненні (таких, як кількість каналів). Єдине, що NTC передбачає, що кожна текстура має однаковий розмір.                                       

Довільний і локальний доступ є важливою особливістю NTC. Для стиснення текстур GPU надзвичайно важливо, щоб доступ до текстур був доступний за невелику вартість без затримки, навіть якщо застосовуються високі рівні стиснення. Це дослідження зосереджено на стисненні багатьох каналів і MIP-карт (MIP-карта — це послідовність текстур, кожна з яких є представленням того самого зображення з поступово нижчою роздільною здатністю). Таким чином, документ стверджує, що якість і бітрейт кращі, ніж у форматах JPEG XL або AVIF.

Постійний розвиток фотореалізму у візуалізації супроводжується зростанням обсягу текстурних даних і, як наслідок, зростаючими вимогами до сховища та пам’яті. Щоб вирішити цю проблему, пропонується нова методика нейронного стиснення, спеціально розроблена для текстур матеріалів. Розблоковується ще два рівні деталізації, тобто у 16 разів більше текселів, використовуючи стиснення з низьким бітрейтом, із якістю зображення, кращою за передові методи стиснення зображень, такі як AVIF і JPEG XL. У той же час запропонований метод дозволяє здійснювати декомпресію в режимі реального часу за вимогою з довільним доступом, подібно до стиснення блокових текстур на графічних процесорах. Це розширює переваги стиснення на всьому шляху від зберігання на диску до пам’яті. Ключовою ідеєю підходу є стиснення кількох текстур матеріалу та їхніх ланцюжків MIP-карт разом і використання невеликої нейронної мережі, оптимізованої для кожного матеріалу, для їх розпакування. Нарешті, використовується спеціальна навчальна реалізація для досягнення практичної швидкості стиснення, продуктивність якої на порядок перевищує продуктивність загальних фреймворків, таких як PyTorch.

На відміну від звичайних алгоритмів BC, які вимагають спеціального апаратного забезпечення, цей алгоритм використовує методи множення матриці, які тепер прискорені сучасними графічним процесором. Згідно з документом, це робить алгоритм NTC більш практичним і ефективнішим через менші обмеження на диск і пам’ять.

Новий алгоритм стиснення для текстур матеріалів

Згідно зі статтею, нейронні текстури можуть бути візуалізовані в режимі реального часу з до 16 разів більшим текселем, ніж підхід BC.

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT