Nvidia кванттық компьютерлер жасанды интеллектіні синтетикалық деректермен үйретеді деп болжайды
Nvidia компаниясының бас директоры Дженсен Хуанг кванттық компьютерлер болашақта молекулаларды, ақуыздарды және химиялық реакцияларды модельдеу арқылы ЖИ-ді оқытуға көмектесуі мүмкін екенін айтады. Мұндай модельдеулер ғылыми ЖИ-ге арналған синтетикалық оқыту деректерін жасай алады, алайда бұл әзірге қолданыстағы тәсіл емес, болашақтағы мүмкіндік қана.
Бұл мәлімдемелер Nvidia Германиядағы JUPITER суперкомпьютерінде 8 192 GH200 суперчипін пайдаланып, 104 кубиттік ақауға төзімді кванттық процессорды модельдегенін хабарлаған тұста жасалды. Модельдеу кезінде «сиқырлы күйлерді өсіру» деп аталатын әдіс сыналды. Хабарларға қарағанда, ол қателерді түзетуге қажет физикалық кубиттер санын 90%-ға азайтады. Нәтиже жұмыс істеп тұрған ақауға төзімді кванттық компьютерде емес, модельдеу барысында алынды.
Nvidia гибридті кванттық-GPU жүйелері мен CUDA-Q сияқты құралдарды әзірлеп жатыр. Компания стратегиясында GPU кванттық жабдықты жобалау мен сынауға арналған инфрақұрылым ретінде қарастырылады. Ықтимал қолдану салаларына дәрі-дәрмек іздеу және материалтану жатады, бірақ коммерциялық пайдасы әзірге белгісіз.
Neutral
Бұл хабарландырудың криптовалюта бағаларына, блокчейннің қолданысқа енуіне немесе токендерге деген сұранысқа тікелей қатысы жоқ, сондықтан нарыққа бейтарап көзқарас ұстанған жөн. Хуанг кванттық компьютерлерді болашақта AI үйретуге арналған деректердің ықтимал көзі ретінде сипаттады; 104 кубитке қатысты жарияланған жұмыс практикалық, ақауға төзімді машинаның көрсетілімі емес, симуляция болды. Физикалық кубиттерге қойылатын талапты 90%-ға азайту туралы мәлімдеме де нақты жабдықта әлі дәлелденуі керек.
Қысқа мерзімде бұл жаңалық Nvidia-ға, сондай-ақ AI мен кванттық есептеулердің кеңірек салаларына назар аудартуы мүмкін, бірақ негізгі криптоактивтер үшін айқын катализатор ұсынбайды. Трейдерлер AI тақырыбындағы токендерге көңіл күйдің қысқа мерзімге ауысуын байқауы мүмкін; мұндай жағдайлар AI немесе чип индустриясына қатысты кеңінен талқыланған хабарландырулардан кейін бұрын да болған. Дегенмен, мұндай қозғалыстар осы жаңалықтан гөрі жалпы тәуекелге деген тәбет пен жекелеген токендердің өтімділігіне көбірек тәуелді болуы ықтимал.
Ұзақ мерзімді перспективада пайдалы кванттық симуляция ғылыми AI-ды қолдап, өнімділігі жоғары есептеулерге деген сұранысты арттыруы мүмкін. Бұл технологиялық инвестициялар үшін маңызды болар еді, алайда криптовалюта нарықтарына әсері жанама әрі белгісіз. Трейдерлер бұл хабарландыруды криптовалюта бағаларына қатысты іргелі сигнал ретінде қабылдағаннан гөрі, аппараттық құралдардағы нақты жетістіктерді, коммерциялық енгізулерді және жалпы нарық көрсеткіштерін бақылауы керек.