- ဝေါဟာရပညာ (A မှ D)
- AI စွမ်းရည်ထိန်းချုပ်မှု
- AI Ops
- အယ်လ်ဘမ်များ
- ပိုင်ဆိုင်မှု စွမ်းဆောင်ရည်
- အော်တိုကုဒ်ဒါ
- နောက်ကြောင်းပြန်ထွက်လာပါတယ်။
- Bayes သီအိုရီ
- Big Data
- Chatbot- စတင်သူလမ်းညွှန်
- ကွန်ပျူတာစဉ်းစားတွေးခေါ်
- ကွန်ပျူတာ Vision ၏
- ရှုပ်ထွေးမှု Matrix
- Convolutional အာရုံကြောကွန်ယက်များ
- ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး
- Data Fabric
- ဒေတာပုံပြင်ပြောခြင်း။
- ဒေတာကိုသိပ္ပံ
- ဒေတာသိုလှောင်ခြင်း
- ဆုံးဖြတ်ချက်ပင်
- Deepfakes
- နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း
- နက်ရှိုင်းသောအားဖြည့်သင်ယူမှု
- Devops
- DevSecOps
- ပျံ့နှံ့မှုပုံစံများ
- ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာ
- Dimensionality လျှော့ချရေး
- အသုံးအနှုန်း (E to K)
- အနားသတ် AI
- စိတ်ခံစားမှု AI
- စုစည်းသင်ယူမှု
- ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ Hacking
- ETL
- ရှင်းပြနိုင်သော AI
- ဖက်ဒရယ်သင်ယူမှု
- FinOps
- Generative AI ဖြစ်သည်
- မျိုးရိုးဗီဇဆန့်ကျင်ကွန်ယက်
- Generative vs. ခွဲခြားဆက်ဆံမှု
- Gradient မြှင့်တင်ခြင်း။
- Gradient အဆင်း
- ရိုက်ချက်အနည်းငယ်သာ သင်ယူပါ။
- Image ကိုအမျိုးအစားခွဲခြား
- အိုင်တီလုပ်ငန်းများ (ITOPs)
- Incident Automation
- အင်ဂျင်နီယာသြဇာ
- K-Means Clustering
- K-အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ
- ဝေါဟာရ (L မှ Q)
- အသုံးအနှုန်း (R မှ Z)
- အားဖြည့်သင်ယူခြင်း
- တာဝန်ရှိ AI
- RLHF
- စက်ရုပ်လုပ်ငန်းစဉ်အလိုအလျောက်
- Structured vs Unstructured
- စိတ်ဓါတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- ကြီးကြပ်သူနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော
- ပံ့ပိုးမှု Vector Machines
- Synthetic Data များ
- Synthetic Media
- စာသားခွဲခြား
- TinyML
- လွှဲပြောင်းသင်ယူခြင်း။
- Transformer Neural Networks များ
- Turing စမ်းသပ်မှု
- Vector Similarity ရှာဖွေမှု
AI ၅၀
Quantum Computers တွေက ဘာလဲ။
မာတိကာ
ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် တွက်ချက်မှုများ၏ အမျိုးမျိုးနှင့် တိကျမှုကို သိသိသာသာတိုးမြင့်စေပြီး ကွန်ပျူတာများအတွက် အပလီကေးရှင်းအသစ်များကို ဖွင့်လှစ်ကာ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြစ်ရပ်ဆန်းများ၏ မော်ဒယ်များကို မြှင့်တင်ရန် အလားအလာရှိသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် မီဒီယာလွှမ်းခြုံမှု တိုးလာနေချိန်တွင် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ပုံမှန်ကွန်ပျူတာများနှင့် မည်ကဲ့သို့ ကွာခြားသည်ကို အများအပြား မသိကြသေးပါ။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ မည်သို့အလုပ်လုပ်ပုံ၊ ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းအချို့နှင့် ၎င်းတို့၏ လာမည့်အနာဂတ်ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
Quantum Computer ဆိုတာဘာလဲ။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိရှိ မဆန်းစစ်မီ ခှဲစိတျကုသအရင်ဆုံး သတ်မှတ်ဖို့လိုတယ်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများ. ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာ၏ အတိုကောက်အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်မှာ ဤသို့ဖြစ်သည်- ကွမ်တမ်မက္ကင်းနစ်ကိုအခြေခံသော ကွန်ပျူတာသည် သမားရိုးကျကွန်ပျူတာများထက် များစွာပို၍ ထိရောက်မှုရှိသော ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသော ကွန်ပျူတာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများ၏ အမြန်အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဖြစ်သော်လည်း၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများကို သမားရိုးကျကွန်ပျူတာများနှင့် ခွဲခြားထားသည်ကို အမှန်တကယ်နားလည်ရန် အချိန်အနည်းငယ်ယူလိုပါသည်။
ပုံမှန်ကွန်ပြူတာများသည် အချက်အလက်များကို binary စနစ်ဖြင့် ကုဒ်လုပ်သည်- ဒေတာတစ်ဘစ်စီကို တစ် သို့မဟုတ် သုညအဖြစ် ကိုယ်စားပြုသည်။ စီးရီးများနှင့် သုညများကို စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် အသံကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်အစုအဝေးများကို ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အတွဲလိုက်နှင့် သုညများကို ချိတ်ဆက်ထားသည်။ သို့သော် ဤဒွိစနစ်များတွင် အချက်အလက်များကို one နှင့် zeroes များအဖြစ်သာ သိမ်းဆည်းထားနိုင်ပြီး ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုပုံနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် ခက်ခဲသောကန့်သတ်ချက်ရှိကြောင်းနှင့် ဒေတာပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့သည် ရှည်လျားရှည်လျားသောကြိုးများ မဖြစ်မနေဖြစ်လာရမည်ဖြစ်ပါသည်။ သုည။
ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ဒေတာများကို ပိုမိုထိရောက်စွာ သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး အဓိပ္ပါယ်ပြန်ဆိုနိုင်ရခြင်းအကြောင်းရင်းမှာ ၎င်းတို့သည် ဒေတာကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက် bits များကို အသုံးမပြုသောကြောင့်၊ကျောက်တုံး” Qubits များသည် ဖိုတွန် နှင့် အီလက်ထရွန်များကဲ့သို့ အက်တမ်အမှုန်များဖြစ်သည်။ Qubits တွင် ၎င်းတို့ကို တွက်ချက်နည်းအသစ်အတွက် အသုံးဝင်စေသည့် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသော ဂုဏ်သတ္တိများရှိသည်။ Qubits တွင် ကွန်ပျူတာအင်ဂျင်နီယာများ အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိနှစ်ခုရှိသည်။ superpositions နှင့် entanglement ။
Quantum superpositions များသည် qubits များကို "one" state သို့မဟုတ် "zero" state တွင်သာမက၊ ဤပြည်နယ်များကြားရှိ အဆက်အစပ်တစ်လျှောက်တွင် qubits များတည်ရှိနိုင်သည်ဆိုလိုသည်မှာ အချက်အလက်များကို qubits ဖြင့် ထိန်းထားနိုင်သည်။ ထိုအချိန်တွင်၊ Quantum entanglement သည် qubits အတွဲများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် ဖြစ်စဉ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး qubit တစ်ခုကို ပြောင်းလဲပါက အခြား qubit သည်လည်း ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ပုံစံဖြင့် ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ဤကွမ်တမ်ဂုဏ်သတ္တိများကို ပိုမိုထိရောက်သောနည်းလမ်းများဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
Quantum Computer တွေ ဘယ်လိုလည်ပတ်သလဲ။
Quantum "superpositions" သည် တစ်ကြိမ်လျှင် ရာထူးတစ်ခုထက်ပို၍ရနိုင်သည်ဟူသောအချက်မှ ၎င်းတို့၏အမည်ကိုရရှိသည်။ bits သည် position နှစ်ခုသာရှိသော်လည်း qubits သည် state အများအပြားတွင် တစ်ပြိုင်နက်တည်ရှိနိုင်သည်။
ကွမ်တမ် superpositions များတည်ရှိခြင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို ကျေးဇူးတင်လျက်၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် မတူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေရလဒ်များကို တစ်ချိန်တည်းတွင် တွက်ချက်ပေးနိုင်သည်။ တွက်ချက်မှုများပြီးသည်နှင့်၊ qubits များကိုတိုင်းတာပြီး quantum state ကို 0 သို့မဟုတ် 1 သို့ XNUMX သို့မဟုတ် XNUMX သို့ဖြစ်စေ နောက်ဆုံးရလဒ်ကိုဖန်တီးပေးကာ ရလဒ်ကို သမားရိုးကျကွန်ပျူတာများက အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်ပါသည်။
Quantum computing သုတေသီများနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် မိုက်ခရိုဝေ့ဖ်များ သို့မဟုတ် တိကျသောလေဆာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် qubits များ၏ အနေအထားကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
ကွန်ပြူတာအင်ဂျင်နီယာများသည် ကွန်ပျူတာများ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကွမ်တမ် ချိတ်ဆက်မှုအား အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။ Quantum entanglement သည် qubits နှစ်ခုကို အတူတကွ ချိတ်ဆက်နိုင်သည်ဟူသော အချက်ကို ရည်ညွှန်းပြီး qubits များထဲမှ တစ်ခုကို ပြောင်းလဲခြင်းသည် အခြား qubit ကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော နည်းလမ်းဖြင့် ပြောင်းလဲစေပါသည်။ qubits များသည် အဘယ်ကြောင့် ထိုသို့သော ဆက်ဆံရေးကို ထူထောင်နိုင်သနည်း သို့မဟုတ် ဤဖြစ်စဉ်သည် အတိအကျ အလုပ်လုပ်ပုံကို အပြည့်အဝနားမလည်သော်လည်း သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများအတွက် ၎င်းကို အခွင့်ကောင်းယူနိုင်လောက်အောင် ကောင်းစွာနားလည်ထားသည်။ ကွမ်တမ် ချိတ်ဆက်မှု ကြောင့်၊ ကွမ်တမ် စက်တစ်ခုသို့ အပို qubits များ ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် ကွန်ပြူတာ၏ လုပ်ငန်းစဉ် စွမ်းအားကို နှစ်ဆ တိုးစေရုံမျှမက၊ ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်မှု ပါဝါကို အဆတိုး ချဲ့ထွင်နိုင်သည်။
ဤအရာအားလုံးသည် အနည်းငယ် စိတ်ကူးယဉ်ဆန်လွန်းသည်ဟု ထင်ပါက၊ ဝင်္ကပါတစ်ခုကို စိတ်ကူးကြည့်ခြင်းဖြင့် superpositions များသည် အသုံးဝင်ပုံကို ဖော်ပြနိုင်ပါသည်။ သာမန်ကွန်ပြူတာတစ်လုံးသည် ဝင်္ကပါတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားရန်အတွက်၊ အောင်မြင်သောလမ်းကြောင်းကို ရှာမတွေ့မချင်း ဝင်္ကပါလမ်းကြောင်းတစ်ခုစီကို စမ်းကြည့်ရမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း၊ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် ပေးထားသည့်ပြည်နယ်တစ်ခုနှင့် ချိတ်ဆက်ထားခြင်းမဟုတ်သောကြောင့် မတူညီသောလမ်းကြောင်းအားလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်စူးစမ်းလေ့လာနိုင်သည်။
ဤအရာအားလုံးသည် မသေချာမရေရာမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ၏ ဆက်စပ်မှုရှိသော ဂုဏ်သတ္တိများနှင့် superpositions များ၏ အသုံးဝင်မှုကို ဖြစ်စေသည်၊ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အခြေအနေများနှင့် ရလဒ်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်ဟု ဆိုနိုင်သည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများအား ပုံစံမျိုးစုံနှင့် အသွင်အပြင်များစွာရှိသော အခြေအနေများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကူညီပေးလိမ့်မည်၊
Quantum Computer ကို ဘာအတွက်အသုံးပြုကြသလဲ
ယခု ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ လည်ပတ်ပုံအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းရှိသဖြင့် ဖြစ်နိုင်ချေကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများအတွက် case များကိုအသုံးပြုပါ။
ရိုးရာတွက်ချက်မှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများကို သုံးနိုင်သည်ဟူသောအချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရည်ညွှန်းထားပြီးဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာနည်းပညာကို သမားရိုးကျကွန်ပြူတာများဖြင့်ပင် ဖြစ်နိုင်ချေမရှိ၊ သို့မဟုတ် လက်တွေ့မဆန်သော အရာများကို ရရှိရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ၏ အလားအလာအကောင်းဆုံးနှင့် စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးအသုံးချပလီကေးရှင်းများထဲမှတစ်ခုမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်ဖြစ်သည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များမှ ဖန်တီးထားသော မော်ဒယ်များကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ၎င်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲကို မြှင့်တင်ရန် စွမ်းအားရှိသည်။ Google သည် ၎င်း၏ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများကို လက်ရှိအသုံးပြုနေပါသည်။ မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များ ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးသည်။
ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ပါဝင်ရန် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုလည်းရှိသည်။ ဓာတုတုံ့ပြန်မှုနှင့် တုံ့ပြန်မှုများ. အဆင့်မြင့် သာမာန်ကွန်ပြူတာများပင်လျှင် မေးခွန်းထုတ်သော မော်လီကျူးများ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို အတုယူခြင်းဖြင့် ရရှိနိုင်သော အတော်လေးရိုးရှင်းသော မော်လီကျူးများကြားတွင် တုံ့ပြန်မှုများကိုသာ စံနမူနာပြုနိုင်သည်။ သို့သော် Quantum ကွန်ပျူတာများသည် သုတေသီများအား ၎င်းတို့ရှာဖွေနေသော မော်လီကျူးများကဲ့သို့ တိကျသော ကွမ်တမ်ဂုဏ်သတ္တိများရှိသော မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးခွင့်ပြုသည်။ ပိုမိုမြန်ဆန်သော၊ ပိုမိုတိကျသော မော်လီကျူးပုံစံပြုလုပ်ခြင်းသည် ကုသဆေးအသစ်များနှင့် ပိုမိုထိရောက်သော ဆိုလာပြားများကဲ့သို့သော စွမ်းအင်နည်းပညာများဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် အသုံးပြုရန် ပစ္စည်းအသစ်များဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည်ဖြစ်သည်။
Quantum Computer များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ရာသီဥတုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်စေရန်။ ရာသီဥတုသည် ဖြစ်ရပ်များစွာ၏ ဆုံစည်းချက်ဖြစ်ပြီး ရာသီဥတုပုံစံများကို ခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသည့် ဖော်မြူလာများသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ကွဲပြားမှုများများစွာပါရှိသည်။ မိုးလေဝသအခြေအနေများ ကိုယ်တိုင်ပြောင်းလဲနိုင်သည်ဆိုပါက ရာသီဥတုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများအားလုံးကို လုပ်ဆောင်ရန် အချိန်အတော်ကြာ ကြာမြင့်နိုင်သည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ရာသီဥတုကိုခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသောညီမျှခြင်းများသည် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာတစ်လုံးကို အသုံးချနိုင်သည့် လှိုင်းသဘာဝရှိသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများသည် သုတေသီများအား ရာသီဥတုပြောင်းလဲနေသော ကမ္ဘာကြီးတွင် လိုအပ်သော ပိုမိုတိကျသော ရာသီဥတုပုံစံများ ဖန်တီးရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို လူများ၏ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှုရှိစေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ကွမ်တမ် cryptography အရာဝတ္တုကို တိုင်းတာရန် ကြိုးပမ်းမှုတိုင်းသည် ထိုအရာဝတ္တုအား ပြောင်းလဲမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အဆုံးသတ်သွားသည့် ကွမ်တမ်မသေချာမရေရာမှုနိယာမကို အသုံးပြုသည်။ ဆက်သွယ်ရေးကို ကြားဖြတ်ရန် ကြိုးပမ်းခြင်းသည် ထွက်ပေါ်လာသော ဆက်သွယ်မှုကို လွှမ်းမိုးနိုင်ပြီး လက်ဆော့ခြင်း၏ အထောက်အထားကို ပြသသည်။
Quantum Computing ၏အနာဂတ်
ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများအတွက် အသုံးပြုမှုအများစုသည် ပညာရှင်များနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်သာဖြစ်သည်။ စားသုံးသူ/အများပြည်သူလူထုသည် ကွမ်တမ်စမတ်ဖုန်းများကို မကြာမီအချိန်အတွင်း ရရှိလိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာကို လည်ပတ်ရန်အတွက် အထူးပြုကိရိယာများ လိုအပ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ မိနစ်အများစုပြောင်းလဲမှုများသည် qubits များကို အနေအထားပြောင်းကာ superposition အခြေအနေမှ ထွက်သွားစေနိုင်သောကြောင့် ကွမ်တမ်ကွန်ပျူတာများသည် အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေရန် အလွန်အကဲဆတ်ပါသည်။ ၎င်းကို ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာများ တိုးတက်မှုနှုန်းသည် ပုံမှန်ကွန်ပျူတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အလွန်နှေးကွေးသွားပုံပေါ်သည့် အကြောင်းရင်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ Quantum ကွန်ပျူတာများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အခြားလျှပ်စစ်ပစ္စည်းကိရိယာများနှင့် သီးခြားခွဲထုတ်ထားသော အလွန်နိမ့်သောအပူချိန်အခြေအနေများတွင် လည်ပတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ကြိုတင်ကာကွယ်မှုများ အားလုံးနှင့်ပင်၊ ဆူညံသံသည် တွက်ချက်မှုများတွင် အမှားအယွင်းများကို ဖန်တီးနိုင်ဆဲဖြစ်ပြီး သုတေသီများသည် qubits ပိုမိုစိတ်ချရစေရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေနေကြသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာသည် လက်ရှိစူပါကွန်ပြူတာ၏ ပါဝါကို အပြည့်အ၀ ဖြတ်တောက်ပေးသည့် ကွမ်တမ် ထိပ်တန်းအောင်မြင်မှုကို ရရှိရန်အတွက် qubits များကို ချိတ်ဆက်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ အမှန်တကယ် ကွမ်တမ် ထိပ်တန်းကွန်ပြူတာ တစ်လုံးသည် qubits ထောင်ပေါင်းများစွာ လိုအပ်သော်လည်း ယနေ့ခေတ် အကောင်းဆုံး ကွမ်တမ် ကွန်ပျူတာများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် 50 qubits နှင့်သာ ဆက်ဆံသည်။ သုတေသီများသည် ပိုမိုတည်ငြိမ်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော qubits ဖန်တီးရန် လမ်းတွင်း၌ အဆက်မပြတ်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ကွမ်တမ်ကွန်ပြူတာနယ်ပယ်မှ ကျွမ်းကျင်သူများသည် အားကောင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကွမ်တမ်စက်ပစ္စည်းများကို ခန့်မှန်းကြသည်။ ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုအတွင်း ဤနေရာတွင် ရှိနေနိုင်သည်။
ဘလော့ဂါနှင့် ပရိုဂရမ်မာများအတွက် အထူးပြုပါ။ စက်သင်ယူ နှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း အကြောင်းအရာများ လူမှုဆက်ဆံရေးကောင်းမွန်ရန်အတွက် AI ၏စွမ်းအားကို အခြားသူများအား ကူညီပေးနိုင်ရန် Daniel က မျှော်လင့်ထားသည်။
သင်ကြိုက်နှစ်သက်စေခြင်းငှါ
Tiny AI ၏ နောက်မျိုးဆက်- Quantum Computing၊ Neuromorphic Chips နှင့် Beyond
Quantum-Enhanced AI သည် ကင်ဆာဆေးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲသည်- စက်မှုမျိုးဆက် AI ဖြင့် ရှေ့သို့ ခုန်တက်သည်
Generative AI အတွက် Quantum Computing က ဘာလဲ
AI နှင့် Neuromorphic Computing အကြားကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးပေးခြင်း
Quantum Leap- UCC သုတေသီများသည် Quantum Computing ၏အနာဂတ်အတွက် အလားအလာရှိသောသော့ချက်ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်
Quantum Algorithms သည် ပိုကြီးသော မော်လီကျူးများကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်သည်။