複合式量子機器學習
量子計算和機器學習是當今最具有潛力的運算科技。這兩項科技將能從新定義什麼問題是能解的、什麼問題是不能解的。機器學習是當代人工智慧的核心,已經在賽局、醫療、科學、自動機器等領域有許多突破。量子計算發展速度雖然稍慢,但它能僅僅使用幾個運算指令就解決古典電腦需要花費指數時間的問題。如果將兩者結合,究竟會產生怎麼樣的科技呢?本文介紹一項結合古典機器學習和量子計算的最新研究。
Read more模擬火焰需要理解背後的流體力學和分子光譜,製作爆炸特效需要研究炸彈的特性和物體的破壞力學。為了做出最真實、最能感動人的動畫特效,必須要對背後的物理機制做非常深入的研究。電影特效的研發已經是一個尖端的科學領域。從理解物理現象的微觀機制到如何有效計算和生成影像,動畫特效產業可以說是「科學中的藝術,藝術中的科學」。
Read more電流在超導體內能不受阻力的流動,可以100%傳遞電能,不損失能量也不排放廢熱。如果能在室溫實現超導體,將是一個顛覆性的科技。近日,美國海軍發表一份關於室溫超導體的專利。不同於其他同性質的專利,它並不著重於任何化學配方,而是描述一個能產生超導的物理機制。儘管專利內並沒有實驗數據佐證,其提出的方法可信度非常高。
Read more■從1990年代至今,半導體界持續使用波長為248奈米和193奈米的光源製造電子元件。這段期間科學家和工程師不斷挑戰物理極限,使用相同的波長製造出更精細的元件,至今已經超過二十年。然而,半導體從1997年的250奈米節點到2018年的7奈米節點,很難再繼續微縮了。為了製作更小更快的電子元件,半導體製程需要波長越短的光線。下一個世代的半導體將會使用全新的光源:波長為13.5奈米的極端紫外光。
Read more■透鏡是光學最基本的元件之一,它能讓光線聚焦或發散,也能讓物體成像放大或縮小。要對越小的物體成像,必須使用波長越短的光線。在許多應用中,只有極端紫外光(波長在100奈米以下)才能滿足成像的需求。但是短波長的光線非常容易被物體吸收,所以大部分的透鏡對極端紫外光來說都是不透明的。德國科學家使用氣體透鏡解決這個問題。這個氣體透鏡的吸收率只有5%,能調控光線折射的角度和光束聚焦的程度,並且能同時當作凹透鏡和凸透鏡使用。
Read more■量子優勢(Quantum Supremacy) 是一個假說,指的是量子電腦擁有任何古典電腦都無法匹敵的計算能力。各大研究機構、政府和公司都正積極發展量子電腦,其原因非常明顯:誰能掌握最強的計算能力,誰就能掌握包含人工智慧、情報和安全通訊等科技的主宰權。但是在現階段,量子電腦還處於嬰兒時期,而且量子優勢是否真實存在還是一個未知數。本文介紹現階段量子電腦的合理應用,以及IBM 科學家證明量子電腦在某個常見的問題具有絕對優勢。
Read more■密碼學是安全通訊的基礎。密鑰是加解密訊息的重要依據。對於密鑰持有者以外的人而言,唯有暴力破解或竊取密鑰一途。前者需要龐大運算資源,可能一輩子都徒勞無功,後者相對而言容易許多。1970年代, Whitfield Diffie提出一個嶄新的密鑰分享協定,解決了如何安全傳遞密鑰的難題,奠定現代安全通訊的基礎,也因此獲得圖靈獎殊榮。然而隨著AI與物聯網的興起,密碼學也因此遭遇新的難題,本文將聚焦於其中三項前景看好的潛在解決方案。
Read more■原子是組成大部分物質的基本單位,自由操縱單一原子可說是一種終極科技。1990年代,IBM就展示了原子操縱術,用35顆原子排出「IBM」三個英文字母。但是這個技術只能用在材料表面,原子僅限在二維方向中移動,三維空間的原子操縱仍未達成。隨著冷原子科技的發展,科學家對原子的掌握度越來越高,如今終於能用原子在真空中排出任意複雜的3D結構。這項科技能應用在新穎材料發展、凝聚態物理研究和量子電腦開發。
Read more■面對一張影像,我們「得到」的比起我們實際「看到」的豐富許多。我們的大腦在理解影像時,會將常識應用在其中,解讀影像沒有包含的部分。例如:看到桌子的三隻腳,我們能推論出被擋住的第四隻腳的形狀和顏色。要訓練人工系統達到相同的空間認知能力,需要大量手工標記的數據。對此,DeepMind公司近日發展一種人工智慧,能蒐集數據並訓練自己,突破數據不足的限制。對於一張2D影像,它能建構出3D的空間資訊,並且對從未看過的場景做出正確的預測。
Read more密碼學是安全通訊的基礎。密鑰是加解密訊息的重要依據。對於密鑰持有者以外的人而言,唯有暴力破解或竊取密鑰一途。前者需要龐大運算資源,可能一輩子都徒勞無功,後者相對而言容易許多。1970年代, Whitfield Diffie提出一個嶄新的密鑰分享協定,解決了如何安全傳遞密鑰的難題,奠定現代安全通訊的基礎,也因此獲得圖靈獎殊榮。然而隨著AI與物聯網的興起,密碼學也因此遭遇新的難題,本文將聚焦於其中三項前景看好的潛在解決方案。
Read more史丹佛大學應用物理系博士班 陳奕廷 探索
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