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量子にインスパイアされたアルゴリズムは、より良い気象予測を可能にする可能性があります

乱流の空気の流れを正確にシミュレートすることは、天気予報に不可欠ですeumetSat/esa 量子にインスパイアされたアルゴリズムは、既存のツールよりもはるかに速く古典的なコンピューター上の乱流液フローをシミュレートでき、大規模なスーパーコンピューターの数日から通常のラップトップの数時間まで計算時間を削減できます。これは改善される可能性があります 天気予報 研究者によると、産業プロセスの効率を高めます。 液体または空気の乱流には、非常に混ot的に複雑になる多数の相互作用性の渦が含まれます。 最も強力なコンピューター。量子のカウンターパートは問題を改善することを約束しますが、現在、最も先進的なマシンでさえ、初歩的なデモ以外は何もできません。 これらの乱流シミュレーションは、正確な計算を確率に置き換えることで簡素化できます。しかし、この近似でさえ、科学者に解決することを確実に要求している計算を科学者に残します。 ニキータ・グーリアノフ オックスフォード大学と彼の同僚は現在、テンソルネットワークと呼ばれる量子コンピューターにインスパイアされたアルゴリズムを使用して、乱流確率分布を表す新しいアプローチを開発しました。 テンソルネットワークは物理学に由来し、2000年代初頭に一般的に使用されました。彼らは現在、本当に便利な量子機械が利用可能になる前に、既存のクラシックコンピューターからはるかに多くのパフォーマンスを発揮するための有望なパスを提供しています。 「アルゴリズムと考え方は、量子シミュレーションの世界に由来します。これらのアルゴリズムは、量子コンピューターが行うことに非常に近いものです」とGourianov氏は言います。 「理論と実際の両方で、非常に劇的なスピードアップが見られます。」 わずか数時間で、チームは以前にスーパーコンピューターで数日かかったラップトップでシミュレーションを実行することができました。新しいアルゴリズムでは、プロセッサの需要が1000倍減少し、メモリ需要が100万倍減少しました。このシミュレーションは単なるテストでしたが、大規模な同じタイプの問題は、天候の予測、航空機の空力分析、工業化学プロセスの分析の背後にあります。 5つの次元のデータを持っている乱流の問題は、テンソルを使用せずに非常に困難になります、と言います グンナー・メラー 英国ケント大学で。 「計算上、それは悪夢です」と彼は言います。 「スーパーコンピューターを飼っていて、1〜2ヶ月間実行して喜んでいる場合、限られたケースでそれを行うことができます。」 テンソルネットワークは、実際には、シミュレーションが必要とするデータの量を減らし、それを実行するのに必要な計算能力を大幅に削減することにより機能します。削除されたデータの量と性質は、上下の精度のレベルをダイヤルすることにより、慎重に制御できます。 これらの数学ツールは、量子コンピューター開発者と古典的なコンピューター科学者の間の猫とマウスのゲームですでに使用されています。 Googleは2019年にSycamoreと呼ばれる量子プロセッサが達成したと発表しました 「量子優位性」 - 量子コンピューターが、すべての意図と目的で、通常のコンピューターでは不可能なタスクを完了できるポイント。 ただし、従来のグラフィックプロセッシングユニットの大きなクラスターで同じ問題をシミュレートするテンソルネットワークは、14秒を超えて同じことを達成しました。 Googleの以前の主張を損なう。 Googleはそれ以来です もう一度先に引っ張った 新しいウィロークアンタムマシンを使用しています。 大規模で断層耐性の量子コンピューターが作成されると、クラシックコンピューターよりもはるかに大きな精度ではるかに大きなスケールでテンソルを実行できますが、Möllerはその間に達成される可能性のあるものに興奮していると言います。 「ラップトップを使用すると、このペーパーの著者は、スーパーコンピューターで可能なことを打ち負かす可能性があります。 「このアルゴリズムをスーパーコンピューターで使用する場合、直接的な計算アプローチを使用することができるよりもはるかに進むことができます。すぐに大きな利益があり、完璧な量子コンピューターを持つためにさらに10年待つ必要はありません。」 トピック: #量子にインスパイアされたアルゴリズムはより良い気象予測を可能にする可能性があります

量子にインスパイアされたアルゴリズムは、より良い気象予測を可能にする可能性があります

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2025-01-29 19:00:00

乱流の空気の流れを正確にシミュレートすることは、天気予報に不可欠です

eumetSat/esa

量子にインスパイアされたアルゴリズムは、既存のツールよりもはるかに速く古典的なコンピューター上の乱流液フローをシミュレートでき、大規模なスーパーコンピューターの数日から通常のラップトップの数時間まで計算時間を削減できます。これは改善される可能性があります 天気予報 研究者によると、産業プロセスの効率を高めます。

液体または空気の乱流には、非常に混ot的に複雑になる多数の相互作用性の渦が含まれます。 最も強力なコンピューター。量子のカウンターパートは問題を改善することを約束しますが、現在、最も先進的なマシンでさえ、初歩的なデモ以外は何もできません。

これらの乱流シミュレーションは、正確な計算を確率に置き換えることで簡素化できます。しかし、この近似でさえ、科学者に解決することを確実に要求している計算を科学者に残します。

ニキータ・グーリアノフ オックスフォード大学と彼の同僚は現在、テンソルネットワークと呼ばれる量子コンピューターにインスパイアされたアルゴリズムを使用して、乱流確率分布を表す新しいアプローチを開発しました。

テンソルネットワークは物理学に由来し、2000年代初頭に一般的に使用されました。彼らは現在、本当に便利な量子機械が利用可能になる前に、既存のクラシックコンピューターからはるかに多くのパフォーマンスを発揮するための有望なパスを提供しています。

「アルゴリズムと考え方は、量子シミュレーションの世界に由来します。これらのアルゴリズムは、量子コンピューターが行うことに非常に近いものです」とGourianov氏は言います。 「理論と実際の両方で、非常に劇的なスピードアップが見られます。」

わずか数時間で、チームは以前にスーパーコンピューターで数日かかったラップトップでシミュレーションを実行することができました。新しいアルゴリズムでは、プロセッサの需要が1000倍減少し、メモリ需要が100万倍減少しました。このシミュレーションは単なるテストでしたが、大規模な同じタイプの問題は、天候の予測、航空機の空力分析、工業化学プロセスの分析の背後にあります。

5つの次元のデータを持っている乱流の問題は、テンソルを使用せずに非常に困難になります、と言います グンナー・メラー 英国ケント大学で。 「計算上、それは悪夢です」と彼は言います。 「スーパーコンピューターを飼っていて、1〜2ヶ月間実行して喜んでいる場合、限られたケースでそれを行うことができます。」

テンソルネットワークは、実際には、シミュレーションが必要とするデータの量を減らし、それを実行するのに必要な計算能力を大幅に削減することにより機能します。削除されたデータの量と性質は、上下の精度のレベルをダイヤルすることにより、慎重に制御できます。

これらの数学ツールは、量子コンピューター開発者と古典的なコンピューター科学者の間の猫とマウスのゲームですでに使用されています。 Googleは2019年にSycamoreと呼ばれる量子プロセッサが達成したと発表しました 「量子優位性」 – 量子コンピューターが、すべての意図と目的で、通常のコンピューターでは不可能なタスクを完了できるポイント。

ただし、従来のグラフィックプロセッシングユニットの大きなクラスターで同じ問題をシミュレートするテンソルネットワークは、14秒を超えて同じことを達成しました。 Googleの以前の主張を損なう。 Googleはそれ以来です もう一度先に引っ張った 新しいウィロークアンタムマシンを使用しています。

大規模で断層耐性の量子コンピューターが作成されると、クラシックコンピューターよりもはるかに大きな精度ではるかに大きなスケールでテンソルを実行できますが、Möllerはその間に達成される可能性のあるものに興奮していると言います。

「ラップトップを使用すると、このペーパーの著者は、スーパーコンピューターで可能なことを打ち負かす可能性があります。 「このアルゴリズムをスーパーコンピューターで使用する場合、直接的な計算アプローチを使用することができるよりもはるかに進むことができます。すぐに大きな利益があり、完璧な量子コンピューターを持つためにさらに10年待つ必要はありません。」

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執筆者について: nipponese

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