menu
close

Квантовите изчисления постигат историческо експоненциално ускорение

Изследователи демонстрираха първото безусловно експоненциално предимство на квантовите компютри, използвайки 127-кубитовите процесори Eagle на IBM, което бележи вододелен момент за квантовите изчисления. Този пробив, публикуван в Physical Review X, доказва, че квантовите компютри могат категорично да превъзхождат класическите системи без теоретични допускания. Междувременно Google представи AlphaGenome за анализ на ДНК, а Microsoft обяви 9 000 съкращения въпреки ангажимент от 80 милиарда долара за инфраструктура за изкуствен интелект.
Квантовите изчисления постигат историческо експоненциално ускорение

Екип, ръководен от професор Даниел Лидар от Университета на Южна Калифорния, постигна това, което експертите наричат „светия граал“ на квантовите изчисления: първото безусловно експоненциално ускорение спрямо класическите компютри. Използвайки 127-кубитовите квантови процесори Eagle на IBM, изследователите демонстрираха този пробив чрез решаване на вариация на проблема на Саймън, считан за предшественик на алгоритъма за факторизация на Шор.

Резултатите, публикувани в Physical Review X на 5 юни 2025 г., представляват фундаментална промяна в практическите възможности на квантовите изчисления. „Експоненциалното ускорение е най-драматичният тип ускорение, което очакваме да видим от квантовите компютри“, обяснява Лидар, който е и съосновател на Quantum Elements, Inc.

За разлика от предишни твърдения, изискващи недоказани предположения за класическите алгоритми, това постижение се счита за „безусловно“ – тоест квантовото предимство не може да бъде оспорено или отменено. Изследователите са приложили усъвършенствани техники за корекция на грешки, включително динамично декуплиране и смекчаване на грешки при измерване, за да постигнат надеждни резултати въпреки присъщия шум в съвременните квантови системи.

В други значими развития в сферата на изкуствения интелект Google DeepMind представи AlphaGenome – мощен нов AI модел за анализ на ДНК последователности. Системата може да обработва до един милион ДНК букви едновременно и да предсказва хиляди молекулярни свойства с резолюция на единична двойка бази. AlphaGenome е достъпен чрез API за некомерсиални изследвания и цели да хвърли светлина върху това как генетичните вариации влияят на регулацията на гените и механизмите на заболяванията.

„Това е един от най-фундаменталните проблеми не само в биологията – а и в цялата наука“, казва Пушмит Кохли, ръководител на AI за наука в Google DeepMind. Моделът надгражда предишната работа на DeepMind в областта на геномиката и допълва AlphaMissense, който се специализира в протеин-кодиращите региони.

Междувременно Microsoft обяви на 2 юли, че ще съкрати 9 000 работни места в световен мащаб, което представлява близо 4% от работната ѝ сила. Това следва по-ранни съкращения на 6 000 позиции през май, с което общият брой съкратени през 2025 г. надхвърля 15 000. Съкращенията идват на фона на ангажимент на Microsoft за капиталови разходи в размер на 80 милиарда долара за фискалната 2025 г., насочени основно към развитие на инфраструктура за изкуствен интелект.

Този момент отразява по-широкото предизвикателство пред технологичните компании, които балансират между масивни инвестиции в AI и оптимизация на работната сила. Главният изпълнителен директор на Microsoft Сатя Надела наскоро отбеляза, че до 30% от кода на компанията вече се пише от AI инструменти, което сигнализира за преход към по-автоматизирани операции.

Source:

Latest News