Компьютеры будущего: основные концепты
Главную роль в устройстве компьютера играют электроны. Оседая в ячейках памяти и регистрах процессора, они формируют информацию, с которой работает пользователь. Но скорость электронов конечна и не очень велика. И время, которое необходимо электрону для прохождения по системе, становится решающей преградой в дальнейшем повышении производительности. Выход можно найти либо в уменьшении размеров систем, либо в новом подходе к их устройству. И поскольку бесконечно уменьшать размеры нельзя, в ход идут новые алгоритмы работы и попытки заменить электроны другими частицами.
Новые алгоритмы для старых электронов
Для задач, связанных с вычислением вероятностей, инженеры американской компании Lyric Semiconductor предлагают использовать процессоры, основанные на принципах байесовской вероятности. Они могут применяться в поисковых системах, системах финансового моделирования и биржевого прогнозирования, обработки биологических и медицинских данных. Такой подход позволяет распределить нагрузку между узлами системы, увеличить производительность и сократить время выполнения поставленных задач.
Компания Lyric Semiconductor создала первый вероятностный процессор
Принцип распределения нагрузки используют при обработке больших массивов данных. При таком подходе множество компьютеров, связанных между собой, работают как единая система. Например, самый «шустрый» процессор на сегодня имеет пиковую производительность в 24 TFlop/s, в то время как распределенная система научно-исследовательского вычислительного центра МГУ имеет пиковую производительность 420 TFlop/s.
Также для повышения скорости вычислений все больше начинают использовать процессоры видеокарт. Преимущество в скорости графическим процессорам дает архитектура, разработанная именно для вычислительных операций. Используя специальное ПО, можно перенаправить основную вычислительную нагрузку с CPU на GPU.
Тем не менее все ближе тот момент, когда кремниевые процессоры не смогут справляться с поставленными задачами, даже с учетом распределения нагрузок и использования архитектур графических и дополнительных процессоров. Выход может быть найден в концептуально новых системах, не ограниченных скоростью электронов.
Компьютеры нового тысячелетия
На данный момент активно ведутся разработки молекулярных, оптических и квантовых устройств, а также ДНК-компьютеров. Сложность разработки таких систем заключается в необходимости перестроения всех основных узлов: центрального процессора, элементов памяти, устройств ввода/вывода.
В основе молекулярных компьютеров лежат бистабильные молекулы, которые могут находится в двух устойчивых термодинамических состояниях. Каждое такое состояние характеризуется своими химическими и физическими свойствами. Переводить молекулы из одного состояния в другое можно с помощью света, тепла, химических агентов, электрических и магнитных полей. По сути, эти молекулы являются транзисторами размером в несколько нанометров.
Благодаря малым размерам бистабильных молекул можно увеличить количество элементов на единицу площади. Другим достоинством молекул является малое время отклика, которое составляет порядка 10 -15 с. Сами бистабильные переключатели управляются световыми, электрическими импульсами или электрохимическими реакциями. Соединяют функциональные элементы нанотрубки или сопряженные полимеры.
Другой тип компьютеров нового поколения также основан на молекулах, но уже молекулах ДНК. Впервые ДНК–вычисления были проведены в 1994 г. Леонардом Эдлеманом (Leonard Adleman), профессором Университета Южной Калифорнии, для решения задачи коммивояжера. В ДНК–компьютерах роль логических вентилей играют подборки цепочек ДНК, которые образуют друг с другом прочные соединения. Для наблюдения состояния всей системы в последовательность внедрялись флуоресцирующие молекулы. При определенных сочетаниях свечения молекул подавляли друг друга, что соответствовало нулю в двоичной системе. Единице же соответствовало усиленное свечение флюоресцентов. Возможно строить последовательности цепочек, в которых выходной сигнал одной цепочки служит входным сигналом другой.
MAYA-II в руках исследователя. Дисплей на заднем плане показывает результат одной из игр в крестики-нолики. ДНК-компьютер (вместо ноликов он играл красными точками), как видим, выиграл у человека (синие точки, иначе — крестики)
Главное достоинство такого компьютера — работоспособность внутри тела человека, что дает возможность, например, осуществлять подачу лекарства там, где это необходимо. Также такие компьютеры позволят моментально производить идентификацию заболеваний в организме.
Еще два варианта компьютера будущего – фотонный и квантовый компьютеры. Первый работает на оптических процессах, и все операции в нем выполняются посредством манипуляции оптическим потоком. Преимущества такого компьютера заключаются в свойствах световых потоков. Скорость их распространения выше, чем у электронов, к тому же взаимодействие световых потоков с нелинейными средами не локализовано, а распределено по всей среде, что дает новые степени свободы (по сравнению с электронными системами) в организации связей и создании параллельных архитектур. Производительность оптического процессора может составлять 10 13 — 10 15 операций в секунду. На сегодняшний день есть прототипы оптических процессоров, способные выполнять элементарные операции, но полноценных и готовых к производству компьютеров нет.
Квантовый компьютер основан на законах квантовой механики. Для выполнения операций квантовый компьютер использует не биты, а кубиты – квантовые аналоги битов. В отличие от битов, кубиты могут одновременно находится в нескольких состояниях. Такое свойство кубитов позволяет квантовому компьютеру за единицу времени проводить больше вычислений. Область применения квантового компьютера – переборные задачи с большим числом итераций.
Проблема создания квантового компьютера
Все прототипы компьютеров будущего – ДНК-компьютеры, молекулярные и фотонные — разные грани одного целого — идеи создания полнофункционального квантового компьютера. Все микрочастицы, будь то кванты, атомы или молекулы, могут быть описаны волновой функцией состояния и подчиняются единым законам квантовой механики. Таким образом, работы над каждым типом компьютеров базируются на одном фундаменте. Есть у них и общие проблемы. Необходимо научиться объединять частицы в совокупности и работать как с каждой частицей в отдельности, так и с совокупностью в целом. К сожалению, на сегодняшний день технологии не позволяют производить такие манипуляции. К тому же система управления должна поддерживать масштабируемость системы частиц, благодаря которой можно наращивать мощность компьютера. Решение этой проблемы станет очередным прорывом в науке.
Над созданием квантового компьютера работают в лабораториях всего мира, в том числе и российских. Ведущие научные сотрудники Казанского физико-технического института Сергей Моисеев и Сергей Андрианов прокомментировали текущую ситуацию в этой области. С 2001 года они начали вести работы в области квантовой памяти и на сегодняшний день исследуют новые твердотельные материалы, пригодные для хранения кубитов. Также решается задача длительности хранения информации. Пока что это время составляет всего несколько миллисекунд. На вопрос, почему квантовый компьютер до сих пор не существует, отвечает Сергей Моисеев: «Насколько я себе представляю, дело в том, что сложность этой проблемы была не сразу осознана. После того как был проведен первый цикл исследований, были сформулированы проблемы, в том числе и физические, которые предстояло решить. На данный момент создание квантового компьютера напоминает своего рода современный Манхэттенский проект. Цель — создать квантовый компьютер, оперирующий 1000 кубитами, с возможностью его масштабируемости».
Однако развитие квантового компьютера тормозят не только технические проблемы, но и экономические. Долгое время на решение этой задачи выделялось крайне мало средств, особенно в России. Проект, в случае его успеха, начнет приносить доход спустя длительное время. При этом требуются крупные капиталовложения. Сейчас, когда преимущества квантового компьютера стали очевидны, начали появляться и инвестиции, но их доля относительно других отраслей по-прежнему невелика.
Что же касается ситуации в мире на сегодня, уже есть модель, работающая на двух кубитах. Конечно это не 1000, к которым стремятся ученые, но он уже может найти множители, на которые разлагается число. Потенциал же килокубитного квантового компьютера огромен. Он сможет за минуты просчитывать данные, на которые у нынешних систем уйдут годы, а то и десятилетия. С точки зрения информационной безопасности, как только будет построен квантовый компьютер, все системы защиты данных с открытым ключом рухнут, так как квантовый алгоритм позволяет быстро взломать коды. Самый производительный нынешний компьютер, если и решит эту задачу, то за несколько лет. Сегодня криптозащита держится только по той причине, что квантовый компьютер находится в самом начале своего развития. И 2-3-х кубитов не достаточно для взлома шифров.
Предвидя такое развитие событий, компании задумываются о квантовой криптографии, против которых компьютер нового поколения будет бессилен. Особенность квантовой криптозащиты в том, что при попытке «подслушать» информацию она разрушается по закону неопределенности Гейзенберга. Таким образом, при попытке получить доступ к зашифрованному потоку, информация в нем будет утеряна. Однако не стоит считать неуязвимость квантовой криптозащиты абсолютной, как и в любой системе, в ней есть свои слабые места.
На данный момент в Швейцарии уже действует квантовый интернет, протяженность сети составляет 100 км. Уже три года он связывает Женеву и Цюрих. В основе передачи информации такой сетью лежит квантовая сцепленность – явление при котором квантовые состояния двух или более объектов влияют друг на друга, даже если они разнесены в пространстве. Достоинство сети — в ее безопасности. При попытке «подслушать» трафик сети извне сигнал искажается, что сигнализирует принимающей стороне о попытке перехвата. Для того чтобы проложить такой интернет на больших расстояниях, требуется квантовый репитер, который будет пересылать сигнал. И в Европе уже созданы сообщества по работе над ним.
Сергей Андрианов дополняет: «Ближайшая реализация квантового компьютера – система finger printing в научном мире известная, как метод характеристических признаков. Она будет содержать примерно 20 — 30 кубитов и предназначена для выделения «струны» – последовательности данных, содержащей небольшой бит информации — неких характеристических признаков — из базы данных. И если сравнить эту струну со струной из другой базы, то с определенной долей вероятности можно определить, одинаковые эти базы данных или нет. В течение нескольких ближайших лет фирма HP собирается представить такой компьютер, работающий на квантовых точках». Нити с определенной вероятностью довольно точно описывают исходную базу. И если две выбранные последовательности признаков совпадают, то можно предположить, что и исходные базы данных одинаковы. Например, при сканировании сетчатки глаза в системе контроля доступа можно снимать информацию не обо всей сетчатке, а только определенные параметры. Совокупность таких параметров и будет струной. При последующей идентификации можно снять те же параметры с представленной сетчатки и, если последовательности параметров совпадут, можно предположить, что сетчатки одинаковы, а стало быть — принадлежат одному человеку.
Источник
Квантовая революция: какими будут компьютеры будущего
В следующие годы нам в буквальном смысле предстоит совершить квантовый скачок. Компьютеры будут производить вычисления, которые в настоящее время невозможны. CHIP разобрался, кто стоит за прогрессом и как будут работать компьютеры будущего.
Нейронные сети и квантовые компьютеры — две технические разработки, которые поспособствуют развитию компьютеров в следующем десятилетии.
Единицы, нули — с самого начала своего существования, вот уже почти семьдесят лет, компьютеры производят вычисления в двоичном коде, образуя последовательность битов информации с помощью простых операторов: AND, OR, NOT. Эти простые элементы образуют сложные команды, составляя основу любого языка программирования: если условие выполняется, то нужно сделать это (IF, THEN), если нет — то другое (IF, ELSE). Машины выполняют программный код строго слово в слово.
А теперь представьте себе компьютер, который не только понимает нули и единицы, но и знает все вероятности того, что значение будет равно нулю или единице. Он считает не как малыш, который складывает по пальцам: 1+1=2 или 2+2=4, а как юноша, который понимает саму операцию сложения: x+y=z. Он не выполняет заданный строгий код, а сам подстраивается под поставленные задачи и по мере их выполнения выдает результаты все быстрее и точнее. При этом он самостоятельно находит такие решения, которые программистам и в голову не приходили, и адаптирует код под них.
Один бит за все цифры
В основе работ над квантовым компьютером лежит идея, известная в массовой культуре как «кот Шредингера». Этот мысленный эксперимент объясняет одно из понятий квантовой физики — суперпозицию. Если классическая физика однозначно определяет состояние элементарной частицы через ее положение и скорость, то открытия квантовой физики позволяют описывать состояние частицы только через функцию вероятности.
Из смешения всех возможных состояний только в момент наблюдения — измерения — частица выбирает одно конкретное: электрон, например — состояние спина («спин вверх» или «спин вниз»). Квантовые компьютеры при вычислениях используют как раз явление суперпозиции.
В основе гигантских вычислительных мощностей кубитов лежат два квантомеханических эффекта: суперпозиция и запутанность.
Суперпозиция: классический компьютер производит вычисления с битами (значение 0 или 1). Квантовый компьютер производит вычисления с помощью кубитов, которые представляют определенную вероятность получения двух состояний: 0 и 1.
Запутанность: несколько кубитов можно объединить в одно общее состояние. Три кубита представляют разные вероятности получить восемь комбинаций из трех битов. Это значит, что N кубитов могут одновременно обрабатывать 2 в степени N значения. Для системы из 50 кубитов это число составляет более квадриллиона значений.
Наименьшим элементом для хранения информации в квантовом компьютере является квантовый бит — кубит. Если бит принимает строго одно из двух значений — 0 или 1, то кубит представляет все вероятности получить значение 0 или 1. Огромная разница в вычислительных ресурсах между квантовым компьютером и классическим обусловлена использованием еще одного квантомеханического явления — квантовой запутанности: если два кубита оказываются взаимосвязаны, сливается их функция вероятности, которая описывает, в какие состояния они могут перейти.
То есть два кубита при считывании могут получить четыре значения (00, 01, 10, 11). Чем больше совокупность запутанных между собой кубитов, тем сильнее этот эффект; он выражается формулой 2 в степени N, где N — количество запутанных кубитов. То есть 10 кубитов содержат 1024 вероятных значения, а 50 кубитов представляют более квадриллиона различных состояний.
Оборудование почти при нуле
Квантовые компьютеры Google и IBM
Чтобы построить полноценный квантовый компьютер, предстоит преодолеть некоторые серьезные препятствия. Явления квантовой суперпозиции и квантовой запутанности могут занимать какие-то микросекунды. Компьютер может производить вычисления в течение этого промежутка времени, причем при условии, что кубиты изолированы от внешнего воздействия.
В роли кубитов ученые пробовали разные частицы, в том числе ионы, фотоны, электроны. Квантовые компьютеры IBM и Google построены на цепи из сверхпроводников, находящейся при температуре, близкой к абсолютному нулю, — так можно реализовать электрический ток, который потенциально проходит одновременно в обоих направлениях, то есть находится в суперпозиции состояний. Кубиты этих компьютеров управляются, объединяются и считываются с помощью микроволнового излучения.
Код для кубитов
Семь кубитов на этой микросхеме IBM состоят из цепи сверхпроводников, в которой ток проходит в обоих направлениях. Кубиты объединяются с помощью подведенного волновода
Писать код для квантового компьютера — дело далеко не обычное. Этапы вычислений разбиваются на квантовые вентили, моделирующие классические операторы AND, OR и NOT. Для этого кубиты получают входное состояние и затем в несколько этапов объединяются друг с другом.
До сих пор существует всего несколько алгоритмов, оптимизированных под квантовые компьютеры. Например, на алгоритм Шора для разложения натурального числа на простые множители классическому компьютеру требуется чрезвычайно много времени, даже если он задействует тысячи процессоров. Квантовый же 100-кубитный компьютер, по оценкам руководителя лаборатории Google Джона Мартиниса, с такими вычислениями справится очень быстро. Группа ученых под руководством профессора физики уже построила для Google 49-кубитный квантовый компьютер.
На рисунке показан процесс программирования квантовой микросхемы IBM. Зеленые точки управляют состоянием кубита, синие символы определяют его связь с другими кубитами
Однако такой квантовый компьютер, по словам Мартиниса, должен содержать некоторое количество дополнительных кубитов для исправления ошибок. Дело в том, что базовые единицы квантовой информации чрезвычайно восприимчивы к внешним воздействиям, что приводит к искажению результата — отсюда и возникает необходимость в тщательной проверке. Поэтому открытым остается вопрос масштабируемости квантового компьютера: не исключено, что система коррекции ошибок потребует столько вычислительных ресурсов, что разработка больших квантовых компьютеров не будет иметь смысла — такой вот пессимистичный прогноз.
Но если масштабирование удастся, квантовые компьютеры смогут в будущем быстрее решать все задачи, сводящиеся к правильному выбору одной вероятности из очень многих. Сегодня мы используем суперкомпьютеры, которые, однако
Самооптимизирующийся код
Пятьдесят лет назад идея воспроизвести мыслительные процессы, происходящие в головном мозге человека, подтолкнула ученых на создание нейронных сетей. Искусственные нейронные сети обрабатывают сложные введенные данные, например изображения или тексты, более эффективно, чем любые, даже самые умные алгоритмы.
Вместо того чтобы обрабатывать введенные данные строка за строкой или пиксель за пикселем, нейросети разбивают, к примеру, изображение на небольшие фрагменты, чтобы нейроны могли их анализировать параллельно. Нейроны — это по сути маленькие программы, образующие слои. Они выявляют типичные признаки фрагмента, накладывая на него фильтр, и передают их следующему слою нейронов.
Нейросети обучаются, исправляя ошибки
Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks) — это настоящий прорыв в глубинном обучении: они идентифицируют объекты на снимках так же верно, как и человек. Решающую роль в выявлении признаков играет взаимодействие двух слоев нейронов — свертки и выборки (Convolution and Pooling Layers). В процессе обучения совершается обратный проход сигнала ошибки.
Свертка. Нейроны используют различные фильтры для выявления и выделения характерных признаков фрагмента изображения.
Выборка. Все лишние данные игнорируются, результат отправляется с несколькими слоями выборки, что дает возможность увеличивать размер анализируемого фрагмента.
Классификация. Все выявленные признаки собираются: для каждого варианта вывода нейрон указывает его вероятность.
Коррекция ошибок. Обратный проход сигнала ошибки позволяет нейронам подрегулировать веса: все веса настраиваются пропорционально участию нейрона в распознавании объекта.
Сигнал передачи усиливается или ослабляется в зависимости от веса соединения от нейрона к нейрону. Чтобы определять вес соединения от нейрона, сеть проходит обучение на основе миллионов образцов изображений. Для успешного обучения после каждого прямого прохода по всем слоям сети совершается передача сигнала в обратном направлении с учетом ошибки, чтобы скорректировать вес соединений.
Следующий слой нейронов получает данные от нейронов предыдущего слоя, анализирует фрагмент большего размера и передает результаты на третий слой. И так, слой за слоем, сеть из нейронов прорабатывает фрагмент до завершения анализа целого изображения. В конце специальные нейроны относят содержание рисунка к какому-либо классу и делают выводы о том, что на нем изображено.
Обучение проходит быстрее без данных, полученных от человека
Разработанный Google искусственный интеллект смог самостоятельно научился играть в игру го, получив только ее основные правила. В скором времени он стал самым сильным игроком за всю историю
Идея выражается формулировкой «искусственный интеллект». Интеллектуальная система, специально обучаемая выполнять определенную задачу, превосходит любую обычную программу и нередко даже специалиста-человека, что недавно было продемонстрировано прямо-таки разгромными результатами новой версии алгоритма AlphaGo Zero. ИИ, созданный компанией DeepMind, принадлежащей Google, с нуля освоил настольную стратегию го, играя против себя же, получив от человека только правила игры.
Тензорный CPU Google — интегральная схема, оптимизированная под нейросети. AlphaGo Zero работает всего на четырех таких чипах
Го можно сравнить с шахматами, но в этой игре значительно больше вариантов положений камней на доске. Больше, чем игровых раскладов, с учетом которых обычная программа могла бы выдержать конкуренцию с гроссмейстером-человеком. За три дня Zero научился обыгрывать сильнейших профессиональных игроков, а через три недели стал сильнее собственной предыдущей версии, опыт которой — миллионы профессиональных игр — он изучил.
В конце концов Демис Хассабис, руководитель DeepMind, пришел к выводу, что обучение ИИ на человеческом опыте в форме множества профессиональных игр менее эффективно, чем его самообучение в процессе поиска выигрышных ходов в игре против себя же. К настоящему времени AlphaGo Zero научился играть в шахматы и сеги (японская настольная игра наподобие шахмат) с той же эффективностью и скоростью.
Вывод о том, что ИИ без контроля человека в принципе достигает лучших результатов, можно применить и к другим задачам. Проект Google AutoML показывает, насколько хороши могут быть нейронные сети без данных, получаемых от человека, которые им могут помешать. Перед системой AutoML была поставлена цель самостоятельно спроектировать ИИ и обучить ее выполнять некую задачу. Так появилась «дочь» AutoML — NASNet, сеть, вскоре побившая все рекорды в распознавании объектов из базы ImageNet, содержащей 15 млн изображений. Автоматически созданный ИИ стал лучше любой другой системы машинного зрения, созданного человеком, по коэффициенту совпадений, причем потребовал меньше ресурсов на обучение.
Вычисления с помощью ИИ и квантовых компьютеров
Нейросеть, обрабатывающая белки. Сверточная нейронная сеть может анализировать поведение органических молекул. Для этого исследователи из Стэнфордского университета преобразовали молекулу белка в воксельные каналы
Что именно должна вычислять сеть и как подготовить данные для ввода, по-прежнему определяется человеком. Если эта предварительная работа будет проведена, нейросети существенным образом ускорят развитие научных исследований. Уже сегодня они используются для исследований биологических и химических процессов. Нейронная сеть, разработанная Уэном Торнгом и Рассом Альтманом в Стэндфордском университете, — всего лишь один пример из многих. Эта сеть анализирует роль отдельных аминокислот в структуре белка (см. справа). Ученые выразили мысль, что их нейронная сеть затмила существующие до этого экспериментальные методы анализа.
Хассабис видит будущее AlphaGo Zero в разработке сверхпроводника, работающего при комнатной температуре, что могло бы стать стимулом не только для перехода на другие виды энергии. Однако молекулярный мир намного сложнее, чем доска для го, о чем напоминают не разделяющие оптимизма Хассабиса специалисты по материаловедению. С задачей совершить прорыв в области материаловедения на одном только ИИ не справиться. Валентин Станев, исследователь университета Мэриленда, считает, что эта сложная проблема «нерешаема без полноценных квантовых вычислений».
Источник
Как будут развиваться компьютеры в ближайшие 100 лет?
Сказать, что компьютеры развиваются невероятно быстро — ничего не сказать. Еще в 1965 году Гордон Мур отметил, что число транзисторов, которые можно вместить на кремниевый чип, каждый год увеличивается вдвое. Эти маниакальные темпы немного замедлились — теперь удвоение происходит примерно раз в два года.
Осведомленность о головокружительной скорости, с которой развиваются компьютерные технологии, просочилась в общественное сознание. Кто еще не слышал шутку о том, что если купить компьютер в магазине, он устареет к тому времени, как вы его довезете домой? Что будет с компьютерами в будущем?
Если предположить, что производство микропроцессоров будет жить по закону Мура, вычислительная мощность наших компьютеров должна удваиваться каждые два года. Получается, через 100 лет компьютеры будут в 1 125 899 906 842 624 раза мощнее, чем сегодня. Это трудно вообразить.
Но даже сам Гордон Мур предостерегал от того, что закон Мура продержится так долго. В 2005 году инженер сказал, что транзисторы достигнут атомарных масштабов, и мы столкнемся с фундаментальными барьерами, которые не сможем пересечь. Потом мы не сможем вместить больше транзисторов в точку пространства.
Возможно, мы сможем обойти этот барьер за счет строительства более крупных процессорных чипов. Но транзисторы генерируют тепло, а горячие процессоры приводят к тому, что компьютер отключается. Компьютерам с быстрыми процессорами нужны эффективные системы охлаждения, чтобы избежать перегрева. Чем больше процессорный чип, тем больше тепла компьютер будет вырабатывать при работе на полной скорости.
Другая тактика — перейти к многоядерной архитектуре. Многоядерный процессор распределяет свою вычислительную мощь на каждое из ядер. Они хорошо справляются с задачами, которые можно разбить на меньшие компоненты, но плохо справляются с обработкой крупных вычислительных задач, которые разбить нельзя.
Компьютеры будущего, возможно, будут опираться совершенно на иную модель, нежели традиционные машины. Что если мы откажемся от старых процессоров на базе транзисторов?
Оптические, квантовые и ДНК-компьютеры
Оптоволоконные технологии уже начали революцию в мире компьютеров. Оптоволоконные линии передачи данных несут информацию с невероятной скоростью и не страдают от электромагнитных помех, как обычные классические кабели. Что если построить компьютер, который использует свет для передачи информации вместо электричества?
Одним из преимуществ будет то, что оптическая или фотонная система будет генерировать меньше тепла, чем традиционный электронный процессор на базе транзисторов. Эти данные также будут передаваться с большей скоростью. Однако инженерам еще предстоит разработать компактный оптический транзистор, который можно выпустить на массовый рынок. Ученые из ETH Zurich смогли построить оптический транзистор размером с одну молекулу. Но чтобы система стала эффективной, ученым нужно охладить молекулу до минус 272 градусов Цельсия, или 1 градуса Кельвина. Это ненамного теплее, чем глубокий космос. И это не совсем практично для обычного пользователя компьютера.
Фотонные транзисторы могут стать частью квантового компьютера. В отличие от традиционных компьютеров, которые используют двоичный счет или биты для выполнения операций, квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты. Кубит может быть 0,1 или чем-то между ними одновременно.
Рабочий квантовый компьютер сможет решать крупные задачи, которые могут быть разделены на меньшие, в несколько раз быстрее традиционных компьютеров. Вся «фишка» в проблеме распараллеливания. Однако квантовые компьютеры по своей природе нестабильны. Если квантовое состояние компьютера нарушится, машина вернется к вычислительной мощи обычного компьютера. И как и оптические передатчики, собранные силами ETH Zurich, квантовые компьютеры способны работать при нескольких градусах выше абсолютного нуля, чтобы сохранить свое квантовое состояние.
Возможно, будущее компьютеров лежит внутри нас. Команды компьютерных ученых работают над созданием компьютеров, использующих ДНК для обработки информации. Такое сочетание информатики и биологии может проложить путь к следующему поколению компьютеров. ДНК-компьютер обладает определенными преимуществами по сравнению с традиционными машинами. К примеру, ДНК — это распространенный и недорогой ресурс. Если мы обнаружим способ использования ДНК в качестве инструмента обработки данных, она может произвести революцию в компьютерной сфере.
Распределенные вычисления
Популярная в фантастике тема — это распределенные вычисления. В таком будущем компьютеры будут настолько малы и широко распространены, что будут практически везде. Возможно, в вашем полу будут установлены датчики, постоянно следящие за вашим физическим здоровьем. Компьютеры в вашей машине помогут вам добраться до работы. Компьютеры будут отслеживать каждый ваш шаг.
Это видение будущего одновременно и волнует, и пугает. С одной стороны, компьютерные сети станут настолько надежными, что мы всегда будем иметь быстрый и надежный доступ к Интернету. Вы сможете общаться с кем угодно вне зависимости от того, где находитесь — в метро или на необитаемом острове. С другой стороны, это создает дополнительные возможности для слежки за вами.
За последние десять лет в сфере распределенного вычисления было проделано очень многое. 4G, LTE, WiMAX расширяют Сеть далеко за пределы проводных машин. С помощью смартфона можно, если постараться, получить доступ к петабайтам информации в считанные секунды. Биометрические устройства развиваются и становятся все популярнее.
Мы также увидим суровые преобразования в технологиях пользовательского интерфейса. В настоящее время большинство компьютеров полагаются на физические входные данные, вроде компьютерных мышей, клавиатур, тачпадов и других сенсорных поверхностей. Также развиваются различные интерфейсы, которые позволяют людям управлять компьютером движением глаз, голосом или даже силой мысли. Кто знает, что будет завтра? Возможно, компьютеры будущего будут знать все наши желания.
Представить, что будет через 100 лет, крайне сложно. Технический прогресс не развивается линейно. За десятилетиями прогресса следуют моменты, в которых мы похожи на слепых котят. С другой стороны, мы можем провести четкую разницу между компьютерами и людьми сегодняшнего дня и 100 лет назад. Мы ведь стали лучше, не так ли?
Источник
Какими будут компьютеры в будущем?
Самое главное изменение претерпят интерфейсы и компьютером можно будет управлять силой мысли. В этом направлении уже ведутся исследования и разработки, например, в компании Open AI. К мозгу будут присоединяться специальные датчики, которые обеспечивают доступ к машинным ресурсам компьютера. И фраза: "Я не хотел смотреть это видео, я даже не думал об этом" больше не прокатит :))
Благодаря нейроинтерфейсам и прогрессу в области разработки графических процессоров игры полностью перейдут в виртуальную реальность и все не ограничится только VR-шлемами. Появятся костюмы, позволяющие чувствовать все, что происходит в игре. Кстати, неплохо бы и фильмы смотреть в таком формате.
Исследования в области альтеративных источников энергии не стоят на месте и через 10 лет был придуман способ создания источников питания на основе управляемого термоядерного синтеза. Этот блок питания размером со спичечный коробок. Но очень мощный. Как источник питания на груди Железного человека.
Конкуренция Intel и AMD продолжалась десятилетия. Но внезапно, появился новый игрок. О нем известно только то, что раньше он производил смартфоны отличного качества по невысокой цене. И теперь он стремительно завоевывает рынок процессоров. 50 Гц, 200 ядер, 200 потоков.
Потребность в мониторах практически отпала благодаря нейроинтерфейсам, очкам и линзам с функцией дополненной реальности.
Так я себе представляю будущее компьютеров. Кто знает, вдруг что-то из этого сбудется, тем более, что предпосылки есть. А вы как считаете, какими будут компьютеры будущего?
Источник
Ученые впервые создали устойчивый к ошибкам квантовый компьютер. Как новая технология изменит науку и экономику?
Специалисты Университета Дьюка смогли решить фундаментальные проблемы, связанные с ошибками квантовых компьютеров. Авторы объединили несколько кубитов, с помощью которых работают машины будущего, так, чтобы они функционировали как единое целое, то есть образовали логический кубит. В данной конструкции один кубит содержит нужную информацию, а другие позволяют исправлять ошибки. Таким образом, вероятность квантовых ошибок может быть сведена к минимуму.
Машины будущего настолько сложны, что для работы с ними нужны особые языки и квалифицированные специалисты.
До изобретения квантовых компьютеров ученые полагались на суперкомпьютеры — устройства, отличающиеся от обычных ПК габаритами и наличием сотен, если не тысяч ядер центрального процессора. Однако для работы с определенными массивами данных обычные компьютеры даже с тысячами ядер не очень подходят. Компания IBM, которая создала около 20 квантовых компьютеров, объясняет недостатки классических машин особенностью строения.
В качестве примера приводится задача, когда нужно разместить несколько привередливых гостей за столами, и при этом есть только один оптимальный план рассадки. В случае, когда гостей пять, таких комбинаций 120. Если количество гостей увеличить до 10, то будет более трех миллионов комбинаций. Обычный компьютер начал бы решать задачу постепенно, обрабатывая каждую комбинацию, — на ответ ушло бы очень много времени. Квантовый компьютер создаст огромное многомерное пространство, в котором сможет вместить все варианты ответа и найти верный.
В Google, где также работают над квантовым компьютером, считают, что вычисления, на которые современные ПК потратят 10 тысяч лет, машина закончит за три с половиной минуты. Например, существует определенный список из одного триллиона значений, и нужно найти лишь один подходящий элемент. При условии, что на проверку каждого элемента дается миллисекунда, обычный ПК справится за неделю, квантовый — менее чем за одну секунду.
Классические устройства — даже если обеспечить их тысячами процессоров с десятком тысяч ядер — оперируют битами, то есть воспринимают информацию в двоичной системе. В этом случае данные принимают значения только в виде единицы или нуля. Квантовые машины производят вычисления с помощью кубитов, где информация может иметь значение одновременно и в виде единицы, и в виде нуля. Это означает, что кубиты, в отличие от битов, могут принимать различные значения одновременно и выполнять вычисления, которые обычный компьютер не способен совершить по своей природе.
В первую очередь эти продвинутые устройства можно использовать для проведения научных экспериментов. Например, можно моделировать поведение атомов и частиц, которое сейчас реально воссоздать лишь на очень сложном уровне, например, в Большом адронном коллайдере. Также квантовые компьютеры могут оперировать с гигантскими массивами данных, состоящими из миллионов элементов. По оценке ученого Лова Гровера, базу с миллионом единиц обычное устройство проанализирует за миллион шагов, квантовый компьютер потратит всего тысячу.
Уже упоминалось, что квантовые компьютеры оперируют кубитами, а значит могут работать с огромным количество данных одновременно. Например, такое устройство могло бы обычным подбором быстро взломать любое шифрование. Если посмотреть на ситуацию с другой стороны, то передовые компьютеры можно будет использовать для предотвращения взлома различных систем. Безусловно, квантовые компьютеры пригодятся при работе с искусственным интеллектом, который часто полагается на комбинаторную обработку очень больших объемов данных для более точного прогнозирования и принятия решений.
Вероятно, на ранних этапах применения квантовых компьютеров машины будут задействованы в финансовой сфере. Она отличается от многих тем, что охватывает огромные данные. Устройства могли бы выполнять сложные финансовые расчеты и моделировать движение рынка.
По словам физика Хуана Хосе Гарсиа Риполя, квантовые компьютеры нужны там, где обычные не смогут оперативно справиться с потоком информации. В классических вычислениях мы знаем, как решать проблему благодаря компьютерному языку, где машина принимает три значения — «и», «или», «не». В квантовых компьютерах значений и вероятностей гораздо больше. «Они работают по-другому. Квантовый компьютер не подходит для выполнения повседневных задач», — отмечает Риполь.
Инженеры отмечают, что при наличии классических задач использовать квантовый компьютер нецелесообразно. Во-первых, такие компьютеры крайне дорогие. В частности, финансирующая данный проект Google не раскрывает стоимость единицы будущего оборудования, но выделяет «миллиарды долларов» на его создание. Во-вторых, для работы с такими сложными устройствами нужны не только высококвалифицированные специалисты, но и особые условия. Для корректной работы система должна быть полностью изолирована: в ядрах практически отсутствует атмосферное давление и влияние магнитного поля Земли, температура минус 273 градуса по Цельсию.
В подобных девайсах также нельзя хранить большие объемы информации — они рассчитаны на вычисления. «Квантовые свойства компьютера разрушаются. Они работают в течение очень коротких периодов времени», — считает Риполь.
Источник