August 10th, 2020

собака

Ученые разработали первый алгоритм для понимания квантового шума



Известно, что квантовые системы склонны к ошибкам и шумам. Чтобы преодолеть это и построить функциональный квантовый компьютер, физики должны в идеале понимать шум во всей системе. Это было недостижимо до сих пор, когда доктор Робин Харпер и его коллеги разработали первый общесистемный квантовый алгоритм для характеристики шума. Новое исследование публикует журнал Nature Physics.

Шум — главное препятствие для создания крупномасштабных квантовых компьютеров. Чтобы приручить шум (помехи или нестабильность), ученым необходимо понять, как он влияет на всю квантовую систему. До сих пор эта информация была доступна только для очень маленьких устройств или подмножеств устройств.

Работа доктора Робина Харпера и его коллег, опубликованная сегодня, позволяет разрабатывать алгоритмы, которые будут работать на больших квантовых устройствах. Они продемонстрировали это, диагностируя шум в устройстве IBM Quantum Experience, обнаруживая корреляции в 14-кубитовой машине. Ранееони не подлежали обнаружению.

Результаты являются первой реализацией доказуемо строгих и масштабируемых диагностических алгоритмов, которые могут быть запущены на современных квантовых устройствах и не только, подчеркивают ученые.

Автор открытия — доктор Харпер — научный сотрудник Нано-института Сиднейского университета и член Центра передового опыта инженерных квантовых систем Австралийского исследовательского совета.

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

В Новосибирске сделают лабораторию по изучению физико-химической механики материалов



На базе института ядерной физики СО РАН создадут материаловедческую станцию для проведения научных работ и подготовки к созданию Центра коллективного пользования «Сибирский кольцевой источник фотонов». Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на заместителя директора по научной работе Института гидродинамики СО РАН Эдуарда Прууэла.

Отделение РАН в Сибири выиграло грант Минобрнауки РФ на проведение крупных научных проектов по теме «Создание теоретической и экспериментальной платформы для изучения физико-химической механики материалов со сложными условиями нагружения».

Исполнять грант будут более пяти научных организаций: Институт гидродинамики СО РАН, Институт теоретической и прикладной механики СО РАН, Институт химической кинетики и горения СО РАН, Институт катализа СО РАН и другие.

Одна из тематик исследования — подготовка к работе на «СКИФ». Это в частности на текущем оборудовании Института ядерной физики (ИЯФ) СО РАН поможет создать материаловедческую станцию. Сейчас пионерские работы в этом направлении ведутся в мире и получаются результаты, очень интересные с научной и прикладной точки зрения.
Эдуард Прууэл, заместитель директора по научной работе Института гидродинамики СО РАН

Collapse )
собака

Голосового бота сегодня все сложнее отличить от человека



Мировой рынок технологий распознавания речи превысит $30 млрд уже в 2025 году. Разработки в этой сфере ведут крупнейшие IT-компании, в том числе и в России. Игорь Калинин, основатель компании TWIN, рассказал, как за четыре года построить крупную платформу для создания голосовых ботов, выйти на рынок стоимостью 150 млрд рублей и создать алгоритм распознавания речи с точностью 93%. Он также поделился прогнозом о будущем технологий в сфере синтеза речи и определения эмоций по голосу.

— До основания TWIN вы занимались технологиями IP-связи. Почему решили переключиться на разработку голосовых ботов?

— Мы работали на рынке IP-связи в первой половине 2010-х: налаживали работу виртуальных облачных АТС на территории России и СНГ, сотрудничали с такими IT-компаниями, как «Яндекс». В 2014 году к нам обратилась российская компания, которая создавала сервисы для крупных банков — они хотели разработать робота для оповещения клиентов. Мы создали сервис, который обращался к каждому пользователю по имени и совершал звонки с учетом разницы во времени в разных регионах. В последующие пару лет бот стал проводить более 5 млн звонков в день. Тогда мы еще не использовали синтез речи — фразы для робота записывал диктор.

В какой-то момент клиенты захотели добавить функцию распознавания речи, чтобы бот мог отвечать на вопросы. Уже в 2016 году мы представили технологию на конференции НАПКА — тогда на рынке не было аналогов, и мы оказались в числе лидеров. Так пришла идея основать TWIN.

Первое время мы, как и многие наши конкуренты, работали в качестве голосового провайдера, но к концу 2018 года сменили модель развития на платформу, позволяющую автоматизировать все коммуникации, включая голос, чат и любые виды нотификаций. Например, запустили визуальный редактор, в котором клиент мог запрограммировать и запустить любого голосового или текстового робота. В итоге всего за год оборот TWIN вырос в 5,5 раз. В этом году ожидаем рост до 250 млн.
Collapse )