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帰ってきたペンギン131

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(*´艸`*)クスクス
全産業デジタル支配革命の為にペン邁進中でちゅよ〜
トランプ大統領をノーベル平和賞に推薦した安倍首相は偉い❗でちゅよ〜
ポン中売人を厳しく取り締まる為にメキシコ壁建設は必要でちゅよ〜
派遣会社がレオパレスを手離した、骨髄ドナーの負担が発覚でちゅよ〜
SECに暗号資産のETF申請が再開、SmartContractによる違法画像の取扱まで言及、RPAはリストラ秘密兵器、5GでIoT革命でちゅよ〜
Googleスマホ低価格化と華為貿易戦争、AppleがBC製造を模索、辞められないFB、GAFAMによるデジタル生産革命でちゅよ〜
仕事が出来る人優先、出来ない人は窓際、給与計算も出来高制、デジタルRPA推進者は高給取り、手作業や力仕事は認めない、下克上スタイル働き方革命でちゅよ〜
知能スポーツを仕事にしてEスポーツを業務に活かす、未来はテレパシーによるデバイス遠隔操作が主流になって距離と時間を超越して空間を制覇するでちゅよ〜

618

>>617
量子超越性というマイルストーンを達成することの重要性については、研究者の間で盛んに議論されている。いくつかの企業は、量子超越性が達成されるのを待たずに、IBM、リゲッティ・コンピューティング、カナダのDウェーブ(D-Wave)などが開発した量子コンピューターの使用をすでに試み始めている。アリババのような中国企業も量子コンピューターを利用できるようにしている。量子コンピューターを購入している企業もあれば、クラウド・コンピューティング・サービスを通じて利用できる量子コンピューターを使用している企業もある。

619

>>618
量子コンピューターがもっとも役立ちそうな最初の分野は?

量子コンピューターの特に有望な応用の1つに、分子レベルでの物質の挙動のシミュレーションがある。フォルクスワーゲンやダイムラーなどの自動車メーカーは、量子コンピューターを用いて電気自動車の電池の化学組成をシミュレーションし、電池の性能を向上する新たな方法を見つけ出そうとしている。製薬会社も、新薬につながる可能性のある化合物の分析や比較に量子コンピューターを利用している。

620

>>619
量子コンピューターはまた、膨大な数のあり得る解の中から最適解を極めて高速に導き出せるので、最適化問題を解く際にも有用である。たとえば、エアバスは、もっとも燃費効率の良い飛行機の離着陸の経路を算出するのに量子コンピューターを用いている。フォルクスワーゲンはすでに、混雑を最小限に抑えるために市内のバスやタクシーの最適ルートを計算するサービスを発表している。量子コンピューターを用いることで、人工知能(AI)の開発を加速できると考えている研究者もいる。

621

>>620
量子コンピューターが最大限の可能性を達成するには、かなりの時間がかかる可能性がある。量子コンピューターの研究に取り組む大学や企業は、この分野の熟練研究者の不足と主要な部品の供給業者の不足に直面している。だが、この一風変わった新しいコンピューターが期待通りの成果を挙げれば、産業界全体に変革をもたらし、世界のイノベーションが加速するかもしれない。

622

>>621
(´c_`)
ペンくんの言うとおりのパターンになっていま〜す
素晴らしいで〜す
これからも精進の方をお願いしま〜す
泳ぐ量子コンピュータであるペンくんで〜す

623

>>622
(*´艸`*)クスクス
デコヒーレンスをどうするかだよねでちゅよ〜
ノイズを除去して常に正常な状態を保つ必要があるねでちゅよ〜
だけどデコヒーレンスを逆読みして推測をしたら良いと思うのでちゅよ〜
そのためにはAI研究と同じになるねでちゅよ〜

624

>>623
(*´艸`*)クスクス
基本的にDNNと同じなんだけど、ここにもGPUを用いることで関数では計算できない画像を抽出するべきでちゅよ〜
その上で重要なのはここでもラベリングになるねでちゅよ〜
分類統計だよねでちゅよ〜

625

>>624
(*´艸`*)クスクス
そしてセンシングを用いて環境の誤差を統計に表すべきでちゅよ〜
環境に応じて量子の状態が変わる可能性もあるでちゅよ〜
ちょっとした量子の変化を識別できないとデコヒーレンス問題は解決しないと思うでちゅよ〜
ノイズが妨害をするのではなくて、正確な統計が取れていないからではないかしらでちゅよ〜
不確実な統計データとあやふやな量子状態で量子もつれを期待するから裏切られるはずでちゅよ〜

626

>>625
(*´艸`*)クスクス
ペン的には実際の研究現場を知らないから、段落の言葉の変化と矛盾を見て回答している次第でちゅよ〜
手順と問題を見ていると何かが足りないと思うし、分類や選択肢や確実性を度外視した研究ではないだろうかと思うでちゅよ〜
何かが足りないことは間違いがないでちゅよ〜
その足りないモノがラベルと分類と環境変数と実験の種類数とAIの導入がないことと正確な統計を取れていないことが挙げられるでちゅよ〜
まだ他にもあると思うでちゅよ〜
正確にデータを取るには取れていない人を外すことが肝心になるでちゅよ〜

627

>>626
(´c_`)
最大の要因は何だと思うので〜す
お答えくださ〜い

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