LTN經濟通》下個世代科技主流 多國重金布局

發表於 2024-02-16 08:00 作者: 區塊鏈情報速遞pro

科技產業開始投入研發量子電腦,希望取得更有效率的計算能力。(路透)

量子電腦可進行更大量資料的平行運算

歐祥義/核稿編輯

〔財經頻道/綜合報導〕量子電腦擁有強大的運算速度及能力的潛力,使得全球科學界及產業界都競相投入,是全球重要的研究趨勢之一,大多先進國家都將量子科技列為國家發展戰略計畫,例如美國2018年簽署的《國家量子計畫法案》(NQI),在未來10年向量子科技研究注資12.75億(約台幣399.96億)美元,確保美國在AI、量子等關鍵技術領先。

量子科技應用於更安全、便利的生活息息相關,如金融、資安、通訊等,除了美國之外,歐盟、中國、加拿大、德國、法國、日本、荷蘭,英國等等主要國家都紛紛祭出量子工程計畫,台灣也正跟上投入研發。

據了解,量子位元(qubit)是量子電腦最基本的運算單元,必須達到單一量子處於「量子疊加狀態」(quantum superposition)及「量子糾纏」(quantum entanglement)這兩種物理狀態同時出現並形成聯結,才能使量子位元能夠被運用,也因為量子位元的疊加和糾纏特性,使得量子位原可以不向傳統電腦位元只能為0或1,而是同時擁有0跟1,使其運算能力增加,因此量子電腦可以進行更大量資料的平行運算。

量子電腦的運算能力遠超於傳統電腦。(法新社)

可在200秒內 完成傳統超級電腦1年工作量

量子電腦不像一般傳統電腦,運算步驟會被「位元數」限制,例如想找出4位元(可為0或1 )組合中某一組數字,傳統電腦最多需要嘗試到16次,平均需要嘗試8次,如果想找出20位元組合的其中一組數字,最多需要嘗試到約一百萬次運算步驟,也就是說,傳統電腦嘗試的次數和所欲搜尋的數字可能組數呈線性關係。

而量子運算由於其特殊的量子特性,在上述的4位元組合數字問題,量子運算可以在4次運算後直接得到16種可能情形中的解答,運算次數只需可能情形總數的平方根,就能滿足指數型的複雜運算需求。

簡單來說,量子電腦與傳統電腦的差異就是資料處理模式不同,有如走迷宮,傳統電腦僅能一條路逐步走完,才能確定哪一條路能抵達出口,但量子電腦可以同時走好幾條路,一次就能找到出口。

而科技巨頭Google於2019年發佈在量子運算的重大突破,凸顯量子電腦的強大力量,稱其利用實驗性量子處理器,可以在短短200秒內完成傳統超級電腦必須耗費1年才能執行完成的運算任務。另外,IBM及Intel等企業近年也陸續發表量子電腦處理器,並探索量子運算是否能結合人工智慧,幫助機器學習。

量子電腦不僅能減少研發、預測時間和成本,科技網站ZDNet也曾報導,這項技術在未來可能會影響8種領域出現重大改變,包含新藥、電池、天氣及交通等,且因為量子運算擁有隨機性,因此有助產出更強大的加密金鑰以保護機敏資料。

量子易受到振動、電磁場或一般熱擾動的幹擾,量子電腦的研發仍具有挑戰性,(歐新社)

量子運算的技術挑戰

據了解,量子態十分容易受到振動或電磁場,甚至一般熱擾動的幹擾,所以現在的量子電腦需要在接近絕對零度的超低溫度操作,而目前主要的技術瓶頸除了增加量子位元數外,就是如何維持量子態,使量子維持在某個量子態時間 (相幹時間, coherence time)夠長,足以完成運算工作並增加運算正確率。

想要量子電腦達到實際應用還有一個關鍵,就是量子位元的「可擴充性」,據了解,目前主流量子運算技術之一的矽自旋量子,就是由於可以利用已經十分成熟的半導體技術,具有和目前電腦相容性,且被認為未來容易向上擴充,而吸引英特爾和其他研究人員投入研發。

另外,為了使量子電腦真正發揮效能,不少專家認為應該同步開發量子軟體,因為量子運算程式的複雜度和難度源於量子電腦的本質,運算時將帶有一定程度的雜訊,所以程式設計時必需將量子電腦的物理原理和位元限制納入考量,需要先預建雜訊模擬模型,以處理操作正確性的問題。

目前生醫、金融風險分析、化學與材料科學、人工智慧與機器學習等相關產業,已開始使用量子電腦技術。(路透)

量子產業恐取代半導體?

隨著AI興起,科技業紛紛希望依靠量子電腦的運算能力,以達到更有效率的創新與公司發展,不過也有專家指出,量子電腦未來並不會取代傳統電腦,就向事飛機與汽車共存的道裡一樣,而現階段量子運算以光學量子、超導量子位元、離子阱這三種技術較為先進,世界各國的動作都愈來愈快,希望能儘快突破傳統電腦的使用範圍。

外界也有人開始思考,台灣半導體產業非常發達,未來量子產業是否會取代半導體產業?對此,專家表示,就如同飛機與汽車,一定會根據需求來選擇使用的工具,不會因為其中一種產業發達,而取代其他產業,科技產業未來一定是多元的,任何公司缺少一塊都會無法與其他公司競爭。

不過,量子技術要真正成熟還需要一段時間,展現量子優勢可能還要十年,至於要打造全面的量子生態圈則要二十年之久,主要原因是量子電腦目前的錯誤率太高,若要達成零錯誤(error-free)仍是長程的目標。

現在開始運用量子電腦的產業,包括生醫、金融風險分析、化學與材料科學、人工智慧與機器學習在內,相較傳統電腦已減省許多運算時間,但這些量子的應用已經有超級電腦在執行案例,只是量子的效能更高而已,屬於連續性的創新,還不是一種超越。

量子電腦運算速度雖然很快,但錯誤率較高是目前需要先解決的問題。(路透)

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