Новини науки та високих технологій. 20.10.2024

Портал Експеримент підготував найцікавіші новини науки та технологій за цей тиждень. Оперативно, коротко, зрозуміло. Приємного читання.

Розроблено новий метод для вирішення квантових багаточасткових завдань

Вчені розробили новий метод для вирішення багаточасткових квантових завдань, який може відкрити нові можливості в таких галузях, як хімія і матеріалознавство, і навіть підштовхнути розвиток квантових комп'ютерів.

Квантові багаточасткові завдання є спробою передбачити поведінку великої кількості взаємодіючих квантових частинок. Вирішення цих проблем може дати цінну інформацію про властивості матеріалів та поведінку складних систем. Однак у міру збільшення кількості частинок у системі моделювання їхньої поведінки стає все більш складним, особливо коли йдеться про пошук основного стану або стану з найнижчою енергією системи.

Протягом багатьох років вчені використовували різні методи, такі як квантове моделювання Монте-Карло та тензорні мережі, щоб наблизитись до вирішення цих проблем. Однак кожен метод має свої сильні та слабкі сторони, і важко зрозуміти, який із них найкраще підходить для конкретної проблеми. З іншого боку, немає універсального способу порівняння точності цих методів.

Новаторський метод, розроблений командою вчених під керівництвом Джузеппе Карлео зі Швейцарського федерального технологічного інституту в Лозанні (EPFL), є новий бенчмарк під назвою V-score для вирішення цієї проблеми.

V-score пропонує послідовний спосіб порівняння того, наскільки добре різні квантові методи виконують одну й ту саму задачу. Цей метод може використовуватися для виявлення найбільш складних для вирішення квантових систем, де поточні обчислювальні методи зазнають невдачі, і де майбутні методи, такі як квантові обчислення можуть дати перевагу.

V-score розраховується з використанням двох ключових елементів інформації: енергії квантової системи та того, наскільки ця енергія коливається. В ідеалі, чим нижча енергія і чим менше флуктуації, то точніше рішення. V-score об'єднує ці два фактори в одне число, що полегшує ранжування різних методів на основі того, наскільки вони близькі до точного рішення.

Для створення V-score команда зібрала найбільший набір даних багаточасткових квантових завдань на сьогоднішній день. Автори провели моделювання на ряді квантових систем, від простих ланцюжків частинок до складних, фрустрованих систем, які відомі своєю складністю. Тест не тільки показав, які методи найкраще підходять для конкретних завдань, а й виділив області, у яких квантові обчислення можуть мати найбільший вплив.

Перевіряючи V-оцінку, вчені виявили, що деякі квантові системи набагато простіше вирішити, ніж інші. Наприклад, одновимірні системи, такі як ланцюги частинок, можна відносно легко вирішити за допомогою існуючих методів, таких як тензорні мережі. Але складніші, багатовимірні системи, такі як фрустровані квантові грати, мають значно вищі V-оцінки, що свідчить, що це проблеми набагато складніше вирішити з допомогою сучасних класичних методів обчислень.

Дослідники також виявили, що методи, засновані на нейронних мережах і квантових схемах, показали себе досить добре навіть у порівнянні з усталеними технологіями. Це означає, що з удосконаленням технології квантових обчислень може вдасться вирішити деякі з найскладніших квантових завдань.

Нове дослідження показало, що затримки у роботі мозку можуть бути корисними для навчання

Вчені з Університету Бар-Ілан та Міждисциплінарного центру досліджень мозку імені Гонди (Гольдшмід) провели дослідження, яке показало, що затримки у роботі мозку можуть бути корисними для навчання. Результати дослідження були опубліковані в журналі Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.

Дослідники виявили, що затримки в роботі мозку, які раніше вважалися перешкодою, насправді можуть бути корисними для навчання. Група під керівництвом професора Ідо Кантера виявила, що затримки можуть бути використані мозком для більш ефективного та гнучкого навчання без зміни архітектури.

«Велика перевага наявності системи із затримками полягає в тому, що динаміка мозку може використовувати затримки як перевагу. У штучних нейронних мережах кожному об'єкту потрібен свій вихідний блок для розпізнавання, тоді як мозок може використовувати один нейронний вихід, де його активність як функція часу розрізняє різні об'єкти. По суті можна сказати, що мозок використовує час для навчання, а комп'ютер використовує простір», — сказав професор Кантер.

Це відкриття може пролити світло на те, як біологічний механізм, який вважався перешкодою, насправді може принести велику користь динаміці навчання навіть перевершуючи машинне навчання. Розвиток цього дослідження може прокласти шлях для кращих, швидших та складніших систем штучного навчання.

«Це робить мозок набагато модульнішим для змін, не вимагаючи зміни архітектури. Вивчення нових об'єктів не вимагає іншої архітектури, а просто вивчення сигналу додаткового часу виведення. Це також дозволяє розпізнавати комбінацію об'єктів. Припустимо, зображення коня може бути розпізнане у певний час, зображення людини — в інший, але людина, яка їде на коні, може бути розпізнана в деякий проміжний час між ними», — додав Ярден Цах, провідний аспірант лабораторії.

Це дослідження може мати значні наслідки для розробки нових систем штучного навчання, які можуть бути ефективнішими та гнучкішими, ніж існуючі системи.

Intel четвертий рік поспіль продає користувачам практично той самий процесор під новим ім'ям і навіть з погіршенням. Core 7 250U - це фактично Core i7-1255U

Не секрет, що і Intel, і AMD вже кілька років у ряді сегментів замість випуску нових CPU використовують старі перейменовані моделі. Intel не збирається відмовлятися від такого варіанту і готується вже вчетверте продати користувачам практично одне й те саме.

Core 7 250U (не плутати з Core Ultra 7 і Core i7) засвітився в Мережі, і це буде те саме, що Core 7 150U. Core 7 150U, у свою чергу, був перейменованим Core i7-1355U, а той був ребрендинг Core i7-1255U. Тобто Core 7 250U не являтиме собою не те що Arrow Lake, а й навіть Raptor Lake, оскільки технічно належетиме до покоління Alder Lake.

У конфігурацію так само входитимуть два великих і вісім малих ядер. Так, частоти різні, тому не можна сказати, що Intel взагалі ніяк не змінювала процесори. Більше того, різниця в частоті між Core 7 150U та Core i7-1355U – 700 МГц, що дуже чимало. Щоправда, Core 7 250U цілком може виявитися винятком і бути навіть повільнішим, ніж Core i7-1355U. Якщо у старих поколінь частота постійно зростала – 4,7, 5,0 та 5,4 ГГц для Core i7-1255U, Core i7-1355U та Core 7 150U відповідно – то у Core 7 250U вона знову становитиме 5 ГГц. Втім, поки що це неофіційні дані, а витік із SiSoft Sandra, так що серійна модель може працювати на вищій частоті.

ChatGPT тепер доступний у Windows у вигляді окремої програми

ChatGPT отримав окрему програму для Windows. Вона поки що доступна не всім, але вже вийшла на ринок.

OpenAI зараз тестує додаток, зробивши його доступним для тих, хто має платну передплату на чат-бота. Завантажити програмне забезпечення можна з Microsoft Store.

Як і раніше версія для Mac, ChatGPT на Windows дозволяє ставити питання чат-боту в спеціальному вікні програми. Звичайно, можна й надалі використовувати вкладку у браузері, але в ряді випадків окреме вікно програми зручніше.

Втім, поки що програма програє web-версії як мінімум тим, що в ній відсутня підтримка розширеного голосового режиму.

Вчені виявили потенційні умови для фотосинтезу на Марсі

Нове дослідження, опубліковане в журналі Nature Communications Earth & Environment, припускає, що умови, необхідні для фотосинтезу на Марсі, можуть існувати під поверхнею пильного льоду середніх широтах Червоної планети. Фотосинтез - це процес, за допомогою якого живі істоти, такі як рослини, водорості та ціанобактерії, створюють хімічну енергію, використовуючи воду та світло. Для його здійснення потрібні вода і світло, і він створює більшу частину кисню в атмосфері Землі.

Дослідники вважають, що досить товстий шар льоду на Марсі може відфільтровувати жорстке випромінювання сонця, але також пропускати достатньо сонячного світла для фотосинтезу, створюючи так звані «радіаційні зони». Ці зони можуть бути на глибині від 5 до 38 сантиметрів під поверхнею льоду, залежно від кількості пилу в льоду.

Команда, очолювана науковим співробітником Лабораторії реактивного руху NASA Адітею Кгуллером, використовувала комп'ютерне моделювання, щоб виявити, що пильовий марсіанський лід може танути зсередини, а лід, що покриває його, захищає цю рідку воду, що знаходиться на невеликій глибині, від випаровування в суху марсіанську атмосферу.

«Ми не заявляємо, що знайшли життя на Марсі, але вважаємо, що пильові марсіанські крижані оголення в середніх широтах є найбільш легкодоступними місцями для пошуку марсіанського життя на сьогодні», — розповів Кгуллер.

Дослідники також виявили, що полярні регіони Марса, де знахожиться більша частина його льоду, були б занадто холодними для існування цих зон існування через відсутність підповерхневого танення. Таке танення було б найімовірнішим у районах середніх широт Червоної планети.

Теорія команди має деяку підтримку як спостережних даних, отриманих не з Марса, і з нашої планети. «Я був здивований, дізнавшись, що існують потенційно схожі аналоги життя у льоду на Землі, що містить пил та осад. Вони називаються "кріоконітовими дірками" і утворюються, коли пил і осад на поверхні льоду тануть і перетворюються на лід, тому що вони темніші за лід», — додав Кгуллер.

Потрапляючи всередину льоду щоліта, рідка вода утворюється навколо темного пилу всередині льоду через нагрівання сонячним світлом, навіть якщо лід намерз зверху. Це відбувається, тому що лід напівпрозорий, що дозволяє сонячному світлу проникати під поверхню.

Звичайно, ніщо з цього не означає, що фотосинтетичне життя існує на Марсі або колись існувало. Але це інтригує і може підштовхнути до подальшого дослідження можливого існування підповерхневих радіаційних зон на Червоній планеті.

«Я працюю з групою вчених над розробкою покращених симуляцій того, де і коли на Марсі сьогодні може розтанути пильовий лід. Крім того, ми відтворюємо деякі з цих сценаріїв із запиленим льодом у лабораторних умовах, щоб вивчити їх більш детально», — сказав Кгуллер.

Gigabyte каже, що лише її нова технологія X3D Turbo дозволить прискорити процесори Ryzen 9000 на 20-35%

Компанія Gigabyte офіційно підтвердила існування процесорів Ryzen 9000X3D раніше за AMD.

Компанія похвалилася новою технологією X3D Turbo для ігрових процесорів AMD, яка доступна на системних платах із чіпсетами X870 та X870E. Ця технологія покликана дуже суттєво підвищувати продуктивність.

Gigabyte X3D Turbo Mode – це нова функція BIOS, яка розширює межі ігрової продуктивності. Емпіричне тестування показує, що ця інноваційна функція BIOS забезпечує відчутні переваги для геймерів, зі зростанням продуктивності до 35% для процесорів Ryzen 9000 X3D і 20% для процесорів Ryzen 9000 non-X3D. Більш того, унікальні параметри оптимізації X3D Turbo Mode дозволяють навіть процесорам Ryzen 9000 non-X3D досягати аналогічного рівня ігрової продуктивності, як і їхні аналоги Ryzen X3D.

Як бачимо, технологія підходить і для звичайних Ryzen 9000, але і для Ryzen 7000 вона також підійде. Яким чином продуктивність збільшуватиметься навіть на 20%, не кажучи вже про 35%, зовсім неясно, бо зазвичай ніякі налаштування BIOS такого приросту забезпечити не можуть. Залишається дочекатися виходу нової версії BIOS і заразом Ryzen 9000X3D, щоб перевірити обіцянки компанії.