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久しぶりにニュースが出てましたね。ところで、 量子コンピュータは子会社のBEEXが得意とする分野ですよね。 ホームページよりー 2024年6月18日(火)にSalesforceをプラットフォームとするクラウド型経費精算アプリケーション『mitoco Work 経費』をVer.2.2にバージョンアップいたしました。
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そのナントかつうAIがGPU使ってるとしたら当然起こり得る。GPUは足し算と引き算が苦手。つかループ処理が苦手。量子コンピュータも同じだ。だからアップルはARMベースでiMac用のGPUをつくった。アップルは賢いべ。 まあこんな簡単なことも知らんSB社員がAI、AIと騒いでおるべよ。もう救いようがないべ。 SB信者やSB工作員たちは+0.33で喜んでるみたいだのう、、、 シライ電子は+5.31じゃがのうw 呆れてものがいえんべwww
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6/17 米国国防総省、航空宇宙、および商業顧客向けの革新的なエンジニアリング、技術、および管理ソリューションを提供する技術サービス会社であるDavidson Technologies、Inc.は、米国における2番目のD-Wave Advantage量子コンピュータを今後設置することを発表しました。システムは、Davidson Technologiesの新しいグローバル本社があるアラバマ州ハンツビルに設置され、将来的には量子コンピューティング技術を使用して機密アプリケーションを実行するために開発されたセキュアな施設に収容されます。
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次世代高速計算機の量子コンピューターの外販開始のIRが、株価を押し上げたようだ❗️ 増す増す、楽しみですね🎵
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ここ株価上昇音沙汰なし・・何故か本日上げ! 半導体は、主に量子の分野です。その半導体のように大きな市場として期待されているのが、量子コンピュータであり、量子センシング、そして、量子暗号通信です。これらは、今後、市場の拡大が期待されておりが直近での話題・材料視もなく業績値も改善伸長も?⭐2023 年 10 月 10 日付「東京大学にてマイクロセルアレイを用いた量子センシングの実証成功と 学会発表のお知らせ」および 2023 年 10 月 31 日付「量子暗号通信用デバイスに関する学会発表のお知ら せ」にて PR 情報として公表も株価は動かずの横横・・・・。 因みにマイクロデバイスでは、半導体と融合した付加価値の高い製品が期待され ここ、半導体製造技術を利用し、通信機器等の従来製品を超小型にすることで、低消費、低コスト化を実現し、量子デバイスの市場獲得を進め推進中。今回の学会でも、多くの専門家との意見交換や企業関係者との交流があり、今後の事業展開が大きく推進されると業績拡大に期待だが・・・カラ期待状況・・・。
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富士通は計算速度で世界一になったスパコン「富岳(ふがく)」などを手掛けた実績を持つ。量子コンピューターは理化学研究所と組んで技術を蓄積し、23年10月に日本企業で初めて実機を稼働させた。 量子コンピューターの市場は世界で拡大する見通しだ。ボストン・コンサルティング・グループは35年ごろに最大8500億ドル(約130兆円)の経済効果を生むと見込む。 いち早くクラウドで量子コンピューターの提供を始めたIBMを筆頭に、米国勢が開発競争で先行してきた。日本では富士通などと国の研究機関が組み、「冷却原子方式」と呼ぶ新しいタイプの量子コンピューターの商用化を目指す動きも出ている。
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富士通、量子コンピューターを外販 まずは産総研に- 日本経済新聞 13:30 特定秘密の法令違反2件 政府、漏えい「深刻事態」- 日本経済新聞 13:29
カニだよカニ(蟹江天直)さん、…
2024/06/19 01:06
カニだよカニ(蟹江天直)さん、b0d*****さんともに誤りが多すぎて、いちいち指摘するのが面倒なので、Perplexity君に添削してもらいました。 (自分は"生成"AIとは、こういう使い方をするものだと思っています) 以下、投稿者Aはカニだよカニ(蟹江天直)さん、投稿者Bはb0d*****さん ーーーーー 【投稿者Aのコメントについて】 ■生成AIの限界: 投稿者Aが指摘しているように、生成AI(例えばGPT-3.5やGPT-4.0)は時折誤った回答を提供することがあります。 これはAIが完璧ではなく、特に複雑な数学的問題や論理的推論が必要な問題に対しては誤答を出すことがあるためです。 ■生成AIの特性に関する誤解: 生成AIは、確かに大量のデータを基に学習していますが、単に「まとめサイト」のように意見を集約しているわけではありません。 これらのAIは、自然言語処理の高度な技術を用いて、文脈を理解し、適切な回答を生成する能力を持っています。 したがって、「思考力が皆無」という表現は正確ではありません。 ■AIの能力に関する誤解: GPT-3.5やGPT-4.0が「高校生以上」や「大学院生レベル」の頭脳を持つという表現は、あくまで比喩的なものであり、実際の知識や思考能力を正確に反映しているわけではありません。 これらのAIは特定のタスクにおいて非常に優れた性能を発揮しますが、全ての問題に対して完璧な回答を提供できるわけではありません。 【投稿者Bのコメントについて】 ■GPUの特性に関する誤解: GPUは足し算や引き算、ループ処理が苦手というのは誤解です。 GPU(Graphics Processing Unit)は並列計算に特化しており、大量のデータを高速に処理する能力があります。足し算や引き算などの基本的な算術演算も得意です。 またGPUは並列処理に優れており、特定の種類のループ処理(特にデータ並列な処理)に対して非常に効率的です。 実際、GPUは並列処理に非常に優れており、大量の計算を高速に処理する能力があります。 AIのトレーニングや推論においても、GPUは重要な役割を果たしています。 ■量子コンピュータとの比較の誤解: 量子コンピュータとGPUは全く異なる技術であり、同じ問題を抱えているわけではありません。 量子コンピュータは量子ビット(qubits)を用いて計算を行い、特定の問題に対しては非常に高速な解決が可能ですが、現在の技術ではエラー率やデコヒーレンスなどの課題があります。 ■アップル社のシリコンチップ開発の目的: アップル社が独自のシリコンチップ(Apple Silicon)を開発した主な目的は、性能の向上とエネルギー効率の改善、そしてハードウェアとソフトウェアの統合による最適化です。 これにより、より高性能で省電力なデバイスを提供することが可能となりました。 ARMベースのアーキテクチャを採用したのは、これらの目標を達成するための一環です。 ■投稿者A、投稿者Bのコメントの正確性を100点満点で採点 ・投稿者Aのコメント: 50点 AIの特性や能力に関する誤解が含まれているため、正確性に欠ける部分があります。 ただし、生成AIが全ての問題に対して完璧な回答を提供できないという点は正しいです。 ・投稿者Bのコメント: 30点 GPUの特性や量子コンピュータとの比較に関する誤解が多く含まれており、正確性に欠けます。 また、アップル社のシリコンチップ開発の目的についても誤解があります。