วิธีที่นักศึกษามหาวิทยาลัย Howard หวังจะเปลี่ยนอนาคตของคอมพิวเตอร์ควอนตัม

วิธีที่นักศึกษามหาวิทยาลัย Howard หวังจะเปลี่ยนอนาคตของคอมพิวเตอร์ควอนตัม

เครดิตฟรี

กลุ่มนักศึกษาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัย Howard อาจเพิ่งเริ่มต้นการเดินทางด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัม แต่งานของพวกเขามีศักยภาพที่จะสร้างผลกระทบครั้งใหญ่ ทั้งต่ออนาคตของตนเองและสำหรับภาคสนามโดยรวม
เมื่อเดือนกันยายนที่ผ่านมา IBM Quantum ได้ประกาศ IBM-HBCU Quantum Center ใหม่ ซึ่งเป็นความร่วมมือกับวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยในอดีตของ Black (HBCUs) เพื่อต้อนรับนักศึกษาเหล่านี้เข้าสู่อนาคตของการคำนวณควอนตัมและเพื่อส่งเสริมการวิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่สถาบันเหล่านี้ โปรแกรมนี้เชื่อมโยงนักศึกษาและนักวิจัยเข้ากับความเชี่ยวชาญของ IBM และให้การเข้าถึงฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงผ่าน IBM Cloud ศูนย์นี้มีนักศึกษาที่ Howard University อยู่แล้วเพื่อเรียนรู้ Qiskit และทำงานเกี่ยวกับปัญหาที่สำคัญในด้านฮาร์ดแวร์ควอนตัม ขณะเดียวกันก็เปิดโอกาสให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นเส้นทางอาชีพที่มีศักยภาพ

สล็อต

“ด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นสาขาสหวิทยาการ ฉันสามารถเห็นการใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับสิ่งนี้ในหลาย ๆ อาชีพที่ฉันมุ่งเน้นในอนาคต” Erin Strickland ผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์อาวุโสและผู้เยาว์ด้านฟิสิกส์กล่าว Strickland วางแผนที่จะสมัครเข้าเรียนหลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาโดยเน้นที่แนวคิดและการประยุกต์ใช้การคำนวณควอนตัม
Strickland เลือกที่จะทำงานวิจัยที่เน้นควอนตัมโดยเป็นส่วนหนึ่งของรองศาสตราจารย์ของ Howard ในวิชาฟิสิกส์ Searles Applied & Materials Physics Laboratory (SAMPL) ของ Thomas Searles ต้องขอบคุณผลงานของเธอและเพื่อนนักศึกษา ที่ปรึกษาด้านวิชาการ ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาการคอมพิวเตอร์ Michaela Amoo ได้เลือกพวกเขาให้เข้าร่วมในโครงการคอมพิวเตอร์ควอนตัมของเธอเอง
ความสนใจของ Amoo อยู่ที่การออกแบบฮาร์ดแวร์เฉพาะแอปพลิเคชันโดยเน้นที่การควบคุมควอนตัม ซึ่งรวมถึงเครื่องมือวัดแบบคลาสสิกและควอนตัม การควบคุม และการอ่านข้อมูล อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ควบคุมในปัจจุบันมักใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เนื่องจากมีความเร็วและความเข้มข้นในการคำนวณน้อยกว่าอัลกอริธึมการควบคุมแบบคลาสสิก ในฐานะผู้นำของโปรเจ็กต์ที่เน้นที่แมชชีนเลิร์นนิงและการควบคุม ทีมงานกำลังพิจารณาเกมคลาสสิกที่ใช้ฝึกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น หมากรุก โก และแม้แต่ tic tac toe และดูว่าพวกเขาสามารถแทนที่เกมเหล่านี้ด้วยเกมที่ไม่ใช่ -คู่ควอนตัมที่กำหนดขึ้นได้ หรือพูดสั้นๆ ก็คือ พวกเขากำลังพัฒนาเตียงทดสอบควอนตัมสำหรับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง
“งานนี้แตกต่างจากงานที่นักเรียนเคยทำมาก่อน” อามูกล่าว “อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดคือการทำความเข้าใจกลศาสตร์ควอนตัม แต่พวกเขามีทักษะด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์ในการแก้ปัญหา”
นักเรียนใช้ Qiskit เพื่อช่วยเอาชนะอุปสรรคนั้น Amoo อธิบาย “Qiskit ได้เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ที่ฉันสามารถบอกกลุ่มวิจัยระดับปริญญาตรีว่า ‘เดี๋ยวก่อน มาดูกันว่าเราสามารถพัฒนาแบบจำลองควอนตัมโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมจริง ๆ หรือไม่’ แล้วพวกเขาก็ทำให้มือสกปรก”
ในเวลาเพียงไม่กี่เดือน นักเรียนได้เริ่มเรียนรู้พื้นฐานของการคำนวณควอนตัมและพิมพ์เขียวแผนโครงงานของพวกเขา และถึงแม้จะไม่นาน แต่ประสบการณ์ก็ส่งผลกระทบอยู่แล้ว “ก่อนหน้านี้ โครงการนี้ ฉันไม่คุ้นเคยกับกลศาสตร์ควอนตัมหรือคอมพิวเตอร์ควอนตัมเลย” จอร์แดน เอลีย์ ผู้อาวุโสด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ของโฮเวิร์ดกล่าว “ประสบการณ์นี้ทำให้ฉันสามารถริเริ่มและเรียนรู้วิธีรวมหัวข้อเหล่านี้ในการเขียนโปรแกรมด้วยตัวเอง”
นักเรียนกำลังพิจารณาการคำนวณควอนตัมสำหรับอนาคตของพวกเขาอยู่แล้ว “แผนของฉันยังคงเรียนต่อในระดับบัณฑิตศึกษา แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมได้เปิดโอกาสการใช้งานใหม่ๆ สำหรับการศึกษาในอนาคตของฉัน” โรเบิร์ต โคลแมน อาวุโสสาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ของโฮเวิร์ดกล่าว
ในขณะที่นักเรียนเหล่านี้จะสำเร็จการศึกษาในเร็วๆ นี้ แต่นี่ไม่ใช่โครงการระยะสั้น โจนาธาน วิลเลียมส์ ผู้อาวุโสอีกคนในทีมอธิบาย กลุ่มหวังที่จะวางรากฐานที่แข็งแกร่งในภาคการศึกษาสุดท้ายนี้และส่งต่อไปยังรุ่นน้องที่จะเข้ามาแทนที่
และแน่นอน ทีมงานรู้สึกตื่นเต้นที่ได้เป็นส่วนหนึ่งของชุมชนควอนตัมโดยรวม “เราจะไม่มีโอกาสได้เรียนรู้และวิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัมหากไม่มี IBM-HBCU Quantum Center และ Quantum Coalition” Strickland กล่าว “เรารู้สึกขอบคุณเป็นอย่างยิ่งสำหรับโอกาสในการทำงานเกี่ยวกับการวิจัยที่แปลกใหม่และน่าตื่นเต้นในสภาพแวดล้อมที่เน้นการทำงานร่วมกัน นวัตกรรม และชุมชนที่มุ่งเน้น และหวังว่าจะได้รับชมและมีส่วนร่วมในการเติบโต!”
ประสบการณ์นี้หวังว่าจะช่วยผลักดันการคำนวณควอนตัมให้ปรับปรุงในหลายๆ ด้านมากกว่าแค่เทคโนโลยี ชาวอเมริกันผิวสีได้รับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์เพียง 3.5 เปอร์เซ็นต์ในปี 2546 ตามบทความปี 2549และสถิตินี้ก็ไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปมากนักตั้งแต่นั้นมา เมื่อปีที่แล้ว American Institute of Physics’ National Task Force เพื่อยกระดับการเป็นตัวแทนชาวแอฟริกันอเมริกันในระดับปริญญาตรีฟิสิกส์และดาราศาสตร์หรือ TEAM-UP ได้ออกรายงานระบุว่าการเพิ่มเงินทุนและการมีส่วนร่วมกับ HBCUs จะมีความสำคัญต่อการเพิ่มเปอร์เซ็นต์ของนักวิจัยผิวดำ ในสาขาฟิสิกส์รวมการคำนวณควอนตัม
“ฉันหวังว่าเราจะไม่เพียงแค่ให้ตัวแทนในสาขานี้” โคลแมนกล่าว “แต่เราจะสร้างผลกระทบให้กับนายจ้างและสถาบันที่มีศักยภาพที่กำลังมองหานักเรียนที่เต็มใจและสามารถเติมเต็มบทบาทคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้ ฉันและเพื่อนร่วมชั้นสามารถสร้างผลลัพธ์เหล่านี้ได้”
วันนี้ ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีส่วนร่วมในการอภิปรายสาธารณะแบบสดกับแชมป์การโต้วาทีของมนุษย์ที่Think 2019ในซานฟรานซิสโก ( ดูย้อนหลัง ) ในงานที่ได้รับการสนับสนุนโดยIBM Research and Intelligence Squared USผู้อภิปรายระดับแชมป์และระบบ AI ของIBMหรือProject Debaterเริ่มต้นด้วยการเตรียมการโต้แย้งและต่อต้านการแก้ปัญหา “เราควรอุดหนุนก่อนวัยเรียน” จากนั้นทั้งสองฝ่ายก็กล่าวเปิดงานสี่นาที โต้แย้งสี่นาที และสรุปสองนาที
Project Debater ได้เปิดข้อโต้แย้งที่สนับสนุนมติดังกล่าว โดยใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงโดยให้เงินอุดหนุนก่อนวัยเรียน อ้างอิงการศึกษาและการอ้างอิงตัวเลขทางประวัติศาสตร์ ความเห็นของเธอมีพื้นฐานมาจากสมมติฐานที่ว่าการให้เงินอุดหนุนก่อนวัยเรียนไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการเงินเท่านั้น แต่ยังเป็นความจำเป็นทางศีลธรรมและทางการเมืองในการสนับสนุนสมาชิกที่เปราะบางที่สุดในสังคม เธออ้างถึงงานวิจัยที่แสดงให้เห็นว่าการลงทุนในเด็กก่อนวัยเรียนส่งผลให้ชีวิตประสบความสำเร็จมากขึ้น รวมถึงรายได้และสุขภาพที่ดีขึ้น รวมถึงโอกาสที่จะลดลงในการก่ออาชญากรรม

สล็อตออนไลน์

Harish Natarajan นักโต้วาทีที่เป็นมนุษย์ ผู้มีสถิติชัยชนะในการแข่งขันส่วนใหญ่ คัดค้านมตินี้ โดยอ้างว่าเงินอุดหนุนก่อนวัยเรียนไม่สามารถแก้ปัญหาที่ต้นเหตุของความยากจนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเป็นเพียง “การแจกของที่มีแรงจูงใจทางการเมือง” แก่ชนชั้นกลาง ในขณะที่ยอมรับว่าความยากจนเป็นภาวะที่เลวร้ายที่ต้องแก้ไขโดยรัฐบาลและทรัพยากรทางสังคม เขากล่าวว่าโครงการอื่นๆ มีประสิทธิภาพมากกว่า เขาโต้แย้งว่าเงินอุดหนุนเป็นเพียงของแจกสำหรับผู้ที่มีลูกแล้วลงทะเบียนเรียนในโรงเรียนอนุบาล
ทั้งสองฝ่ายมีเวลาเพียง 15 นาทีในการเตรียมตัวสำหรับการอภิปราย จึงไม่มีโอกาสได้ฝึกฝนในหัวข้อนี้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระบบ AI ทำงานร่วมกับนักโต้วาทีผู้เชี่ยวชาญ รับฟังข้อโต้แย้งของเขาและตอบโต้อย่างน่าเชื่อถือด้วยการใช้เหตุผลแบบไม่มีสคริปต์ของตัวเอง เพื่อชักชวนให้ผู้ฟังพิจารณาจุดยืนของตนในหัวข้อที่มีการโต้เถียง นี่เป็นอีกก้าวที่สำคัญในการเดินทางระยะยาวเพื่อสอน AI ให้เชี่ยวชาญภาษามนุษย์
ทั้ง Project Debater และ Natarajan สามารถเสนอการอภิปรายที่มีคุณค่าและน่าสนใจ แต่แตกต่างกันในแนวทางและรูปแบบของพวกเขา ระบบ AI ดึงข้อมูลที่สนับสนุนทัศนะของตน ขณะที่ Natarajan ใช้ทักษะที่สำคัญของเขาเพื่อปรับกรอบการอภิปรายใหม่เกี่ยวกับตำแหน่งที่สามารถใช้เงินดอลลาร์ของรัฐบาลได้ดีที่สุดเพื่อประกันความเท่าเทียมกันทางสังคม
ผู้ชนะของงานถูกกำหนดโดยความสามารถของนักโต้วาทีในการโน้มน้าวผู้ฟังถึงความโน้มน้าวใจของข้อโต้แย้ง ผลลัพธ์ถูกจัดตารางผ่านโพลออนไลน์แบบเรียลไทม์ ก่อนการอภิปราย 79 เปอร์เซ็นต์ของผู้ฟังเห็นพ้องต้องกันว่าควรให้เงินอุดหนุนสำหรับเด็กก่อนวัยเรียน ขณะที่ 13 เปอร์เซ็นต์ไม่เห็นด้วย (8 เปอร์เซ็นต์ยังไม่ตัดสินใจ) หลังจากการโต้วาที ผู้ตอบแบบสำรวจ 62 เปอร์เซ็นต์เห็นด้วยว่าควรให้เงินอุดหนุนสำหรับเด็กก่อนวัยเรียน ในขณะที่ 30 เปอร์เซ็นต์ไม่เห็นด้วย หมายความว่า Natarajan ได้รับการประกาศให้เป็นผู้ชนะ ที่น่าสนใจคือ 58 เปอร์เซ็นต์กล่าวว่า Project Debater ช่วยเพิ่มพูนความรู้ของพวกเขาเกี่ยวกับหัวข้อที่อยู่ในมือ เมื่อเทียบกับ Harish ที่ 20 เปอร์เซ็นต์
ผู้ดูแลการอภิปรายในตอนเย็นคือ John Donvan ผู้ชนะรางวัล Emmy Award สี่ครั้งและเป็นเจ้าภาพของชุดการอภิปราย Intelligence Squared US หลังจากการโต้วาที Donovan ได้หมั้นกับ Natarajan และนักวิจัยหลักสองคนที่อยู่เบื้องหลัง Project Debater คือ Dr. Ranit Aharonov และ Dr. Noam Slonim ในการอภิปรายบนเวที ทุกคนเห็นพ้องกันว่ามันเป็นค่ำคืนที่น่าหลงใหลและมีความสำคัญทางประวัติศาสตร์ Aharanov อธิบายว่าศักยภาพของ Project Debater อยู่ที่ความสามารถในการ “เข้าใจทั้งสองด้านของปัญหาและนำเสนอข้อดีและข้อเสียทั้งหมด เพื่อให้คุณมีมุมมองที่กว้างขึ้นของหัวข้อและสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น”
สโลนิมกล่าวเสริมในภายหลังว่า “ในที่สุด สิ่งที่เราเห็นก็คือปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์และเครื่องจักรสามารถเสริมคุณค่าให้กับทั้งคู่ได้ ไม่ใช่คำถามว่าฝ่ายหนึ่งดีกว่าอีกฝ่ายหนึ่ง แต่เกี่ยวกับ AI และมนุษย์ที่ทำงานร่วมกัน”
[NPC4]นอกจากลูกค้า หุ้นส่วนธุรกิจ สื่อมวลชน นักวิเคราะห์ และผู้มีอิทธิพลทางสังคมแล้ว นักศึกษาจากทีมอภิปรายในพื้นที่รวมถึงDougherty ValleyและBay Area Urban Debate League ยังเข้าร่วมการอภิปรายอีกด้วย นักเรียนหลายคนตื่นเต้นกับประสิทธิภาพของ Project Debater Rishi Balakrishnan นักศึกษาจาก Bellarmine College Preparatory School ในเมืองซานโฮเซ่ รัฐแคลิฟอร์เนีย กล่าวว่า “ฉันรู้สึกประทับใจมากที่เครื่อง IBM สามารถสร้างการตอบสนองตามข้อโต้แย้งที่ Harish นำเสนอได้
การดีเบตสาธารณะครั้งแรกของ Project Debater เกิดขึ้นในเดือนมิถุนายน ก่อนที่กลุ่มคัดเลือกเล็กๆ ที่ Think IBM พยายามที่จะแบ่งปันวิทยาศาสตร์และปรากฏการณ์ของการอภิปรายสดกับผู้ชมแบบเป็นส่วนตัวจำนวนมาก และอีกหลายพันคนรับชมผ่านสตรีมสด เป้าหมายของการอภิปราย Dario Gil ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ IBM กล่าวว่าไม่ใช่เพื่อค้นหาว่าใครถูกหรือฝ่ายใดชนะ แต่เพื่อ “ควบคุมโลกที่ซับซ้อนและร่ำรวยของภาษามนุษย์” ในคืนวันจันทร์ พวกเขาเข้ามาใกล้อีกก้าวหนึ่ง
หากคุณรู้สึกตื่นเต้นกับสิ่งที่คุณเห็นในการอภิปรายสดและต้องการสัมผัสประสบการณ์การโต้วาทีด้วยตัวเอง ลองดูProject Debater – Speech by Crowdซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI แบบทดลองบนคลาวด์สำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจคราวด์ซอร์ซ เทคโนโลยีนี้ใช้ AI หลักที่อยู่เบื้องหลัง Project Debater เพื่อรวบรวมข้อโต้แย้งที่เป็นข้อความอิสระจากผู้ชมจำนวนมากในหัวข้อที่ถกเถียงกันและสร้างมุมมองที่โน้มน้าวใจโดยอัตโนมัติเพื่อสนับสนุนหรือโต้แย้งหัวข้อ
เราจะนำเสนอ Project Debater – Speech by Crowd ตลอดทั้งสัปดาห์ที่ Think โดยวิเคราะห์ข้อดีและข้อเสียของหัวข้อ ‘ควรฉีดวัคซีนไข้หวัดใหญ่’ ตามที่ผู้ชมเห็น ไม่ว่าคุณจะเข้าร่วม Think หรือไม่ก็ตาม คุณสามารถเข้าร่วมได้
เยี่ยมชม Project Debater – Speech by Crowd experienceที่ Think (บูธ 429, Moscone South) หรือออนไลน์ทุกวันเพื่อชั่งน้ำหนักและแสดงความคิดเห็นของคุณ ร่วมให้ข้อโต้แย้งที่รอบคอบและสร้างแรงบันดาลใจมากที่สุดของคุณ จากนั้นกลับมาตรวจสอบตลอดทั้งสัปดาห์เพื่อดูโครงสร้างโปรเจกต์และนักพูดเชิงปฏิเสธ – และพิจารณาว่าข้อโต้แย้งของคุณรวมอยู่ด้วยหรือไม่
[NPC5]องค์กรบริการทางการเงินเป็นส่วนสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานของเศรษฐกิจโลก เช่นเดียวกับบริษัทอื่นๆ พวกเขาจำเป็นต้องได้ลูกค้าใหม่และสร้างความแตกต่างด้วยผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ในการทำเช่นนี้ พวกเขาต้องอาศัยข้อมูลลูกค้าเพื่อปรับปรุงแบบจำลองความเสี่ยงทางการเงิน และสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าว่าใครคือลูกค้าและสิ่งที่พวกเขาต้องการซื้อ อย่างไรก็ตาม มากกว่าส่วนใหญ่ องค์กรบริการทางการเงินจำเป็นต้องรักษามาตรฐานระดับสูงของคุณภาพข้อมูลและความสมบูรณ์ และต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบมากมาย เช่น กฎระเบียบให้ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภค (GDPR) ใหม่ของยุโรป GDPR มีผลบังคับใช้ในเดือนพฤษภาคม 2018 และส่งผลกระทบต่อทุกองค์กรที่นำเสนอสินค้าและบริการแก่พลเมืองสหภาพยุโรป GDPR ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในรูปแบบปัจจุบันของการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลและการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างธุรกิจกับธุรกิจ