Apple Mengungkap Masa Depan Mac

Apple Mengungkap Masa Depan Mac

Apple Mengungkap Masa Depan Mac – Langkah pertama untuk memindahkan seluruh keluarga Mac dari Intel dan beralih ke Apple Silicon sedang berlangsung. Peralihan ke ARM masih memiliki sejumlah masalah yang harus diselesaikan, tetapi sapuan luas adalah salah satu keberhasilan. Apple Tim Cook tidak akan berhenti di situ, dan bocoran terbaru mengungkapkan peningkatan hebat yang akan datang.

Detail baru datang melalui Bloomberg, dan menjabarkan rencana Apple untuk jajaran Apple Silicon, dengan dua desain chip baru yang diharapkan akan diluncurkan pada 2021. Mark Gurman dan Ian King melaporkan:

“Insinyur chip di raksasa teknologi yang berbasis di Cupertino, California sedang mengerjakan beberapa penerus chip kustom M1, prosesor utama Mac pertama Apple yang memulai debutnya pada November. Jika mereka memenuhi ekspektasi, mereka akan secara signifikan melebihi kinerja mesin terbaru. menjalankan chip Intel, menurut orang-orang yang mengetahui masalah yang meminta untuk tidak disebutkan namanya karena rencananya belum dipublikasikan.” idn play

Penting untuk diingat bahwa dengan semua kekuatan yang ditunjukkan oleh prosesor M1 saat ini melalui tolok ukur sintetis dan pengujian dunia nyata, chip ini akan menjadi Apple Silicon paling lambat yang pernah ada. Tidak diragukan lagi, keuntungan pada chip yang akan datang tidak akan menjadi lompatan generasi yang sama yang telah ditunjukkan Apple antara pengaturan Intel Core x86 pada MacBook dan pengaturan M1, tetapi akan ada banyak keuntungan.

Penting juga untuk diperhatikan bahwa prosesor M1 dibangun ke dalam mesin Apple yang paling rendah dan paling lambat. Meskipun ada chip di dalam MacBook Pro, rilis MacBook Pro 13 inci terakhir secara efektif membagi lini Pro menjadi ‘consumer all-rounder’ dan ‘professional high-end’. Yang pertama memiliki chip M1, dengan yang kemudian masih menggunakan kekuatan intel.

Dapat diasumsikan bahwa peluncuran chipset Apple Silicon-nya telah direncanakan dengan baik sebelumnya. Meskipun dampak pandemi virus korona masih akan terasa sepanjang tahun 2021, tampaknya tidak akan berdampak serius pada rencana tersebut – meskipun tanggal peluncuran pada beberapa perangkat keras dapat diundur; Saya dapat dengan mudah melihat peristiwa akhir Kuartal 1 bergerak ke Kuartal 2 di mana kesehatan dunia bisa lebih baik.

Kemungkinan tabrakan kecil ke M1 akan terjadi selanjutnya. Prosesor M1X yang dianggap sesuai akan cocok dengan MacBook Pro 13 inci ‘high-end’ tahun depan, dan kemungkinan besar akan menjadi yang paling cocok untuk pembaruan iMac. Tapi iterasi berikutnya yang dapat ‘menutup kesepakatan’ untuk Apple, karena iMac Pro dan Mac mengambil semua manfaat dari Apple Silicon berbasis ARM.

“Saya berharap hal itu dapat meningkatkan inti dalam prosesor, dengan lebih didedikasikan untuk fitur kinerja tinggi yang dapat ‘di ketuk’ sesuai kebutuhan. Laporan Bloomberg menunjukkan bahwa prosesor 16 dan 32 inti sedang dikerjakan untuk kemungkinan rilis akhir 2021. Kemungkinan besar itu adalah M2 eponymous, yang dirancang untuk orang-orang seperti iMac Pro dan Mac Pro.”

Di luar itu, bagaimana dengan prosesor monster dengan 64, atau bahkan 128, core. Ini akan dicadangkan untuk mesin kelas atas yang tertinggi, dan setelah Anda menambahkan pajak Apple, itu akan menjadi satu komputer yang mahal – bahkan mungkin lebih dari $ 55.000 Mac Pro tersedia saat ini.

Itu mungkin terlihat seperti biaya tiket yang besar, tetapi sebagai investasi satu kali untuk mesin yang kemungkinan akan menghemat waktu penting untuk tugas-tugas intensif seperti mengekspor video 4K atau 8K atau pekerjaan rendering grafis yang rumit untuk memikirkan dua peningkatan.

Apple Silicon Mac Pro, saat hadir, akan menciptakan efek halo yang sangat besar. Kemungkinan akan memposting angka kinerja yang sangat tinggi dibandingkan dengan komputer lain yang tersedia untuk konsumen, meskipun sangat sedikit yang terjual. Manfaat bagi Apple jauh di depan. Kekuatan Mac Pro akan bertindak sebagai panggilan tingkat tinggi dari proyek Mac baru. Konsumen akan melihat fitur headline ini, tetapi juga mencatat hal-hal yang lebih mudah dipahami, baterai lebih lama, mesin lebih cepat, dan laptop yang lebih kecil.

Komputer MacBook Air, MacBook Pro, dan Mac Mini saat ini sangat mengesankan, tetapi masih sedikit lebih dari teknologi generasi sebelumnya, meskipun dengan prosesor testbed baru.

Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan

Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan

Pengobatan Menggunakan Kecerdasan Buatan – Saat ini, AI digunakan dengan keteraturan yang semakin meningkat di hampir setiap industri, dengan sistem dan teknologi berbasis AI yang memperkenalkan efisiensi baru, membuka peluang luar biasa, dan memberikan wawasan dan kemampuan baru yang kuat yang sebelumnya tidak dapat dicapai, bahkan mungkin tidak terpikirkan.

Tidak hanya perawatan kesehatan dan obat-obatan yang tidak terkecuali dengan aturan itu, tetapi ilmu kehidupan sebenarnya mewakili salah satu batas baru yang paling inovatif dan menarik untuk teknologi AI dan pembelajaran mesin. Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan AI telah meledak di bidang farmasi, perawatan kesehatan, dan bioteknologi. Perusahaan dan institusi ilmu hayati telah menggunakan AI untuk mengembangkan dan menguji obat baru, memajukan protokol terapi dan pengobatan baru, dan, dalam beberapa kasus, sepenuhnya mengubah proses pengembangan dan distribusi obat.

Kekuatan dan potensi teknologi berbasis AI dalam ilmu kehidupan tidak pernah lebih penting lagi. Nilai inovasi medis yang aman dan cepat sudah jelas, terutama karena pekerjaan kritis perusahaan farmasi dan organisasi perawatan kesehatan telah secara signifikan terganggu oleh pandemi Covid-19. Pada awal pandemi, setidaknya 440 uji klinis di AS telah dihentikan karena kesulitan logistik, masalah keamanan, atau peningkatan risiko paparan terhadap peserta. idnplay

Tantangan baru yang mendesak ini bisa sangat sulit diatasi untuk proses yang sudah diganggu oleh ketidakefisienan struktural: mengoordinasikan beberapa sistem, produk dan vendor, aplikasi siled yang menghasilkan data siling, proses manual yang rawan kesalahan dan lingkungan kompleks yang mempengaruhi kolaborasi, aliran data, data akses, analitik dan pelaporan.

Beberapa solusi mutakhir menawarkan platform bertenaga AI komprehensif yang memungkinkan organisasi mengubah cara mereka melakukan dan memantau uji klinis. Mereka mencakup segalanya mulai dari alat desain studi digital, hingga opsi untuk melakukan uji coba cerdas, hibrid, dan virtual, hingga kemampuan untuk menyediakan perangkat dan pramutamu pada platform terpadu – lengkap dengan pengumpulan dan orkestrasi data otomatis, analitik, dan kecerdasan buatan (AI) kognitif.

Riset, Big Data, dan Aplikasi Klinis

Dalam penemuan dan penelitian obat, sejumlah besar data dihasilkan. Dengan pembelajaran mesin, kumpulan data yang luar biasa besar dan kompleks dapat diproses melalui AI dan metode pelatihan rekursif untuk menghasilkan wawasan dan informasi penting. Pada hampir setiap langkah proses pengembangan – dari penemuan obat praklinis (menyaring ribuan molekul), hingga penyaringan awal dan pengoptimalan timbal, hingga pemilihan target dan identifikasi target – teknologi berbasis AI dapat menghemat banyak waktu dan uang.

Di sisi klinis, AI juga membuat taktik dan perawatan terobosan baru menjadi mungkin. Genentech telah menggunakan pembelajaran mesin untuk memproses data dalam jumlah besar dari data pasien kanker melalui pemodelan komputer yang canggih untuk mengidentifikasi target terapi kanker baru. Nama-nama familiar seperti Cyclica dan Bayer menggunakan teknologi AI untuk menyaring sejumlah besar kandidat dan mengidentifikasi profil farmakologis yang menjanjikan. Dan Bayer dan Merck & Co. dianugerahi Desain Perangkat Terobosan FDA untuk perangkat lunak bertenaga AI yang dirancang untuk memfasilitasi pengambilan keputusan klinis yang lebih baik untuk CTEPH, kondisi paru yang serius dan sering salah didiagnosis.

Mengubah Persamaan Biaya-Manfaat

Proses penemuan dan penelitian obat tradisional merupakan cobaan yang mahal dan memakan waktu. Mengidentifikasi target molekuler yang tepat untuk penelitian – atau senyawa atau kombinasi senyawa yang tepat dengan janji terapeutik – dapat memakan waktu puluhan tahun, menghabiskan ratusan juta dolar.

Bahkan maju ke fase uji coba bukanlah jaminan kesuksesan. Sebuah studi yang diterbitkan oleh Biostatistics menemukan bahwa kurang dari 14% obat lolos uji klinis. Kerugian finansial dari proses padat karya yang tidak efisien itu cukup besar. Dari penelitian dan uji klinis hingga persetujuan FDA, biaya rata-rata untuk membawa obat ke pasar mendekati $ 1 miliar yang mengejutkan – dan dapat dengan mudah menggandakannya. Karena solusi AI baru dapat mengenali pola, menggambar koneksi, dan mengidentifikasi target potensial dengan intervensi manual minimal – jauh lebih cepat dan lebih akurat – AI adalah pengubah permainan garis bawah yang potensial. Obat dipasarkan lebih cepat dan lebih terjangkau, dan sumber daya yang sebelumnya didedikasikan untuk proses penemuan obat konvensional dapat diinvestasikan dalam terapi baru dan perawatan pasien yang lebih baik.

Salah satu batas AI paling menarik dalam ilmu kehidupan adalah ekosistem yang berkembang dari teknologi dan solusi pendengaran sosial. Mendengarkan sosial – memantau saluran media sosial untuk menyebutkan merek dan produk, aktivitas pesaing, dan informasi relevan lainnya – telah meledak dalam popularitas dalam beberapa tahun terakhir.

Untuk organisasi ilmu hayati, mendengarkan sosial bukan hanya cara penting untuk memantau dan memahami sentimen seputar merek mereka, tetapi juga alat yang dapat menangani berbagai dampak masalah:

• Identifikasi kebutuhan pelanggan.

• Skrining untuk identifikasi dan seleksi pasien untuk uji coba dan terapi.

• Mengidentifikasi wilayah geografis atau populasi yang merupakan kandidat uji coba potensial.

• Pantau prevalensi atau gejala penyakit.

• Melakukan analisis pesaing.

• Keterlibatan dan retensi pasien dengan melacak pengalaman dan persepsi dari waktu ke waktu.

Penting untuk disebutkan bahwa, meskipun kemungkinan AI yang menarik ini ada di luar sana, memanfaatkannya membutuhkan perawatan dan perhatian. Organisasi yang mempertimbangkan solusi AI – atau mereka yang menghadapi tantangan mengumpulkan hasil dari inisiatif AI – harus melakukan hal berikut:

1. Temukan mitra atau bangun tim dengan pakar yang berpengetahuan dan berpengalaman tidak hanya dalam AI, tetapi juga dalam ilmu kehidupan dan perawatan kesehatan. Bidang ini membutuhkan pemikiran yang lebih berpusat pada manusia daripada yang lain, dan terlalu fokus pada teknologi dapat menyesatkan Anda.

2. Mengenali kemungkinan dan keterbatasan teknologi saat ini. Mulailah perlahan dengan mengotomatiskan proses sederhana sebelum mencari obat untuk penyakit baru.

3. Siapkan data. Sebagian besar contoh dunia nyata yang dirujuk di atas adalah solusi haus data. Mulailah memikirkan tentang seberapa banyak data terstruktur yang Anda miliki. Bahkan data yang tidak terstruktur dapat memberikan bahan yang baik untuk dikerjakan.

4. Prioritaskan penjelasan dalam solusi AI, terutama jika tujuan Anda melibatkan pengambilan atau dukungan keputusan. Di area khusus ini, penting untuk memahami alasan di balik keputusan AI untuk mencapai kepercayaan dalam prosesnya.

Untuk organisasi farmasi dan perawatan kesehatan yang bergulat dengan tantangan pandemi global, pasar yang kompetitif, serta realitas logistik dan keuangan yang menakutkan, teknologi yang didukung AI menawarkan sesuatu yang langka: perubahan paradigma sejati dalam cara seluruh petak industri beroperasi. Dari penelitian dan pengembangan, hingga uji coba dan perawatan, hingga pemantauan dan keterlibatan jangka panjang, AI tidak hanya membuka pintu baru; itu membuka peluang baru pada waktu yang tepat ketika sangat dibutuhkan.

Kemenangan Besar Microsoft Bersembunyi di Dalam Apple MacBook Pro

Kemenangan Besar Microsoft Bersembunyi di Dalam Apple MacBook Pro

Kemenangan Besar Microsoft Bersembunyi di Dalam Apple MacBook Pro – Ketika Microsoft meluncurkan Surface Pro X pada 2 Oktober 2019, tim tersebut bergabung di atas panggung oleh Scott Belsky dari Adobe, yang mengonfirmasi bahwa tim Creative Cloud sedang bekerja keras untuk menghadirkan bagian-bagian penting cloud ke Surface Pro X secara khusus, dan Windows 10 pada perangkat ARM secara umum.

Surface Pro X

Dengan Microsoft SQ® 1 dan chipset Microsoft SQ® 2 baru, konektivitas LTE yang sangat cepat, ³ Surface tertipis kami memiliki dua port USB-C® dan layar sentuh 13 inci yang menakjubkan dan hampir canggih, ditambah pilihan warna baru. ⁶ Keyboard Surface Pro X dan Pena Surface Slim yang dapat diisi ulang dijual terpisah.

413 hari setelah acara peluncuran itu, Adobe merilis versi beta Photoshop untuk perangkat Surface yang didukung ARM. Pada saat yang sama ia merilis Photoshop beta untuk perangkat keras Mac yang didukung ARM, yang telah diluncurkan tujuh hari sebelumnya. idnpoker

Versi awal Photoshop untuk Apple Silicon ini menawarkan banyak fitur inti Photoshop yang Anda andalkan untuk kebutuhan pengeditan sehari-hari, dan Adobe akan menambahkan lebih banyak fitur di minggu-minggu mendatang.

Sekarang Adobe telah menyerahkan kedua platform itu sesuatu yang sangat penting. Versi ARM asli dari Lightroom dari Windows 10 dan macOS.

Saat Microsoft dan Apple menjelajahi dunia yang jauh dari platform x86, mereka berpacu di depan kurva pengembangan banyak aplikasi utama. Baik macOS dan Windows 10 di ARM terus menangani masalah ini melalui penggunaan emulasi, yang dapat diterima tetapi tidak diinginkan. Windows 10 saat ini terbatas pada aplikasi 32-bit saja dengan dukungan 64-bit diharapkan awal tahun depan. Sistem Apple mendapat manfaat dari peningkatan kekuatan pemrosesan chip M1-nya (dan tidak diragukan lagi dibantu oleh penyusutan dukungan 32-bit Apple tahun lalu), tetapi masih memiliki masalah dengan kompatibilitas di beberapa aplikasi utama.

Dengan Lightroom yang sekarang tersedia sebagai aplikasi asli ARM di kedua platform, pengguna akan melihat manfaat yang jelas dari versi yang diemulasikan – masa pakai baterai akan meningkat, aplikasi akan berjalan lebih lancar, dan pemrosesan gambar akan jauh lebih cepat.

Mengingat Surface Pro X telah dijual selama lebih dari setahun, mengapa peluncuran aplikasi utama ini memakan waktu lama? Occam’s Razer menyarankan bahwa langkah ‘all-in’ Apple, berkomitmen untuk memiliki semua Mac baru yang menjalankan silikon berbasis ARM pada akhir tahun 2022 sudah cukup menjadi katalisator bagi pengembang – jika Anda ingin tetap menggunakan Mac, Anda harus mengikuti Apple menyusuri jalan baru ini.

Adapun Windows 10 di ARM, optik dari pengembang aplikasi utama yang mendukung macOS dan bukan Windows 10 akan menjadi penjualan yang sulit. Sementara hari-hari awalnya untuk Windows, banyak pabrikan akan melihat keuntungan yang sekarang dimiliki Apple atas persaingan dan betapa mudahnya menjualnya ke publik – lebih banyak masa pakai baterai, lebih banyak daya, laptop lebih kecil – dan memutuskan bahwa mereka perlu memilikinya beberapa skin di game ARM. Itu akan menumbuhkan basis pengguna dan menawarkan pengembang pihak ketiga basis pengguna yang jauh lebih besar untuk ditangani.

Surface Pro X dari Microsoft menyapa sejumlah kecil audiens sambil menetapkan arah masa depan untuk Windows. Peralihan Apple dari Intel melegitimasi pendekatan tersebut, dan sekarang ekosistem komputasi desktop bergerak ke arah yang sama.

Mengapa Komputasi Kuantum Harus Menjadi Bagian Dari Strategi AI Perusahaan

Mengapa Komputasi Kuantum Harus Menjadi Bagian Dari Strategi AI Perusahaan

Mengapa Komputasi Kuantum Harus Menjadi Bagian Dari Strategi AI Perusahaan – Dalam beberapa minggu mendatang, raksasa fintech China Ant Group akan mengumpulkan $ 34 miliar dalam IPO terbesar yang pernah ada di dunia. Meskipun baru keluar dari Alibaba pada tahun 2014, penilaian Ant, sebesar $ 310 miliar, akan sebanding dengan JPMorgan Chase, yang asalnya berasal dari tahun 1799.

Bagaimana Ant melakukannya? Dalam buku 2018 mereka, Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World, profesor Harvard Business School Marco Iansiti dan Karim R.Lakhani menyatakan bahwa pertumbuhan Ant yang menakjubkan dapat langsung dikaitkan dengan penggunaan buatannya (AI).

AI adalah landasan bisnis Ant. Dengan setiap transaksi pada produk inti Ant, layanan pembayaran seluler Alipay, AI mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keuangan penggunanya, yang kemudian diterapkan untuk menawarkan layanan keuangan baru kepada pengguna seperti pinjaman, investasi, atau opsi asuransi yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Ant juga menggunakan AI untuk mendeteksi penipuan dan memprediksi risiko finansial. idn poker

Menurut Iansiti dan Lakhani, AI telah memungkinkan Ant Group untuk berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit, melayani lebih dari 730 juta pelanggan dengan kurang dari 10.000 karyawan. Sebagai perbandingan, American Express mempekerjakan 59.000 orang untuk melayani sekitar 112 juta pemegang kartu.

Ant Group hanyalah salah satu contoh bagaimana AI membentuk kembali bisnis saat ini. Tetapi AI dalam bentuknya saat ini – yaitu, beroperasi pada komputer klasik – hanyalah permulaan. Faktanya, menurut laporan State of AI terbaru, AI dengan cepat mencapai titik di mana biaya yang sangat mahal diperlukan untuk mendapatkan peningkatan kinerja yang lebih kecil secara bertahap.

Namun, munculnya komputasi kuantum menjanjikan untuk menembus kemacetan kemajuan ini, mengantarkan tingkat daya dan efisiensi AI yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Model Machine Learning Lebih Cepat Dan Akurat

AI telah menunjukkan kekuatannya di berbagai kasus penggunaan. Namun hasil yang luar biasa ini belum tentu dikirimkan dengan cepat. Model pembelajaran mesin (ML) perlu dilatih, dan selain menuntut banyak data, ini juga membutuhkan waktu. Beberapa model membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk dilatih. Namun mengingat keunggulan inheren mesin kuantum dibandingkan mesin klasik, komputasi kuantum dapat secara substansial mengurangi waktu pelatihan dan meningkatkan akurasi model ML.

Penelitian terbaru dari IBM telah membuktikan keunggulan kuantum ini untuk ML. Para peneliti mendemonstrasikan bahwa, untuk kelas tertentu model ML yang diawasi, algoritme ML berkemampuan kuantum tidak hanya bekerja lebih cepat tetapi juga lebih akurat daripada rekan komputasi klasiknya. Dalam praktiknya, ini berarti ML berkemampuan kuantum akan mengekstrak wawasan yang lebih berharga daripada komputer klasik paling canggih saat ini dan akan mampu melakukannya lebih cepat.

Model AI Generatif

Orang dalam gambar ini di sini tidak ada. Meski tampak seperti aslinya, gambar mereka dihasilkan oleh AI. AI yang dimaksud, dikenal sebagai jaringan adversarial generatif (GAN), terdiri dari dua jaringan saraf yang bekerja satu sama lain. Satu jaringan menghasilkan data yang mirip dengan data pelatihan (dalam hal ini gambar orang sungguhan), dan jaringan lainnya mencoba membedakan data pelatihan dari data yang dihasilkan. Keduanya bolak-balik sampai data yang dihasilkan hampir tidak mungkin dibedakan dari yang sebenarnya.

GAN tidak terbatas pada gambar. Mereka juga dapat digunakan untuk membuat musik, video, dan banyak bentuk data kompleks lainnya. Pada bulan Mei, GAN yang dikembangkan oleh Nvidia membuat ulang versi Pac-Man yang dapat dimainkan hanya dengan menontonnya dimainkan. Kegunaan lain termasuk membuat model 3D dari gambar 2D, memprediksi dampak perubahan iklim dan menghasilkan molekul baru untuk aplikasi farmasi.

Ternyata, perangkat kuantum, bahkan dalam waktu dekat, dapat meningkatkan kualitas pembelajaran jaringan permusuhan. Misalnya, para peneliti di MIT mengembangkan arsitektur jaringan permusuhan yang mereka sebut “jaringan adversarial asosiatif klasik kuantum (QAAN).” Sistem hibrid ini (“hibrid” karena bergantung pada elemen klasik dan kuantum) “terdiri dari jaringan adversarial generatif klasik dengan mesin Boltzmann kuantum tambahan kecil yang secara bersamaan dilatih pada lapisan perantara diskriminator jaringan generatif.” Dengan memanfaatkan perangkat tambahan, QAAN dapat belajar lebih efektif daripada pendahulunya yang murni klasik.

Mengisi Celah Dalam Data Pelatihan Machine Learning

Kemampuan generatif perangkat kuantum memiliki aplikasi potensial lain: mengisi celah dalam data yang diperlukan untuk melatih model ML. Data secara tradisional menjadi faktor pembatas dalam hal melatih algoritme ML. Artinya, saat mencoba menggunakan ML untuk memprediksi hasil untuk peristiwa yang jarang atau jarang terjadi, seperti pandemi global, tidak adanya atau kelangkaan kumpulan data yang kuat menimbulkan tantangan yang signifikan. Model AI generatif berkemampuan kuantum dapat membuat kumpulan data “sintetis” baru yang sangat mirip dengan data pelatihan yang sudah Anda miliki, sehingga sangat mengurangi batasan ini.

Untuk mengilustrasikan, imagine melatih algoritma pengenalan wajah untuk mengenali wajah hanya berdasarkan sisi wajah. Anda mungkin memiliki kumpulan data yang sangat terbatas; Namun, mungkin Anda memiliki banyak gambar depan tetapi tidak cukup gambar samping, atau sebaliknya. Dengan AI generatif berkemampuan kuantum, Anda dapat menggunakan gambar yang cocok yang Anda miliki untuk menghasilkan lebih banyak gambar, memperluas kumpulan data. Pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan model ML yang berfokus pada segala hal mulai dari mendeteksi kanker langka hingga membuat model skenario risiko di masa mendatang.

Membuat Bagian Kuantum Dari Strategi AI Anda

Seperti yang kita lihat dengan Ant Group, begitu sebuah perusahaan menggunakan AI untuk melepaskan diri dari para pesaingnya, bahkan institusi terkemuka seperti American Express dan Goldman Sachs menjadi sulit untuk mengejar ketinggalan. Sekarang, saat perangkat kuantum menjadi lebih kuat secara eksponensial daripada perangkat klasiknya, mereka akan mendorong AI ke level baru. Perusahaan yang mengejar strategi AI harus memperhatikan. Tingkat gangguan yang akan diperkenalkan oleh kuantum tidak akan mewakili peningkatan bertahap selama AI saat ini; itu akan mewakili transformasi revolusioner.

Sekarang adalah waktunya untuk mengeksplorasi potensi dampak kuantum pada inisiatif AI Anda dan mulai merencanakannya. Saat AI menjadi taruhannya, AI kuantum akan memisahkan pemenang akhir dari juga-rans.

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode – Di seluruh dunia, konversi informasi ke dalam format digital juga disebut “digitalisasi” telah meningkatkan produktivitas di sektor publik dan swasta. Akibatnya, hampir setiap negara di dunia sedang berupaya menuju ekonomi digital.

Sejalan dengan perkembangan ekonomi baru ini, diperlukan keterampilan khusus seperti pemrograman komputer. Ini seperti bahasa angka, yang dikenal sebagai kode, yang memungkinkan orang menulis instruksi yang dijalankan oleh komputer. Tujuannya adalah untuk membuat sesuatu: dari halaman web, ke gambar, ke perangkat lunak.

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Bahasa pengkodean awal muncul pada 1940an. Ini adalah dasar dalam apa yang dapat mereka lakukan tetapi rumit untuk dipelajari dan membutuhkan pemahaman matematika tingkat lanjut. Pada 1990an ketika universitas, bisnis, dan orang-orang mulai terhubung melalui internet kecepatan komputasi dan memori ditingkatkan untuk menggunakan bahasa pengkodean tingkat tinggi. Ini menjadi tersedia secara luas di platform open source dan tutorial online memungkinkan banyak orang untuk belajar dan terus memajukan bahasa sehingga menjadi lebih sederhana. Saat ini bahasa seperti Javascript dapat dengan mudah dipelajari oleh anak-anak. http://idnplay.sg-host.com/

Tidak ada yang bisa lepas dari sentuhan teknologi digital. Ini digunakan di berbagai bidang seperti peralatan rumah sakit, pengiriman pendidikan jarak jauh, memasarkan karya seni kreatif atau meningkatkan produktivitas pertanian. Bahasa pengkodean mengembangkan perangkat lunak yang dapat secara efektif menangani masalah dan tantangan misalnya, karena pengkodean, orang yang tidak bisa mendapatkan rekening bank sekarang dapat menyimpan, mengirim dan meminjam uang menggunakan ponsel. Ini adalah keterampilan penting untuk dimiliki seiring berkembangnya negara.

Dalam empat dekade terakhir, beberapa penelitian telah menilai efek pembelajaran kode pada anak-anak sekolah dasar biasanya antara usia enam dan 13 tahun. Dalam setiap kasus, temuan menunjukkan bahwa itu bermanfaat bagi anak-anak, terlepas dari jalur karier mereka di kemudian hari. dalam hidup.

Bahasa Komputer

Pengkodean hanyalah bahasa lain, dan anak-anak diketahui mempelajari bahasa baru lebih cepat daripada orang tua. Jadi memulai dari usia muda adalah ide yang bagus.

Beberapa negara termasuk Australia, Finlandia, Italia dan Inggris telah mengembangkan kurikulum pengkodean untuk anak-anak yang berusia antara lima dan 16 tahun.

Bahasa pengkodean bekerja dengan nol (0s) dan satu (1s) dan string dari angka-angka ini mewakili alfabet. Ini kemudian diterjemahkan menjadi kata-kata dan kalimat yang memicu komputer atau prosesor untuk memulai tugas tertentu. Misalnya, mencetak gambar di layar, membuka dokumen yang disimpan di komputer, atau memutar musik.

Ada berbagai bahasa pengkodean. Beberapa sangat mudah untuk dipahami dan dikerjakan sehingga bahkan anak-anak dapat mempelajarinya. Bahasa pemrograman visual seperti Scratch telah dikembangkan untuk membantu anak-anak mempelajari kode menggunakan gambar, tanda, dan diagram. Bahasa pemrograman lain yang dapat digunakan anak-anak termasuk Python, Ruby dan Go.

Sebagian besar bahasa ini dapat digunakan untuk menulis serangkaian perintah atau mengembangkan aplikasi web.

Manfaat Pengkodean

Selain memberi mereka permulaan untuk masa depan pekerjaan, dibandingkan dengan bentuk ilmu numerik lainnya, mempelajari kode dapat meningkatkan kreativitas anak.

Misalnya, banyak pengajaran matematika di Afrika masih dilakukan melalui hafalan, metode pedagogis yang sudah ketinggalan zaman dan menghambat kreativitas pada anak-anak. Pembelajaran hafalan didasarkan pada menghafal informasi dan pengulangan, “membeo” sehingga untuk berbicara. Penelitian menunjukkan bahwa pembelajaran menghafal tidak efektif karena pelajar jarang memahami penerapan dari apa yang telah mereka pelajari.

Sebagai perbandingan, pengkodean membangun pemikiran logis karena membutuhkan fokus pada penyelesaian tantangan tertentu. Ini mengajarkan anak-anak untuk mengevaluasi situasi dari berbagai sudut dan menghasilkan solusi kreatif. Mereka juga dapat menguji ide-ide ini dan, jika tidak berhasil, cari tahu apa yang salah.

Beberapa penelitian lebih lanjut menyarankan bahwa pengkodean meningkatkan kolaborasi dan komunikasi, keterampilan penting untuk pekerjaan di masa depan.

Akses Ke Pengkodean

Perangkat broadband dan digital seperti komputer dan ponsel pintar adalah alat utama untuk mempelajari cara membuat kode. Akses dan keterjangkauan ini sangat penting. Pemerintah harus berinvestasi dalam broadband sehingga jumlah data yang tinggi dapat dikirim dengan kecepatan tinggi. Mereka juga harus memberikan subsidi, atau setidaknya bukan alat teknologi informasi dan komunikasi (TIK) pajak, sehingga lebih banyak anak yang dapat belajar coding di rumah atau di sekolah.

Banyak negara Afrika, seperti Kenya, Ethiopia, Ghana dan Rwanda, telah mengambil langkah-langkah untuk mereformasi sektor TIK dan memperluas kapasitas broadband. Di Kenya, pemerintah menyadari kebutuhan akan pendidikan TIK dan telah mulai mengintegrasikan TIK ke dalam kurikulum. Pemerintah juga meluncurkan Program Melek Digital yang ambisius yang akan membawa broadband ke sekolah-sekolah dan mencoba mengintegrasikan teknologi ke dalam pembelajaran.

Tetapi mungkin perlu waktu untuk mencakup seluruh negeri sampai ada cukup sumber daya untuk mengintegrasikannya ke semua sekolah. Di banyak negara Afrika, bahkan negara yang lebih maju seperti Kenya, masih ada tantangan mendasar yang harus dihadapi. Misalnya, kurangnya infrastruktur seperti listrik sumber daya, komputer, dan guru yang tahu cara menggunakan teknologi.

Mengapa Semua Anak Harus Belajar Kode

Untungnya ada cara informal di mana anak-anak dapat belajar coding. Ini termasuk kamp pelatihan, codelab, kamp pengkodean liburan, dan grup pengkodean setelah sekolah. Di Kenya, program pengkodean modular independen tersedia untuk anak-anak. Ada juga banyak alat pembelajaran online gratis yang dapat digunakan anak-anak seperti OpenCourseWare dan Codecademy dari Massachusettes Institute of Technology.

Pengkodean tidak lagi menjadi milik ilmuwan komputer. Setiap profesi dalam beberapa hal membutuhkannya. Seperti mata pelajaran lain, itu selalu lebih baik diperkenalkan pada usia dini.

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika – MIP * = RE bukan salah ketik. Ini adalah penemuan inovatif dan judul menarik dari makalah terbaru di bidang teori kompleksitas kuantum. Teori kompleksitas adalah kebun binatang “kelas kompleksitas” kumpulan masalah komputasi di mana MIP * dan RE hanyalah dua.

Makalah 165 halaman menunjukkan bahwa kedua kelas ini adalah sama. Itu mungkin tampak seperti detail yang tidak penting dalam teori abstrak tanpa penerapan di dunia nyata. Tapi fisikawan dan matematikawan berbondong-bondong mengunjungi kebun binatang, meski mereka mungkin tidak mengerti semuanya. Karena ternyata penemuan tersebut memiliki konsekuensi yang mencengangkan bagi disiplin ilmu mereka sendiri.

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Pada tahun 1936, Alan Turing menunjukkan bahwa Masalah Halting secara algoritme memutuskan apakah program komputer berhenti atau berputar selamanya tidak dapat diselesaikan. Ilmu komputer modern lahir. Keberhasilannya memberi kesan bahwa segera semua masalah praktis akan menghasilkan kekuatan yang luar biasa dari komputer. idn poker 99

Tapi segera menjadi jelas bahwa, sementara beberapa masalah dapat diselesaikan secara algoritmik, komputasi sebenarnya akan bertahan lama setelah Matahari kita menelan komputer yang melakukan komputasi. Mencari tahu bagaimana memecahkan masalah secara algoritmik saja tidak cukup. Sangat penting untuk mengklasifikasikan solusi berdasarkan efisiensi. Teori kompleksitas mengklasifikasikan masalah berdasarkan seberapa sulit untuk menyelesaikannya. Kekerasan suatu masalah diukur dalam hal berapa lama komputasi berlangsung.

RE adalah singkatan dari masalah yang dapat diselesaikan dengan komputer. Itu adalah kebun binatang. Mari kita lihat beberapa subclass.

Kelas P terdiri dari masalah-masalah yang dapat diselesaikan dengan cepat oleh algoritma yang diketahui (secara teknis, dalam waktu polinomial). Misalnya, mengalikan dua bilangan adalah milik P karena perkalian panjang adalah algoritma yang efisien untuk menyelesaikan soal. Masalah menemukan faktor prima dari sebuah bilangan tidak diketahui di P; Masalahnya pasti bisa diselesaikan dengan komputer tapi tidak ada algoritma yang dikenal bisa melakukannya secara efisien. Masalah terkait, memutuskan apakah nomor yang diberikan adalah prima, berada di limbo sama sampai 2004 ketika algoritma yang efisien menunjukkan bahwa masalah ini adalah di P.

Kelas kompleksitas lainnya adalah NP. Bayangkan labirin. “Apakah ada jalan keluar dari labirin ini?” adalah pertanyaan ya / tidak. Jika jawabannya ya, maka ada cara sederhana untuk meyakinkan kami: cukup beri kami petunjuk arah, kami akan mengikuti mereka, dan kami akan menemukan jalan keluar. Namun, jika jawabannya tidak, kami harus melintasi seluruh labirin tanpa pernah menemukan jalan keluar untuk diyakinkan.

Masalah ya / tidak yang, jika jawabannya ya, kami dapat secara efisien menunjukkan bahwa, milik NP. Setiap solusi untuk suatu masalah berfungsi untuk meyakinkan kita akan jawabannya, dan P terkandung dalam NP. Anehnya, pertanyaan jutaan dolar adalah apakah P = NP. Tidak ada yang tahu.

Percaya Pada Mesin

Kelas yang dijelaskan sejauh ini mewakili masalah yang dihadapi oleh komputer normal. Tetapi komputer secara fundamental berubah komputer kuantum sedang dikembangkan. Tetapi jika komputer jenis baru muncul dan mengklaim dapat memecahkan salah satu masalah kita, bagaimana kita bisa percaya bahwa itu benar?

Bayangkan sebuah interaksi antara dua entitas, seorang interogator dan seorang prover. Dalam interogasi polisi, penguji mungkin adalah tersangka yang mencoba membuktikan bahwa mereka tidak bersalah. Penginterogasi harus memutuskan apakah penguji tersebut cukup meyakinkan. Ada ketidakseimbangan; Secara pengetahuan, interogator berada dalam posisi inferior.

Dalam teori kompleksitas, interogator adalah orang, dengan kekuatan komputasi terbatas, yang mencoba memecahkan masalah. Pembuktiannya adalah komputer baru, yang diasumsikan memiliki daya komputasi yang sangat besar. Sistem bukti interaktif adalah protokol yang dapat digunakan interogator untuk menentukan, setidaknya dengan probabilitas tinggi, apakah pembuktian itu harus dipercaya. Dengan analogi, ini adalah kejahatan yang mungkin tidak dapat diselesaikan oleh polisi, tetapi setidaknya orang yang tidak bersalah dapat meyakinkan polisi bahwa mereka tidak bersalah. Ini adalah IP kelas.

Jika banyak penguji dapat diinterogasi, dan penguji tidak diizinkan untuk mengoordinasikan jawaban mereka (seperti yang biasanya terjadi ketika polisi menginterogasi banyak tersangka), maka kami masuk ke kelas MIP. Interogasi semacam itu, melalui pemeriksaan silang tanggapan para pembukti, memberikan interogator kekuatan yang lebih besar, sehingga MIP berisi IP.

Komunikasi kuantum adalah baru bentuk komunikasi dilakukan dengan qubit. Keterikatan fitur kuantum di mana qubit terjerat secara seram , bahkan jika terpisah membuat komunikasi kuantum berbeda secara fundamental dengan komunikasi biasa. Mengizinkan pembukti MIP untuk berbagi qubit terjerat mengarah ke kelas MIP *.

Tampak jelas bahwa komunikasi antara pembukti hanya dapat berfungsi untuk membantu pembukti mengoordinasikan kebohongan daripada membantu interogator dalam menemukan kebenaran. Karena alasan itu, tidak ada yang menyangka bahwa mengizinkan lebih banyak komunikasi akan membuat masalah komputasi lebih andal dan dapat dipecahkan. Anehnya, kita sekarang tahu bahwa MIP * = RE. Ini berarti komunikasi kuantum berperilaku sangat berbeda dengan komunikasi normal.

Implikasi Yang Menjangkau Jauh

Pada tahun 1970-an, Alain Connes merumuskan apa yang kemudian dikenal sebagai Masalah Penanaman Connes. Sangat disederhanakan, ini menanyakan apakah matriks tak hingga dapat didekati dengan matriks hingga. Makalah baru ini sekarang telah membuktikan bahwa ini tidak mungkin sebuah temuan penting bagi ahli matematika murni.

Terobosan Komputasi Kuantum Utama Mengguncang Fisika Dan Matematika

Pada tahun 1993, Boris Tsirelson menunjuk sebuah masalah dalam fisika yang sekarang dikenal sebagai Masalah Tsirelson. Ini tentang dua formalisme matematika yang berbeda dari satu situasi dalam mekanika kuantum hingga saat ini teori yang sangat sukses yang menjelaskan dunia subatomik. Menjadi dua deskripsi yang berbeda dari fenomena yang sama diharapkan bahwa kedua formalisme itu setara secara matematis.

Tetapi makalah baru sekarang menunjukkan bahwa mereka tidak melakukannya. Bagaimana tepatnya mereka berdua masih dapat memberikan hasil yang sama dan keduanya menggambarkan realitas fisik yang sama tidak diketahui, tetapi itulah sebabnya fisikawan juga tiba-tiba tertarik. Waktu akan memberi tahu pertanyaan ilmiah apa yang belum terjawab akan menghasilkan studi tentang kompleksitas. Tidak diragukan lagi, MIP * = RE adalah lompatan besar ke depan.

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data – Dunia komputasi penuh dengan kata kunci: AI, superkomputer, pembelajaran mesin, cloud, komputasi kuantum, dan banyak lagi. Satu kata secara khusus digunakan di seluruh komputasi algoritma.

Dalam pengertian yang paling umum, algoritme adalah serangkaian instruksi yang memberi tahu komputer bagaimana mengubah sekumpulan fakta tentang dunia menjadi informasi yang berguna. Fakta adalah data, dan informasi yang berguna adalah pengetahuan untuk manusia, instruksi untuk mesin atau masukan untuk algoritma lain. Ada banyak contoh algoritme yang umum, mulai dari mengurutkan kumpulan angka hingga menemukan rute melalui peta hingga menampilkan informasi di layar.

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Untuk merasakan konsep algoritme, pikirkan tentang berpakaian di pagi hari. Hanya sedikit orang yang berpikir dua kali. Tetapi bagaimana Anda menuliskan proses Anda atau memberi tahu anak usia 5 tahun pendekatan Anda? Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini secara mendetail menghasilkan algoritme. pokerindonesia

Memasukkan

Bagi sebuah komputer, input adalah informasi yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan. Saat Anda berpakaian di pagi hari, informasi apa yang Anda butuhkan? Pertama dan terpenting, Anda perlu tahu pakaian apa yang tersedia untuk Anda di lemari Anda. Kemudian Anda dapat mempertimbangkan berapa suhu, ramalan cuaca untuk hari itu, musim apa dan mungkin beberapa preferensi pribadi.

Semua ini dapat direpresentasikan dalam data, yang pada dasarnya adalah kumpulan angka atau kata sederhana. Misalnya, suhu adalah angka, dan prakiraan cuaca mungkin “hujan” atau “sinar matahari”.

Transformasi

Berikutnya adalah inti dari algoritme komputasi. Perhitungan melibatkan aritmatika, pengambilan keputusan, dan pengulangan. Jadi, bagaimana ini berlaku untuk berpakaian? Anda membuat keputusan dengan melakukan beberapa matematika pada jumlah input tersebut. Apakah Anda mengenakan jaket tergantung pada suhu, dan jaket mana yang Anda pilih bergantung pada prakiraan cuaca. Bagi komputer, bagian dari algoritme berpakaian kami akan terlihat seperti “jika suhu di bawah 50 derajat dan hujan, maka pilih jas hujan dan kemeja lengan panjang untuk dikenakan di bawahnya.”

Setelah memilih pakaian, Anda harus memakainya. Ini adalah bagian penting dari algoritme kami. Di komputer, pengulangan dapat diekspresikan seperti “untuk setiap potong pakaian, kenakan.”

Keluaran

Akhirnya, langkah terakhir dari sebuah algoritma adalah keluaran mengungkapkan jawabannya. Bagi komputer, keluaran biasanya lebih banyak data, sama seperti masukan. Ini memungkinkan komputer untuk merangkai algoritme bersama dalam mode yang kompleks untuk menghasilkan lebih banyak algoritme. Namun, keluaran juga dapat melibatkan penyajian informasi, misalnya meletakkan kata-kata di layar, menghasilkan isyarat pendengaran atau bentuk komunikasi lainnya.

Jadi setelah berpakaian, Anda melangkah ke dunia nyata, siap menghadapi elemen dan tatapan orang-orang di sekitar Anda. Mungkin Anda bahkan mengambil selfie dan menaruhnya di Instagram untuk memamerkan barang-barang Anda.

Pembelajaran Mesin

Terkadang terlalu rumit untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan. Kategori khusus dari algoritme, algoritme pembelajaran mesin, mencoba “belajar” berdasarkan sekumpulan contoh pengambilan keputusan sebelumnya. Pembelajaran mesin adalah hal biasa untuk hal-hal seperti rekomendasi, prediksi, dan mencari informasi.

Apa Itu Algoritma? Bagaimana Komputer Mengetahui Apa Yang Harus Dilakukan Dengan Data

Untuk contoh berpakaian kami, algoritme pembelajaran mesin akan setara dengan Anda mengingat keputusan masa lalu tentang apa yang akan dikenakan, mengetahui seberapa nyaman Anda merasa mengenakan setiap item, dan mungkin selfie mana yang paling disukai, dan menggunakan informasi itu untuk membuatnya lebih baik pilihan. Jadi, algoritma adalah proses yang digunakan komputer untuk mengubah data masukan menjadi data keluaran. Sebuah konsep sederhana, namun setiap bagian dari teknologi yang Anda sentuh melibatkan banyak algoritme. Mungkin lain kali Anda mengambil ponsel, menonton film Hollywood, atau memeriksa email, Anda dapat merenungkan kumpulan algoritme kompleks seperti apa yang ada di balik layar.

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional – Komputer kuantum memiliki potensi untuk merevolusi cara kita memecahkan masalah komputasi keras, mulai dari menciptakan kecerdasan buatan yang canggih hingga simulasi reaksi kimia untuk menciptakan bahan atau obat generasi berikutnya. Tetapi sebenarnya membuat mesin seperti itu sangat sulit karena melibatkan komponen eksotik dan harus disimpan dalam lingkungan yang sangat terkontrol. Dan yang kami miliki sejauh ini belum dapat mengungguli mesin tradisional.

Komputer Kuantum Dapat Tiba Lebih Cepat Jika Kita Membuatnya Dengan Teknologi Silikon Tradisional

Tetapi dengan tim peneliti dari Inggris dan Prancis, kami telah menunjukkan bahwa sangat mungkin untuk membangun komputer kuantum dari komponen elektronik konvensional berbasis silikon. Hal ini dapat membuka jalan bagi pembuatan komputer kuantum skala besar lebih cepat daripada yang mungkin dilakukan. poker indonesia

Kekuatan superior teoritis komputer kuantum berasal dari hukum skala nano atau fisika “kuantum”. Tidak seperti komputer konvensional, yang menyimpan informasi dalam bit biner yang dapat berupa “0” atau “1”, komputer kuantum menggunakan bit kuantum (atau qubit) yang dapat berupa kombinasi “0” dan “1” pada saat yang bersamaan. Ini karena fisika kuantum memungkinkan partikel berada dalam keadaan atau tempat berbeda secara bersamaan.

Perkembangan komputer kuantum masih dalam tahap awal dan beberapa teknologi perangkat keras tersedia tanpa ada satupun yang mendominasi. Prototipe paling canggih saat ini dibuat dari beberapa lusin ion yang terperangkap dalam ruang vakum atau sirkuit superkonduktor yang disimpan pada suhu mendekati nol mutlak.

Tantangan krusialnya adalah meningkatkan demonstran kecil ini menjadi sistem qubit besar yang saling berhubungan yang akan memiliki daya komputasi yang cukup untuk melakukan tugas yang berguna lebih cepat daripada superkomputer klasik. Untuk tujuan ini, teknologi lain pada akhirnya akan menjadi lebih cocok. Cukup mengejutkan, ini bisa menjadi teknologi yang sama yang saat ini memungkinkan masyarakat digital kita, transistor silikon, unit dasar informasi yang ada di semua mikroprosesor dan chip memori.

Ada dua alasan utama mengapa membuat komputer kuantum dari silikon memiliki aura yang menarik di sekitarnya. Pertama, miniaturisasi perangkat silikon tanpa henti dari hukum Moore telah memungkinkan pembuatan transistor yang lebarnya hanya beberapa puluh atom. Ini adalah skala di mana hukum fisika kuantum mulai berlaku.

Ini mewakili batas fisik yang membuat miniaturisasi transistor silikon lebih lanjut terhenti. Tapi itu juga mempromosikan penggunaan baru teknologi silikon, yang dikenal sebagai elektronik More-than-Moore. Kepala di antara arah baru ini adalah kemungkinan pengkodean bit informasi kuantum di setiap transistor silikon, dan kemudian menggunakannya untuk membangun komputer kuantum skala besar.

Dengan menggunakan kembali teknologi yang sama dengan yang telah ditangani oleh industri mikrochip selama 60 tahun terakhir, kami juga dapat memanfaatkan investasi infrastruktur bernilai miliaran dolar sebelumnya dan mengurangi biaya. Ini berarti bahwa semua teknik dan pemrosesan pintar yang digunakan untuk pengembangan mikroelektronika modern dapat diadaptasi untuk membangun prosesor kuantum yang semakin kuat.

Chip Kuantum Silikon

Eksperimen yang baru-baru ini dilakukan oleh tim kolaborasi kami di Cambridge University, Hitachi R&D, University College London dan CEA-LETI di Prancis, dan diterbitkan di Nature Electronics menunjukkan bahwa perkawinan antara elektronik konvensional dan kuantum ini memang dapat dirayakan. Kami mengambil solusi teknik dari sirkuit silikon konvensional dan menerapkannya untuk menghubungkan perangkat kuantum yang berbeda pada sebuah chip. Ini telah membawa realisasi praktis prosesor kuantum selangkah lebih dekat.

Kami telah mengembangkan sirkuit yang beroperasi pada suhu mendekati nol mutlak dan menggunakan semua transistor komersial. Beberapa di antaranya sangat kecil sehingga dapat digunakan sebagai qubit, sedangkan yang lain sedikit lebih besar dan dapat digunakan untuk terhubung ke qubit yang berbeda. Arsitektur ini sangat mirip dengan yang digunakan untuk memori akses acak (RAM) di laptop dan smartphone saat ini. Dalam setengah abad terakhir ini, komputer biasa berevolusi dari lemari berukuran ruangan yang penuh dengan tabung vakum menjadi perangkat berbasis microchip genggam saat ini. Masih ada jalan panjang sebelum komputer kuantum yang lengkap tersedia, tetapi sejarah mungkin terulang kembali. Kemajuan penelitian saat ini menunjukkan bahwa prosesor kuantum awal dapat direalisasikan dengan beberapa teknologi eksotis terlebih dahulu. Tetapi sekarang kita telah mempelajari bahwa silikon dapat digunakan untuk menghubungkan qubit secara efisien, masa depan kuantum dapat dibuat dari silikon.

Perkembangan Perusahaan Eurotech dalam Dekade Terakhir

Perkembangan Perusahaan Eurotech dalam Dekade Terakhir

Perkembangan Perusahaan Eurotech dalam Dekade Terakhir – Berkantor pusat di Udine, Italia, Eurotech adalah perusahaan yang didedikasikan untuk penelitian, pengembangan, produksi dan pemasaran komputer mini (NanoPC) dan komputer kinerja tinggi (HPC). Didirikan pada tahun 1992, Eurotech adalah perusahaan global yang beroperasi di berbagai negara. Berikut ini adalah sejarah perkembangan perusahaan Eurotech dalam satu dekade terakhir.

Perkembangan Eurotech dalam Dekade Terakhir

2010

Eurotech mengumumkan pengenalan Aurora Au-5600, superkomputer “green” dengan pendingin cair, menggunakan prosesor Intel Xeon 5600. Eurotech dan Wind River mengumumkan kemitraan strategis untuk mempercepat pengembangan aplikasi tertanam: Development Kits yang akan memungkinkan pengembang perangkat lunak untuk menjadi pengembangan aplikasi dalam waktu kurang dari satu jam sedangkan sistem tradisional memerlukan berhari-hari, jika tidak berminggu-minggu. Dengan cara ini, kedua perusahaan berencana untuk membawa pengalaman siap pakai PC ke pasar embedded.

Perkembangan Perusahaan Eurotech dalam Dekade Terakhir

2011

Eurotech mengakuisisi sisa saham Advanet Inc, setara dengan 10% dari modal saham, dan dengan demikian memperoleh 100% dari anak perusahaan Jepang. Dynatem Inc menjadi bagian dari grup. Dari kantor pusatnya di Mission Viejo, California, perusahaan telah bekerja di pasar komputer tertanam sejak 1981, terutama di sektor VME, VPX dan CPCI. Connected World Magazine menempatkan Eurotech dalam daftar CW 100 untuk kepemimpinan dalam teknologi M2M dan sektor Perangkat Terhubung. poker asia

Daftar CW 100 mewakili perusahaan terbaik yang menggerakkan pasar dan yang terlibat dalam pengenalan teknologi baru untuk konektivitas. Daftar ini memberikan panduan perusahaan yang membuat perbedaan dalam interkoneksi perangkat dan teknologi M2M, yang dipilih oleh editor majalah Connected World. Eurotech dan IBM menyumbangkan protokol Transport Queuing Telemetry Transport (MQTT) ke komunitas Open Source Eclipse Foundation dengan maksud menyatakan untuk menciptakan standar baru untuk konektivitas Internet of Things.

Perangkat lunak yang dimaksud, awalnya dikembangkan oleh IBM dan Eurotech, saat ini digunakan untuk berbagai aplikasi seluler. Pemasok utama Eropa untuk teknologi HPC seperti Allinea, ARM, Bull, Caps Entreprise, Eurotech, ParTec, ST Microelectronics dan Xyratex, terkait dengan BSC, CEA, Cineca, Fraunhofer, Forschungszentrum Juelich, dan pusat penelitian LRZ bergabung bersama untuk menciptakan Teknologi Platform Eropa (PTE), mulai dari hasil kerja PROSPECT dan Teratec. Tujuan utama PTE adalah untuk mengoordinasikan semua aspek Eropa yang terlibat dalam sektor HPC, termasuk UKM, perusahaan-perusahaan besar Eropa dan internasional dan pusat-pusat penelitian, mengusulkan rencana penelitian yang ambisius kepada Komisi Eropa.

2012

Eurotech mengembangkan superkomputer berakselerasi GPU dengan kepadatan tertinggi di sektor HPC. Superkomputer akan dapat menawarkan kinerja lebih dari 500 Teraflops per kabinet dengan efisiensi energi lebih dari tiga GFlops per watt, mencapai hasil yang unik dan tak tertandingi dalam hal kinerja dan efisiensi energi dengan cara ini.

CINECA, pusat komputasi Italia terbesar memilih Eurotech untuk mengembangkan superkomputer prototipe “Eurora”.

Produk Aurora Tigon yang baru akan menjadi basis teknologi untuk pengembangan prototipe Eurora. CINECA akan menggunakan prototipe baru ini di berbagai bidang ilmu komputasi, seperti studi tentang konstituen fundamental, fisika benda terkondensasi, astrofisika, biologi dan ilmu bumi. Anak perusahaan Jepang Advanet telah menerima surat penghargaan dari lembaga penelitian RIKEN dan JASRI (Japan Synchrotron Radiation Research Institute) atas bantuannya dalam menciptakan sistem XFEL (X-Ray Free Electron Laser) yang disebut “SACLA” (akronim untuk Spring-8) Angstrom Compact Laser elektron bebas), yang beroperasi penuh selama 2012. Advanet, salah satu kolaborator pertama untuk proyek ini, berkontribusi pada pengembangan sistem kontrol akselerator “Spring-8”, synchrotron generasi ketiga terbesar di dunia.

2013

The Computerworld Honors telah menamai Aplikasi SENSUS Bertenaga Eurotech sebagai Laureate 2013. Program penghargaan tahunan ini menilai aplikasi ini sebagai aplikasi visioner dari teknologi informasi yang mempromosikan perubahan sosial, ekonomi dan pendidikan yang positif. Aplikasi Eurotech dan Sensuss M2M menyediakan penilaian waktu nyata yang melindungi atlet dari potensi bahaya lebih lanjut.

Eurotech meraih tempat pertama dan kedua dari Green 500, peringkat superkomputer paling hemat energi di dunia, dengan superkomputer Eurora dipasang di CINECA dan superkomputer Aurora Tigon dipasang di perusahaan Finmeccanica Selex ES, yang berspesialisasi dalam teknologi informasi dan keamanan. Eurora, superkomputer CINECA, masuk di tempat pertama dengan 3210 MFlop / s per Watt, sedangkan sistem Selex ES, Aurora Tigon, berada di peringkat ke-2 dengan nilai 3180 MFlop / s per Watt. Eurotech telah menandatangani perjanjian dengan Curtiss-Wright Controls, Inc. – segmen dari Curtiss-Wright Corporation – untuk penjualan 100% modal saham Parvus Corporation, anak perusahaan yang sepenuhnya dimiliki Amerika dari Grup Eurotech yang berspesialisasi dalam komputer tertanam dan Subsistem COTS untuk pasar Pertahanan AS.

2014

Eurotech menghadirkan sistem pemantauan lingkungan ReliaSENS 18-12 yang terhubung ke cloud dan dilengkapi dengan sensor presisi tinggi untuk mengukur polusi udara, dengan akses ke data secara real time. Aurora HiVe yang inovatif diluncurkan, sistem HPC dengan arsitektur superkomputer “bata” modular.

2015

Eurotech meluncurkan Multi-service IoT Gateways. Perusahaan ini mengkonsolidasikan kemitraannya dalam ekosistem M2M dan IoT untuk memasok pelanggan solusi IoT / M2M lengkap yang berkisar dari sensor dan gateway pintar hingga platform Eurotech Everyware Cloud (EC) dan aplikasi yang sangat fleksibel untuk sektor apa pun.

2016

Everyware IoT adalah satu-satunya platform IoT yang sepenuhnya tersedia di Open Source melalui Eclipse.

Red Hat dan Eurotech mengumumkan peluncuran proyek Eclipse Foundation open source baru untuk mengelola perangkat IoT, dari konektivitas dan konfigurasi hingga siklus hidup aplikasi. Proyek yang disponsori bersama, Eclipse Kapua, menggabungkan proyek Eclipse Kura yang ada untuk menawarkan pengembang IoT dan pengguna akhir platform terbuka untuk implementasi edge-to-edge IoT. Pada bulan November mereka mengumumkan ketersediaan kontribusi kode pertama untuk Eclipse Kapua, sebuah platform modular yang menyediakan layanan yang diperlukan untuk mengelola gateway IoT dan perangkat smart edge.

2017

Teknologi Eurotech memasuki sektor penggerak otonom dengan superkomputer berpendingin air “Aurora Hive”. Eurotech menggunakan teknologi VMWARE untuk sistem IoT, sehingga memungkinkan penugasan yang lebih baik dari sumber daya pemrosesan untuk lingkungan yang lebih efisien dan deterministik untuk aplikasi industri berkinerja tinggi.

2018

Perusahaan terus memberdayakan strategi open source yang bekerja sama dengan Cloudera dan Red Hat untuk menyediakan arsitektur multi-cloud yang terbuka, modular, dengan fitur keamanan yang terintegrasi secara organik untuk memungkinkan manajemen dan analitika perangkat edge-to-edge yang skalabel dan lebih aman. Arsitekturnya telah dibangun di atas proyek kunci open source dan inovasi dari Eclipse Foundation dan Apache Foundation. Dengan menjembatani OT dan IT, arsitektur berbasis open source ini dapat membantu mengatasi aspek utama pengelolaan infrastruktur IoT.

Eurotech melengkapi strategi ekosistemnya sendiri dengan bergabung dengan ITxPT, Asosiasi Teknologi Informasi untuk Transportasi Publik, yang misinya adalah menerapkan standar kerja Eropa untuk sistem dan komponen TI plug-and-play yang ditujukan untuk transportasi umum.

Perkembangan Perusahaan Eurotech dalam Dekade Terakhir

2019

Eurotech mendapat peringkat oleh Quadrant Knowledge Solutions sebagai salah satu pemimpin pasar di Industrial Internet of Things (IIoT) dengan platform IoT Edge-to-Cloud Everyware karena jangkauan transversal dari solusi IIoT, OT-nya (Teknologi Operasional) ) pendekatan berorientasi dan pengetahuan industri yang mendalam.

Dynatem kembali fokus untuk berspesialisasi dalam desain dan sistem berbasis COTS untuk digunakan dalam aplikasi pertahanan dan kedirgantaraan. Sebagai pemasok bisnis kecil yang memenuhi syarat untuk sistem dan layanan teknik ke pasar pertahanan dan kedirgantaraan, Dynatem akan beroperasi sebagai unit bisnis independen dalam Eurotech Inc.

Frost & Sullivan menobatkan Eurotech dengan “2019 European Competitive Strategy Innovation and Leadership Award” berdasarkan hasil analisis pasar Eropa untuk solusi Internet of Things (IoT) di pasar sistem kereta api. Frost & Sullivan menyatakan: “Sebagai penyedia solusi edge-to-edge untuk perangkat keras, perangkat lunak, dan platform cloud dalam paket yang sama, kecepatan implementasi Eurotech membedakannya dari pesaing.”

Eurotech dinominasikan oleh PAC RADAR (teknowlogy Group) sebagai pemasok “Terbaik di Kelasnya” dalam kategori “Platform IoT berdasarkan Open Source”. Analisis ini berdasarkan komitmen kuat Eurotech untuk solusi IoT open source serta banyak ulasan pelanggan yang positif di seluruh Eropa.

Jadwal Konferensi Ilmu Komputer 2020 di Italia

Jadwal Konferensi Ilmu Komputer 2020 di Italia

Jadwal Konferensi Ilmu Komputer 2020 di Italia – Pada 2020, akan diadakan berbagai konferensi dalam bilang ilmu komputer di Italia. Konferensi ini akan menjadi tempat berkumpulnya para peneliti dalam bidang yang sama untuk mempelajari berbagai informasi di bidang Ilmu Komputer.

Berikut ini adalah beberapa konferensi yang akan diadakan beserta jadwal penyelenggaraannya.

Jadwal Konferensi Ilmu Komputer 2020 di Italia

SUM 2020 : he 14th International Conference on Scalable Uncertainty Management

Sep 23, 2020 – Sep 25, 2020 – Bolzano

Didirikan pada 2007, konferensi SUM adalah acara tahunan yang bertujuan untuk mengumpulkan para peneliti dengan minat yang sama dalam mengelola dan menganalisis informasi yang tidak sempurna dari berbagai bidang, seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, basis data, pengambilan informasi dan penambangan data, semantik analisis web dan risiko, dan dengan tujuan membina kolaborasi dan pemupukan silang gagasan dari berbagai komunitas. pokerasia

Keunggulan konferensi SUM adalah kepedulian mereka untuk mendedikasikan ruang besar program mereka untuk tutorial yang mencakup berbagai topik yang berkaitan dengan manajemen ketidakpastian. Setiap tutorial menyediakan survei dari salah satu bidang penelitian dalam lingkup konferensi.

Konferensi Internasional ke-14 tentang Manajemen Ketidakpastian yang Dapat Ditingkatkan (SUM 2020) akan diadakan di Bolzano, Italia mulai 23-25 September 2020.

TIME 2020 : 27th International Symposium on Temporal Representation and Reasoning

Sep 23, 2020 – Sep 25, 2020 – Bozen / Bolzano

Sejak 1994, TIME International Simposium on Temporal Representation and Reasoning bertujuan untuk mempertemukan para peneliti di bidang penalaran temporal dalam Ilmu Komputer. TIME 2020 mencakup tiga topik, tetapi memiliki komite program tunggal. Konferensi ini akan diselenggarakan sebagai kombinasi dari presentasi makalah teknis, ceramah utama, dan tutorial.

ESEM 2020 : ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement

Okt 8, 2020 – Okt 9, 2020 – Bari

The ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM) adalah konferensi utama untuk mempresentasikan hasil penelitian terkait dengan rekayasa perangkat lunak empiris. ESEM menyediakan forum di mana para peneliti dan praktisi dapat mempresentasikan dan mendiskusikan hasil penelitian terbaru tentang berbagai topik, di samping bertukar ide, pengalaman dan masalah yang menantang. ESEM edisi ke-14 akan diadakan di Bari, Italia, mulai 8 hingga 9 Oktober 2020.

CARLA 2020 : 2nd International Workshop ‘Concepts in Action: Representation, Learning, and Application’

Sep 22, 2020 – Sep 23, 2020 – Bolzano

Concepts in Action: Representation, Learning, and Application adalah lokakarya internasional yang bertujuan untuk mendorong pertukaran antar disiplin ilmu tentang penelitian tentang konsep. Ini mengundang kontribusi dari semua bidang yang berkaitan dengan ilmu kognitif, termasuk (tetapi tidak terbatas pada) linguistik, kecerdasan buatan, psikologi, filsafat, logika, dan ilmu komputer. Meskipun lokakarya ini terbuka untuk penelitian tentang aspek konsep apa pun, ada serangkaian topik inti yang menarik perhatian khusus.

Lokakarya ini memberikan kesempatan yang sangat baik untuk mempresentasikan dan mendiskusikan penelitian yang sedang berlangsung tentang konsep. Mereka mengundang peneliti konsep dari semua bidang yang berkaitan dengan ilmu kognitif untuk mengirimkan abstrak ke lokakarya mereka untuk presentasi oral atau poster.

ECSA 2020 : European Conference on Software Architecture

Sep 14, 2020 – Sep 18, 2020 – L’Aquila

The European Conference on Software Architecture (ECSA) adalah konferensi arsitektur perangkat lunak utama Eropa, yang menyediakan platform bagi para peneliti, praktisi, dan pendidik untuk mempresentasikan dan mendiskusikan temuan dan pengalaman terbaru, inovatif, dan signifikan dalam bidang penelitian dan praktik arsitektur perangkat lunak . Konferensi Eropa ke-14 tentang Arsitektur Perangkat Lunak (ECSA 2020) akan diadakan pada 14-18 September 2020 di L’Aquila, Italia.

SSBSE 2020 : International Conference on Search based Software Engineering

Okt 7, 2020 – Okt 8, 2020 – Bari

Search-based Software Engineering (SBSE) adalah area penelitian yang berfokus pada perumusan masalah rekayasa perangkat lunak sebagai masalah pencarian, dan penggunaan selanjutnya dari teknik heuristik yang kompleks untuk mendapatkan solusi optimal untuk masalah tersebut. Banyak tantangan dalam bidang teknik – mulai dari pembuatan uji, hingga merancang refactoring, hingga memproses organisasi – dapat diselesaikan secara efisien melalui penerapan teknik optimasi otomatis.

The Symposium on Search-Based Software Engineering adalah tempat yang didedikasikan untuk bidang penelitian SBSE. Simposium ke-12 akan diadakan tahun ini di Bari, Italia, bersama dengan Pekan Rekayasa Perangkat Lunak Internasional Empiris (ESEIW 2020). Mereka mengundang pengajuan makalah berkualitas tinggi yang menggambarkan novel dan karya asli di semua bidang SBSE, aplikasi SBSE untuk masalah baru, analisis teoritis algoritma pencarian untuk rekayasa perangkat lunak, evaluasi empiris yang ketat tentang teknik SBSE, dan laporan pengalaman industri.

Jadwal Konferensi Ilmu Komputer 2020 di Italia

SCN 2020 : 12th Conference on Security and Cryptography for Networks

Sep 14, 2020 – Sep 16, 2020 – Amalfi

Twelfth Conference on Security and Cryptography for Networks (SCN 2020) bertujuan untuk mempertemukan para peneliti di bidang kriptografi dan keamanan informasi, praktisi, pengembang, dan pengguna untuk mendorong kerja sama, teknik pertukaran, peralatan, pengalaman, dan ide. Konferensi ini mencari pengajuan dari akademisi, pemerintah, dan industri yang menyajikan penelitian baru tentang semua aspek praktis dan teoritis kriptografi dan keamanan informasi.

Fokus utama adalah penelitian orisinal, berkualitas tinggi, dan tidak dipublikasikan tentang dampak teoretis dan praktis, termasuk konsep, teknik, aplikasi, dan pengalaman praktis. Makalah yang dikirim tidak boleh tumpang tindih dengan makalah yang telah diterbitkan atau yang secara bersamaan diserahkan ke jurnal atau konferensi / lokakarya.

SNAMS 2020 : The Seventh International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security

Okt 26, 2020 – Okt 29, 2020 – Milan

Social network analysis berkaitan dengan studi hubungan antara entitas sosial. Kemajuan terbaru dalam teknologi internet dan situs media sosial, seperti Facebook, Twitter dan LinkedIn, telah menciptakan peluang luar biasa bagi individu untuk terhubung, berkomunikasi atau mengomentari masalah atau peristiwa yang menjadi minat mereka. Jejaring sosial bersifat dinamis dan berkembang; mereka juga melibatkan sejumlah besar pengguna.

Seringkali, informasi yang terkait dengan konsep tertentu didistribusikan di antara beberapa server. Ini membawa banyak tantangan bagi para peneliti, khususnya dalam bidang penambangan data dan pembelajaran mesin. Tujuan Konferensi Internasional tentang Analisis, Manajemen dan Keamanan Jejaring Sosial (SNAMS-2020) adalah untuk menyediakan forum bagi para peneliti untuk mempresentasikan dan mendiskusikan pekerjaan mereka yang terkait dengan analisis jejaring sosial. SNAMS 2020 bertempat di Simposium Internasional IEEE ke-7 di Internet of Things: Sistem, Manajemen dan Keamanan (IoTSMS).

SNAMS 2020 bertujuan untuk menyelidiki peluang dan dalam semua aspek jejaring sosial. Selain itu, mereka mencari kontribusi baru yang membantu mengurangi tantangan SNAMS. Maksudnya, tujuan SNAMS 2020 adalah untuk memberikan kesempatan bagi siswa, ilmuwan, insinyur, dan peneliti untuk mendiskusikan dan bertukar ide baru, hasil penelitian, dan pengalaman di semua aspek jejaring sosial.