《量子電腦的興起以及所帶來的影響》(下)⠀
⠀
本文編輯 | 張泳泰⠀
⠀
專欄文章 | 完稿日期2021/2/27⠀
⠀
(續上篇)⠀
⠀
❐量子電腦所帶來的影響⠀
1️⃣人工智能:⠀
人工智能的強項在於大數據分析而在數據與數據複雜性不斷增長的情況下,傳統電腦的運算能力面臨越來越大的壓力,但隨著量...
《量子電腦的興起以及所帶來的影響》(下)⠀
⠀
本文編輯 | 張泳泰⠀
⠀
專欄文章 | 完稿日期2021/2/27⠀
⠀
(續上篇)⠀
⠀
❐量子電腦所帶來的影響⠀
1️⃣人工智能:⠀
人工智能的強項在於大數據分析而在數據與數據複雜性不斷增長的情況下,傳統電腦的運算能力面臨越來越大的壓力,但隨著量子電腦的出現量子運算的平行性能夠幫助AI更快速的比對數據間的差異與整合各項數據,這樣不僅排解原本的運算壓力更讓AI的學習能力更上一層樓。⠀
⠀
2️⃣RSA加密演算法:⠀
RSA加密演算法是一種非對稱加密演算法,基礎的加密原理是運用極大整數質因數分解的難度造成電腦必須耗費巨額時間運算,而讓破解變得不可行藉此達到保密效果。但是RSA演算法本身具有週期性,而這種有週期性的問題正好是量子電腦擅長的領域。⠀
⠀
雖然目前的量子電腦還沒有足夠的能力破解RSA演算法,但難以保證在十年後RSA演算法還能繼續保護我們的資訊,且RSA的應用範圍相當廣泛,從社群媒體到軍事通訊都是它的應用範圍,若在沒有準備的情況下遭到破解,後果將難以設想。對此美國國家標準與技術研究院早在2012年就開始後量子加密專案,目的在於找出能夠對抗量子電腦的加密系統。⠀
⠀
3️⃣化學製藥與材料研發:⠀
傳統電腦在模擬化學反應時,常常需要簡化電子間的強互動,避免資訊量過大導致傳統電腦無法運算,但在某些化學反應中,電子間的強互動卻是關注的重點之一,如果簡化便無法了解真實的化學反應造成模擬上的困難,其中高溫超導體材料、含金屬的酵素活性位點等等都是無法用傳統電腦模擬的。而量子電腦的運算能力能夠解決這樣的問題讓新藥和新材料的研發更加順利。⠀
⠀
4️⃣半導體產業面臨的問題:⠀
隨著晶片研製越來越接近摩爾定律末期,半導體產業面臨了該如何處理發生在晶片上的量子效應、成本增長、晶片良率下降等問題,而目前半導體產業界目前的做法是導入EUV(極紫外光刻)技術,或者使用異質整合利用半導體技術將兩種不同的晶片垂直整合在一起。而現在量子電腦的出現也成了解決摩爾定律瓶頸的方案之一。⠀
⠀
-⠀
⠀
❐世界各國對量子科技的投入⠀
由於全世界對於量子領域的投入不是只有量子電腦,而是更全方位的投入量子加密技術、量子通訊、量子感測器等等量子科技,所以下面的內容與政策含括的將不只有量子電腦。⠀
⠀
🇺🇲美國:⠀
隨著美中競爭越演越烈,量子電腦的研製也成為了中美競爭的新戰場。美國在2018年由能源部宣布要投入2.18億美元約新台幣65億在發展量子電腦軟硬體、量子新材料合成等等領域,並在同年通過一個量子電腦法案,將要在2023年前投入13億美元約新台幣400億,全力發展量子科技,美國議員拉馬爾·S·史密斯(Lamar Smith)也曾說過:「這是一場我們必須贏的比賽」徹底表現出美國在這場量子競賽的決心。⠀
⠀
🇨🇳中國:⠀
作為美國最強而有力的競爭對手,中國在量子領域的投入也不遑多讓,中國除了九章量子電腦以外,還在2016年時發射了量子衛星墨子號,朝向量子通訊的研究方向前進,由於量子通訊本身不是依靠加密技術來保障資訊安全,而是利用量子的基本原理來保障安全,所以只要發展順利中國便可徹底解決資安問題。⠀
⠀
🇪🇺歐盟:⠀
歐盟在2016年發布量子宣言,並在2018年正式啟動量子旗艦計畫,該計畫時間長達10年,預計投入10億歐元約新台幣350億,致力於發展量子通訊、量子計算、量子模擬等等項目,而此項計劃有四個目的,分別為提升歐盟量子工業競爭力使歐洲成為未來工業的領頭羊、擴大歐洲在量子領域研究、吸引新創業務與量子科技投資、期望量子科技能在能源、健康、安全、環境等領域的問題上提供更好的解決方案。⠀
⠀
-⠀
⠀
❐台灣對量子電腦的規劃⠀
由於台灣不像中美擁有大量資源能夠投資在量子產業中,因此政府希望能夠在量子產業鏈中扮演關鍵技術的提供者,藉由台灣目前半導體產業優勢發展量子晶片,並且結合產官學三方共同發展。⠀
⠀
而政府方面在2020年由科技部、經濟部、中央研究院跨部門成立國家量子隊,預計在5年內投入80億新台幣發展量子元件和物理、量子演算法、量子通訊與量子計算機。⠀
⠀
產業方面鴻海集團與中原大學合作量子電腦學分專班,也和台大物理系的Q-Hub實驗室合作,並舉辦營隊培養量子人才。學界方面則是有台大IBM量子中心,為全球第 7 個可以使用 IBM 量子電腦技術的地方,致力培養量子軟硬體人才。⠀
⠀
-⠀
⠀
❐附錄⠀
1️⃣富岳:⠀
富士通與日本理化學研究所共同開發的超級電腦,為世界上最快的超級電腦。⠀
⠀
2️⃣非對稱加密:⠀
簡單來說就是產出一對公鑰與私鑰,私鑰不能外流而公鑰可以交給任何一個人,那個人再透過公鑰將他想傳達的訊息加密回傳給你,而你就能夠利用私鑰進行解密讀取訊息。⠀
⠀
3️⃣摩爾定律:⠀
主要是在描述積體電路每過18個月電晶體的數目就會成長一倍,即晶片效能將提升一倍。另外摩爾定律並非是某種科學定律,只是對於未來的推測。⠀
⠀
4️⃣量子疊加態:⠀
粒子能夠同時存在不同的量子態,而必須要所有量子態疊加才能完整的描述粒子的狀況。⠀
⠀
5️⃣量子糾纏:⠀
兩個或兩個以上的粒子形成的系統中,即使粒子間隔非常大仍然能夠互相影響的現象。
工業電腦產業分析2021 在 梅竹黑客松 Facebook 的最讚貼文
【企業工作坊 X 題目介紹|台灣美光】
#2021梅竹黑客松開放報名 #美光等你來挑戰
相信大家一定都很想知道今年出題的幕後藏鏡人是誰吧!
沒問題!接下來我們會為各位參賽者一一為大家介紹這次梅竹黑客松的合作企業~今天來為我們打頭陣的是──大名鼎鼎的「美光科技」!
美光台灣 - Micron Taiwan 成立於 1978 年,從電腦、網路和伺服器應用到手機、消費者、汽車和工業設計,為各項產品提供最佳化的記憶體和儲存系統。
📍 台灣美光的題目如下:
▌Topic
Design an effective solution to load huge amount of data into Cloud platform and visualize the result
▌說明
今年美光的題目邀請到Smart MFG & AI單位的處長Thomas來出題,預計將結合 #數據分析 和 #雲端運算 的技術,歡迎所有對想探索資料工程及軟體開發的同學組隊報名!
⚠⚠完整評分項目與題目引導請點:https://reurl.cc/EZ7jmA
小編偷偷說,今年美光冠軍隊伍除了可獲得 NT$10,000 獎金,美光更加碼送 Apple HomePod mini 哦!心動不如馬上行動!
📍 台灣美光賽前工作坊資訊
▌時間:10/16 (六) 9:00~12:00
▌軟體:Discord
▌流程:
09:00 ~ 09:10 報到
09:10 ~ 09:40 企業介紹:企業願景、組織文化、教育訓練、產業趨勢與發展、徵才與實習資訊
09:40 ~ 09:45 休息
09:45 ~ 10:05 環境建置
10:05 ~ 10:15 題目說明
10:15 ~ 11:45 實作技術教學、範例實作
11:45 ~ Q&A
🔥 立即報名梅竹黑客松及賽前工作坊吧!
➡ https://signup.meichuhackathon.org/
(建議使用電腦瀏覽網站)
---------------------------------------------
〔合作企業〕台灣美光、原相科技、Supermicro、104資訊科技、LINE
〔贊助企業〕國泰金控、羅技電子、NXP、奧義智慧科技、Garena、KKbox、Oracle、趨勢科技、Google、SHOPLINE
工業電腦產業分析2021 在 Schneider Electric Facebook 的最佳貼文
#最新活動
達爾文曾說物種不斷演化,適者生存,劣者淘汰。今日企業亦然,受到工業4.0影響,數位化浪潮不斷衝擊全球各產業。當企業試圖結合快速網路通訊、雲端儲存、電腦高速運算、大數據分析與預測,開發更新功能更強大的數位應用,以期帶來更快速營運決策、更精準的操作目標、更安全的控制與管理。在這快速進化的世界,您的企業準備好迎戰了嗎?
施耐德電機誠摯地邀請您參加下列研討會:
啟動轉型!數位孿生佈局未來系列線上研討會
Day 1 : 製程設計與動態模擬
Day 2 : 製程與控制優化
Day 3 : 製程與資訊安全管理
活動時間:2021年9月28日(二) - 30日 (四) 上午10點 - 12點
活動方式:Teams線上直播
報名連結 👉 http://spr.ly/6189y0cnz
工業電腦產業分析2021 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0