คอมพิวเตอร์ควอนตัมจิ๋วจำลองโมเลกุลที่ซับซ้อน

คอมพิวเตอร์ควอนตัมจิ๋วจำลองโมเลกุลที่ซับซ้อน

jumbo jili

สักวันหนึ่ง วิศวกรจะสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดใหญ่ที่สามารถแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ที่เป็นไปไม่ได้ในปัจจุบัน ถอดรหัสลับที่ไม่แตกหัก และทำให้ปัญญาประดิษฐ์ฉลาดขึ้น ในระหว่างนี้ บริษัทที่สร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมกำลังพยายามหาวิธีใช้คอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่พวกเขาคาดว่าจะสร้างขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

สล็อต

ทศวรรษของงานทฤษฎีแนะนำว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัม – อาจเป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก – สักวันหนึ่งจะสามารถแก้ปัญหาที่สำคัญในวิชาเคมีที่รักษายากในคอมพิวเตอร์ที่มีอยู่ แต่ก่อนที่พวกเขาจะรับมือกับความท้าทายครั้งใหญ่ เช่น การทำความเข้าใจการสังเคราะห์ด้วยแสงและปรับปรุงตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการผลิตเชื้อเพลิงหมุนเวียน นักวิจัยได้เริ่มจำลองโมเลกุลและอะตอมขนาดเล็ก และจนถึงตอนนี้ พวกเขาไม่ได้ไปไกลเกินกว่าที่นักเคมีที่เชี่ยวชาญคณิตศาสตร์สามารถทำได้ด้วยปากกาและกระดาษ
สัปดาห์นี้ในวารสารNatureนักวิจัยของIBMอธิบายการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเล็กเพื่อจำลองโมเลกุลที่ซับซ้อนมากขึ้น ทีม IBM ใช้ควอนตัมบิต (qubits) หกตัวบนระบบเจ็ดบิตเพื่อดันเข้าไปในแถวที่สองของตารางธาตุ โดยจำลองโมเลกุลที่มีขนาดใหญ่เท่ากับเบริลเลียมไฮไดรด์ (BeH2) สิ่งสำคัญคือJerry Chowผู้จัดการฝ่ายประมวลผลเชิงทดลองที่การวิจัยของ IBM กล่าวคือวิธีที่พวกเขาทำ โดยการพัฒนาอัลกอริธึมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นซึ่งสามารถทำการจำลองบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเล็กที่มีเสียงดัง
เบริลเลียมไฮไดรด์จำลองได้ง่ายบนคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก เป็นสิ่งที่นักเคมีเชิงทฤษฎีอย่างMarkus Reiherเรียกว่า “ปัญหาของเล่น” แต่งานประเภทนี้ต้องทำเพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีประโยชน์ “ซึ่งสามารถแก้ปัญหาทางเคมีที่การคำนวณแบบคลาสสิกถึงขีด จำกัด ของมัน” Reiher ซึ่งประจำอยู่ที่ ETH Zurich กล่าว
ในคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก ความยากของการจำลองทางเคมีจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณตามขนาดของปัญหา ในการทำงานที่มีประโยชน์ นักวิจัยทำการประมาณค่า ซึ่งใช้เวลาส่วนใหญ่ แต่บางครั้ง เอฟเฟกต์ควอนตัมที่ไม่สามารถจำลองได้นั้นเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจเคมี คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแสดงสถานะควอนตัม เช่น ระดับพลังงานของอิเล็กตรอนได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น ดังนั้นหากบริษัทสามารถสร้างธุรกิจขนาดใหญ่ได้ พวกเขาควรจะสามารถแก้ปัญหาทางเคมีได้อย่างแม่นยำมากขึ้น และจัดการกับปัญหาที่เป็นไปไม่ได้ในปัจจุบัน
คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะสามารถแก้ปัญหาที่เป็นประโยชน์ที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกไม่สามารถทำได้เมื่อใด เรายังไม่ทราบคำตอบ คอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันมีน้อยกว่า 20 qubits ยิ่งวิศวกรของ qubits เพิ่มมากขึ้น เสียงในระบบก็จะยิ่งมากขึ้น และยิ่งทำสิ่งที่มีประโยชน์ได้ยากขึ้นเท่านั้น Google ได้ประกาศว่าทีมงานกำลังทำงานอยู่บนระบบ 49 คิวบิตที่ควรจะมีประสิทธิภาพสูงกว่าคอมพิวเตอร์ที่คลาสสิกในบางส่วน (อาจจะไม่ได้มีประโยชน์จริง) งานก้าวที่เรียกว่าควอนตัมมไหศวรรย์
นักเคมีบางคนสงสัยว่าการแก้ปัญหาทางเคมีที่สำคัญจะต้องใช้ควิบิตหลายแสนหรือหลายล้านคิวบิต เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดจากเสียงรบกวน คนอื่นๆ รวมทั้งผู้ที่ทำงานที่ IBM และ Google เชื่อว่าจะสามารถทำเคมีที่มีประโยชน์ได้โดยใช้น้อยกว่า 100 qubits ขณะที่พวกเขาพยายามสร้างระบบที่ใหญ่ขึ้น คำถามสำคัญสำหรับบริษัทเหล่านี้คือ “คุณจะได้รับคุณค่าจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าได้อย่างไร” กล่าวว่าเจ Gambetta , ที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมและทฤษฎีข้อมูลที่ IBM วิจัย
ทีม IBM หวังว่าชุมชนเคมีจะช่วยให้พวกเขาค้นพบ บริษัทได้ทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัม 16 บิตเข้าถึงได้ผ่านคลาวด์ และได้โพสต์อัลกอริทึมเคมีควอนตัมที่นักวิจัยสามารถใช้เพื่อจำลองโมเลกุลขนาดเล็กได้
ต่อไปนี้คือปัญหาทางเคมีบางส่วนที่นักวิจัยต้องการจัดการกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม:
ทำปุ๋ยเขียว
ต้องใช้พลังงานเป็นจำนวนมากในการสังเคราะห์ปุ๋ย เนื่องจากตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการเปลี่ยนก๊าซไนโตรเจนเป็นแอมโมเนียจะทำงานที่อุณหภูมิและความดันสูงเท่านั้น สำหรับแบคทีเรียบางชนิด การทำแอมโมเนียด้วยเอ็นไซม์ไนโตรเจนจะไม่ทำให้เหงื่อออก นักเคมีต้องการเรียนรู้รายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของไนโตรเจนเพื่อเลียนแบบมันด้วยตัวเร่งปฏิกิริยาสังเคราะห์ที่สามารถนำมาใช้ทำปุ๋ยที่ใช้พลังงานน้อยลงได้
แต่ไซต์แอคทีฟของไนโตรเจน ซึ่งเป็นส่วนที่ทำปฏิกิริยากับไนโตรเจนและทำให้เกิดปฏิกิริยา ไม่สามารถจำลองบนคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกได้ เอ็นไซม์ชีวภาพที่สำคัญอื่นๆ เช่น เอนไซม์ที่ทำขั้นตอนแรกในการสังเคราะห์ด้วยแสง มีปัญหาคล้ายกัน ฤดูใบไม้ผลินี้ นักวิจัยของ Microsoftประเมินว่าจะใช้เวลาหลายแสนถึงหนึ่งล้านคิวบิตเพื่อจำลองไซต์แอคทีฟของไนโตรเจน
การปรับปรุงตัวเร่งปฏิกิริยาพลังงานสะอาด
ไม่สามารถจำลองไซต์ที่ใช้งานของไนโตรเจนในคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกได้เนื่องจากประกอบด้วยโลหะทรานซิชัน โลหะทรานสิชัน เช่น เหล็ก โคบอลต์ และแพลตตินั่ม มีอิเล็กตรอนจำนวนมาก สำหรับอะตอมกลุ่มนี้โดยเฉพาะ นักเคมีไม่สามารถหาคำตอบที่ถูกต้องได้หากพวกเขาละเลยกลศาสตร์ควอนตัมในการจำลอง
ตัวเร่งปฏิกิริยาหลายชนิดเป็นโลหะทรานซิชัน ซึ่งรวมถึงที่พบในเครื่องยนต์และเซลล์เชื้อเพลิง และตัวเร่งปฏิกิริยาที่ใช้ในการผลิตสารเคมีและเชื้อเพลิง การจำลองพฤติกรรมของพวกเขาบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถช่วยให้นักเคมีทำงานได้เร็วขึ้นที่อุณหภูมิต่ำกว่า หรือทดแทนโลหะที่มีราคาไม่แพงสำหรับตัวเร่งปฏิกิริยาเช่นแพลตตินัม
สำรวจกาแล็กซีอันไกลโพ้น
ในการหาองค์ประกอบของดาราจักรที่อยู่ห่างไกลออกไป นักดาราศาสตร์ใช้เบาะแสของพวกมันจากความยาวคลื่นของแสงที่ดาราจักรเหล่านั้นปล่อยออกมา คอมพิวเตอร์ควอนตัมขนาดเล็กอาจช่วยให้นักวิจัยสามารถระบุสีของโมเลกุลที่แตกต่างกันของแสงได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่เรียกว่าสเปกตรัมโมเลกุลของพวกมัน ด้วยข้อมูลที่อัปเดตนี้ นักดาราศาสตร์สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวัตถุท้องฟ้าที่อยู่ห่างไกลได้
การผลิตตัวนำยิ่งยวดที่อุณหภูมิสูง
ตัวนำยิ่งยวดเป็นวัสดุที่นำไฟฟ้าได้สูง—แต่พวกมันจะทำงานในลักษณะนี้ที่อุณหภูมิต่ำมากเท่านั้น เช่นเดียวกับโลหะทรานซิชัน ตัวนำยิ่งยวดยากที่จะจำลองอย่างแม่นยำ เนื่องจากพฤติกรรมทางกลของควอนตัมของอิเล็กตรอน ทุกวันนี้ตัวนำยิ่งยวดใช้ทำ qubits เช่นเดียวกับแม่เหล็กแรงสูงสำหรับระบบภาพทางการแพทย์และเครื่องเร่งอนุภาค นักวิจัยหวังว่าจะสร้างตัวนำยิ่งยวดที่ทำงานที่อุณหภูมิสูงขึ้นด้วยการสร้างแบบจำลองบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม
อัลกอริทึมอาจไม่พิจารณาคุณลักษณะอื่นๆ ของเส้นทางที่เลือก ตัวอย่างเช่น รวมถนนที่มีคนเดินเท้าเยอะหรือไม่? ผ่านโรงเรียนประถมหรือไม่? รวมถึงทางแยกที่ข้ามได้ยาก เช่น ถนนเล็กๆ ข้ามทางสัญจรหลักที่ไม่มีไฟสัญญาณช่วยหรือไม่
ฉันเพิ่งประสบกับสิ่งที่ไร้เหตุผลดังกล่าวสามารถทำให้เกิด ฉันอยู่ในการจราจรคับคั่งบนถนนหลายช่องทางเมื่อมีแอพเสนอให้ออกจากการจราจรโดยส่งฉันไปยังย่านที่อยู่อาศัย มันพาฉันผ่านโรงเรียนประถมตอน 8:15 น. มีด่านตรวจ รถมินิแวนจอดซ้อนคัน เด็กๆ กระโดดลงจากรถ และคนขับรถต้องเผชิญกับแสงแดดยามเช้าที่สดใสซึ่งมองเห็นได้ยากในแสงจ้า ฉันเพิ่มความวุ่นวายเท่านั้น
เหนือปัญหาทั้งหมดเหล่านี้ แอปเปลี่ยนเส้นทางเหล่านี้ทั้งหมดมีให้สำหรับตัวเอง พวกเขาใช้มุมมองที่เห็นแก่ตัวซึ่งยานพาหนะแต่ละคันแข่งขันกันเพื่อเส้นทางที่เร็วที่สุดไปยังจุดหมายปลายทาง สิ่งนี้สามารถนำไปสู่เราเตอร์สร้างการจราจรคับคั่งใหม่ในสถานที่ที่ไม่คาดคิด
พิจารณารถยนต์ที่ข้ามทางสัญจรโดยไม่มีสัญญาณไฟสัญญาณ บางทีรถบนถนนสายเล็กอาจมีป้ายหยุด มีแนวโน้มว่าได้รับการออกแบบให้เป็นจุดแวะพักสองทางเนื่องจากการจราจรบนถนนสายใหญ่มักเบาพอที่การรอที่จะข้ามนั้นสั้นสบาย อย่างไรก็ตาม เพิ่มรถยนต์ไปยังถนนสายที่ใหญ่กว่านั้น และการหยุดรถมีน้อย ทำให้แถวของรถที่รอที่ป้ายหยุดไหลเข้าสู่ถนนใกล้เคียง หากคุณอยู่ในรถบนถนนสายที่ใหญ่กว่า คุณอาจจะกำลังซิปไปยังจุดหมายของคุณ แต่ถ้าคุณอยู่บนถนนที่เล็กกว่า คุณอาจต้องรอเป็นเวลานานกว่าจะข้าม และหากแอพนำรถมาที่ถนนในละแวกนี้มากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งอาจเกิดขึ้นเมื่อทางหลวงในบริเวณใกล้เคียงประสบกับความล่าช้าอย่างผิดปกติ การสำรองข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นและโอกาสที่จะเกิดอุบัติเหตุก็เพิ่มขึ้น
ในการรวมปัญหา “การกำหนดเส้นทางที่เห็นแก่ตัว” ผู้ให้บริการแอปพลิเคชันการนำทางแต่ละราย—Google, Apple, Waze (ปัจจุบันเป็นของ Google)—ทำงานแยกกัน ผู้ให้บริการแต่ละรายจะได้รับข้อมูลที่สตรีมไปยังเซิร์ฟเวอร์ของตนจากอุปกรณ์ของผู้ใช้เท่านั้น ซึ่งหมายความว่าการเจาะระบบของแอปจะทำให้ระบบเข้าใจความเป็นจริง หากการรุกของแอปอยู่ในระดับต่ำ ระบบอาจถอยกลับไปใช้ความเร็วการจราจรในอดีตสำหรับพื้นที่นั้น แทนที่จะแสดงข้อมูลที่ดีของความแออัดที่มีอยู่ ดังนั้นเราจึงมีผู้เล่นหลายคนที่ทำงานอย่างอิสระด้วยข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ และคาดหวังว่าเครือข่ายถนนทั้งหมดจะพร้อมใช้งานเพื่อดูดซับผู้ใช้ของพวกเขาในแบบเรียลไทม์

สล็อตออนไลน์

ในขณะเดียวกัน วิศวกรการขนส่งในเมืองกำลังยุ่งอยู่กับการจัดการการจราจรด้วยเครื่องมือที่มีอยู่ เช่น ไฟวัดทางรถ ป้ายข้อความ และวิทยุกระจายเสียง ซึ่งแนะนำการปรับเส้นทางตามเวลาจริงที่ฉันได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ เป้าหมายของพวกเขาคือการควบคุมความแออัด รักษาเครือข่ายการเดินทางที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ และตอบสนองอย่างเหมาะสมต่อสิ่งต่างๆ เช่น อุบัติเหตุ การแข่งขันกีฬา และการอพยพในสถานการณ์ฉุกเฉิน
วิศวกรประจำเมืองกำลังทำงานอย่างโดดเดี่ยวด้วยข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน เพราะพวกเขาไม่รู้ว่าแอปจะทำอะไรได้บ้าง เมืองนี้สูญเสียความเข้าใจเกี่ยวกับปริมาณการจราจรที่ต้องใช้การเข้าถึงถนน นั่นคือปัญหาด้านความปลอดภัยในระยะสั้นและเป็นปัญหาการวางแผนในระยะยาว: ทำให้เมืองตาบอดกับข้อมูลที่สามารถใช้เพื่อพัฒนากลยุทธ์ในการลดการจราจรติดขัดได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น การกระตุ้นให้ธุรกิจพิจารณากะการทำงานที่แตกต่างกัน หรือผู้ดำเนินการกองเรือพิจารณาถึงความแตกต่าง เส้นทาง
ดังนั้นเมื่อเร็วๆ นี้คุณอาจได้ประโยชน์จากหนึ่งในทางลัดเหล่านี้ แต่น่าสงสัยว่าคุณกำลังจะชนะเกมที่ยาวนาน ในการทำเช่นนั้นต้องคำนึงถึงระบบโดยรวมและอาจพิจารณาถึงปริมาณการใช้เชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษโดยรวม เมื่อนั้นเราจะสามารถใช้อัลกอริธึมการกำหนดเส้นทางใหม่เหล่านี้เพื่อประโยชน์ของประชาชนทุกคนและสภาพแวดล้อมของเรา
ในระหว่างนี้ ละแวกบ้านและพลเมืองกำลังต่อสู้กับคนแปลกหน้าโดยใช้ถนนเป็นทางผ่าน ในช่วงแรก ๆ ของปัญหา ประมาณปี 2014 ผู้อยู่อาศัยจะพยายามหลอกแอปพลิเคชันให้เชื่อว่ามีอุบัติเหตุที่ทำให้การจราจรติดขัดในละแวกของพวกเขาโดยการบันทึกเหตุการณ์ปลอมลงในแอป จากนั้นย่านใกล้เคียงบางแห่งก็โน้มน้าวให้เมืองของตนติดตั้งระบบป้องกันความเร็ว ทำให้การจราจรช้าลง และทำให้เส้นทางใช้เวลาเดินทางฐานนานขึ้น
เมืองหนึ่งในรัฐนิวเจอร์ซีย์ รัฐเลโอเนีย ปิดถนนหลายสายเพื่อให้การจราจรติดขัดในระหว่างชั่วโมงเดินทาง โดยเรียกเก็บค่าปรับจำนวนมากสำหรับผู้ขับขี่ที่ไม่มีถิ่นที่อยู่ เมืองใกล้เคียงก็ทำตาม และทุกคนต้องเผชิญกับผลที่ตามมาโดยไม่ได้ตั้งใจจากธุรกิจในท้องถิ่นของพวกเขา ซึ่งขณะนี้สูญเสียลูกค้าที่ไม่สามารถเดินทางผ่านเมืองได้ในช่วงเวลาดังกล่าว
เมื่อเร็วๆ นี้ เมืองลอสแองเจลิสได้ตอบสนองต่อปัญหาบนถนน Baxter ด้วยการปรับโฉมถนนเป็นทางเดียว: ทางลงเขาเท่านั้น มันยังไม่เหมาะ มันหมายถึงการเดินทางที่ยาวนานขึ้นสำหรับผู้อยู่อาศัยที่เข้าและออกจากบ้านของพวกเขา แต่ลดความโกลาหลลง
ปีที่แล้ว สถานการณ์ที่เลวร้ายในลอสแองเจลิสระหว่างไฟป่าปี 2017 แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าแอปที่เปลี่ยนเส้นทางและการจัดการจราจรแบบดั้งเดิมขาดความสอดคล้องกัน: แอปดังกล่าวนำคนขับไปยังถนนที่ถูกปิดโดยเมือง จนถึงใจกลางของกองไฟ นี่ไม่ใช่ความผิดของอัลกอริทึม เป็นเรื่องยากอย่างยิ่งที่จะรักษาความเข้าใจที่ทันสมัยเกี่ยวกับถนนในระหว่างเหตุการณ์ที่มีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว แต่มันแสดงให้เห็นว่าเหตุใดเจ้าหน้าที่ของเมืองจึงต้องการวิธีเชื่อมต่อหรือแทนที่แอปเหล่านี้ โชคดีที่เมืองนี้มีเจ้าหน้าที่ตำรวจอยู่ในพื้นที่ ซึ่งสามารถเลี่ยงการจราจรไปยังเส้นทางที่ปลอดภัยกว่าได้
เหล่านี้เป็นเพียงมาตรการหยุดชั่วคราว พวกมันทำหน้าที่ลด ไม่ปรับปรุง ความคล่องตัวโดยรวม สิ่งที่เราต้องการจริงๆ คือสภาวะที่เหมาะสมในสังคม โดยที่เวลาเดินทางโดยเฉลี่ยจะลดลงในทุกๆ ที่ วิศวกรจราจรเรียกระบบสภาวะสมดุลที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเป็นหนึ่งในสองหลักการของ Wardrop แห่งสมดุล เราจะรวมฝูงชนที่ติดตามแอปเข้ากับกระแสข้อมูลทางวิศวกรรมที่อย่างน้อยจะเคลื่อนไปสู่ระบบที่ปรับให้เหมาะกับสังคมโดยใช้กลไกการควบคุมที่เรามีอยู่ได้อย่างไร เราสามารถเริ่มต้นด้วยการรวมมุมมองของทุกคนเกี่ยวกับสถานะเครือข่ายถนนแบบเรียลไทม์ แต่การทำให้ทุกคนเข้าสู่ data pool นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย มันเป็นเรื่องของ David และ Goliath ผู้เล่นบางคนเช่น Google และ Apple มีโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลขนาดใหญ่สำหรับการดำเนินงานเหล่านี้ ในขณะที่หลายเมืองมีเงินทุนเพียงเล็กน้อยสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีขั้นสูง หากไม่มีความสามารถในการลงทุนในเทคโนโลยีใหม่ เมืองต่างๆ ก็ไม่สามารถตามผู้ให้บริการเทคโนโลยีรายใหญ่เหล่านี้ได้ และแทนที่จะถอยกลับด้านกฎระเบียบ ตัวอย่างเช่น พอร์ตแลนด์ โอเร ​​ซีแอตเทิล และเมืองอื่นๆ อีกหลายแห่งได้ลดความเร็วจำกัดบนถนนที่อยู่อาศัยเป็น 20 ไมล์ต่อชั่วโมง
มีวิธีที่ดีกว่า เราต้องโน้มน้าวผู้ผลิตแอปว่าหากพวกเขาแบ่งปันข้อมูลระหว่างกันและกับรัฐบาลของเมือง อัลกอริธึมการกำหนดเส้นทางใหม่อาจพิจารณาภาพรวมที่กว้างกว่ามาก รวมถึงข้อมูลจากโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่น ตารางเวลาสำหรับสัญญาณไฟจราจรและเมตร และยานพาหนะนับ เซ็นเซอร์ตรวจจับไฟฟ้าสถิต รวมถึงกล้องและลูปอุปนัย การแบ่งปันข้อมูลนี้จะทำให้แอปของพวกเขาดีขึ้นในขณะเดียวกันก็ให้ความช่วยเหลือแก่นักวางแผนการจราจรในเมือง
เป็นขั้นตอนแรกที่เราควรจะสร้างความร่วมมือภาครัฐและเอกชนในผู้ให้บริการแอปนำทาง, องค์กรวิศวกรรมการจราจรในเมืองและแม้กระทั่งการขนส่ง บริษัท เช่นUberและLyft การแบ่งปันข้อมูลทั้งหมดนี้จะช่วยให้เราทราบวิธีลดความแออัดและจัดการความคล่องตัวได้ดีที่สุด
เรามีอุปสรรคอีกมากมายที่ต้องเอาชนะก่อนที่แอปและเครื่องมือโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดจะทำงานร่วมกันได้ดีพอที่จะปรับกระแสการรับส่งข้อมูลให้เหมาะสมสำหรับทุกคน
ความท้าทายที่แท้จริงในการควบคุมการจราจรคือปัญหาขนาดมหึมา การใช้ข้อมูลจำนวนมากจากผู้ใช้แอปร่วมกับข้อมูลจากเซ็นเซอร์ของเมืองจะต้องใช้ชั้นใหม่ของการวิเคราะห์ข้อมูลที่นำข้อมูลสำคัญมารวมเข้าด้วยกัน ทำให้ไม่เปิดเผยตัวตน และจัดวางไว้ในรูปแบบที่รัฐบาลสามารถย่อยได้ง่ายขึ้น ดำเนินการระบบการจัดการจราจร

jumboslot

เรายังต้องพัฒนาซอฟต์แวร์จำลองสถานการณ์ที่สามารถใช้ข้อมูลทั้งหมดนี้เพื่อสร้างแบบจำลองพลวัตของการเคลื่อนไหวของเราในระดับเมือง การพัฒนาซอฟต์แวร์นี้เป็นหัวข้อสำคัญของการวิจัยในปัจจุบันที่ได้รับการสนับสนุนจากโครงการระบบการเคลื่อนย้ายอย่างมีประสิทธิภาพด้านพลังงานของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯและเกี่ยวข้องกับHere Technologiesและห้องปฏิบัติการระดับชาติ 3 แห่ง ได้แก่Lawrence Berkeley , ArgonneและPacific Northwest. ฉันมีส่วนร่วมกับโครงการวิจัยนี้ผ่านทางห้องปฏิบัติการเบิร์กลีย์ ซึ่งฉันเป็นนักวิทยาศาสตร์รับเชิญในโครงการริเริ่มด้านการขนส่งที่ยั่งยืน จนถึงปัจจุบัน ทีมที่ได้รับการสนับสนุนจากโครงการนี้ ซึ่งนำโดยฉันและทีมงานโดยนักวิจัยจากห้องปฏิบัติการทั้งสามแห่ง ได้พัฒนาแบบจำลองสำหรับเมืองใหญ่จำนวนหนึ่งที่สามารถเรียกใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ DOE ได้ในเวลาไม่กี่นาที ในอดีต การจำลองดังกล่าวใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ ฉันคาดหวังว่าแนวทางใหม่ในการจัดการความแออัดที่อธิบายความซับซ้อนของปัญหาจะเกิดขึ้นจากการจำลองเหล่านี้
ในโครงการหนึ่งของเรา เราได้นำคู่ต้นทางและปลายทาง 22 ล้านคู่—หรือการเดินทางตามที่กำหนดโดยสำนักงานขนส่งแห่งซานฟรานซิสโกเคาน์ตี—และสร้างแบบจำลองสำหรับบริเวณอ่าวซานฟรานซิสโกซึ่งกำหนดเส้นทางเวลาเดินทางที่สั้นที่สุดสำหรับแต่ละรายการ ขาและรูปแบบความแออัดในแต่ละเส้นทางเต็มวัน เราได้เพิ่มอัลกอริธึมที่เปลี่ยนเส้นทางยานพาหนะเมื่อการจำลองคาดว่าจะมีความแออัดมาก เราค้นพบว่าโดยทั่วไปแล้วประมาณ 40,000 คันจะถูกเปลี่ยนเส้นทางต่อชั่วโมงในช่วงเวลาที่มีความแออัดสูงสุดในช่วงเช้า และ 120,000 คันจะถูกเปลี่ยนเส้นทางต่อชั่วโมงในช่วงเย็นที่มีการจราจรคับคั่ง แน่นอนว่าเหตุการณ์บนทางหลวงจะทำให้ตัวเลขเหล่านี้พุ่งกระฉูด
การจำลองนี้แสดงให้เห็นว่านักวางแผนการจราจรสามารถทำได้มากเพียงใดเพื่อปรับสมดุลการไหลของการจราจร และแสดงตัวเลขที่ยังไม่มีให้บริการโดยตรงในขณะนี้ คำถามต่อไปคือจำนวนเครือข่ายถนนที่คุณต้องการใช้ แลกกับความแออัดบนทางหลวงเพื่อเพิ่มการจราจรบนถนนในบริเวณใกล้เคียง
ขั้นตอนต่อไปของเราคือการปรับเปลี่ยนอัลกอริทึมเพื่อพิจารณาข้อจำกัดของพื้นที่ใกล้เคียง ตัวอย่างเช่น เราทราบดีว่าเราไม่ต้องการเปลี่ยนเส้นทางการจราจรไปยังเขตโรงเรียนระหว่างเวลาไปรับและไปรับ และเราควรปรับเปลี่ยนอัลกอริทึมการนำทางอย่างเหมาะสม
เราหวังว่าจะนำเครื่องมือเหล่านี้ไปอยู่ในมือของหน่วยงานขนส่งของรัฐบาลในไม่ช้า
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามทำกับเทคโนโลยีเพื่อแก้ไขปัญหา แต่มีอุปสรรค์ที่ไม่ใช้เทคนิคเช่นกัน ตัวอย่างเช่น ข้อมูลตำแหน่งสามารถมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ไม่สามารถแบ่งปันโดยไม่เลือกปฏิบัติ และรูปแบบธุรกิจในปัจจุบันอาจทำให้บริษัทที่แสวงหาผลกำไรลังเลที่จะให้ข้อมูลที่มีค่า
การแก้ปัญหาทั้งด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคจะต้องมีการวิจัยและความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนก่อนที่เราจะสามารถรวบรวมระบบนิเวศของความร่วมมือนี้ได้ แต่เมื่อเราเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงของถนน เราจะสามารถพัฒนาการกำหนดเส้นทางและการควบคุมการจราจรที่มีประสิทธิภาพ โดยคำนึงถึงความกังวลในบริเวณใกล้เคียง วัตถุประสงค์ทางธุรกิจของเจ้าของยานพาหนะ และสุขภาพและความสะดวกสบายของผู้คน
ข้าพเจ้ามั่นใจว่าคนส่วนใหญ่เมื่อได้รับแจ้งเป็นอย่างดีแล้ว จะเปิดรับความไม่สะดวกเล็กๆ น้อยๆ ในการส่งเสริมผลประโยชน์ส่วนรวม คุณจะไม่เต็มใจที่จะขับรถอีกสักสองสามนาทีเพื่อสำรองพื้นที่ใกล้เคียงและปรับปรุงสิ่งแวดล้อมหรือไม่?

slot

Argonne National LaboratoryและLawrence Livermore National Laboratoryจะเป็นหนึ่งในองค์กรแรกๆ ที่ติดตั้งคอมพิวเตอร์ AI ที่ทำจากซิลิคอนชิปที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยสร้างมา เมื่อเดือนที่แล้วCerebras Systemsได้เปิดตัวชิปขนาด 46,225 มม. พร้อมทรานซิสเตอร์ 1.2 ล้านล้านตัวที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความเร็วในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม ในปัจจุบัน การฝึกอบรมดังกล่าวมักดำเนินการในศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ GPU Cerebras วางแผนที่จะเริ่มขายคอมพิวเตอร์ที่ใช้ชิปขนาดโน้ตบุ๊กในไตรมาสที่ 4 ของปีนี้

This entry was posted in Slot and tagged , , , , , , . Bookmark the permalink.