科学ニュース速報

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カテゴリ: 科学技術

1: \(^o^)/ 2018/02/05(月) 02:27:20.70 ID:CAP_USER
「0と1」の状態を同時に持つことができる量子の特性をいかすことで極めて速い処理能力を実現するとされる量子コンピューターは、夢のコンピューターとも呼ばれて実用化が大きく期待されています。
実現すれば、現代の既存のコンピューターとは比べものにならないほどの高い処理能力を持つといわれる量子コンピューターですが、実はその実用化にはまだ大きな壁が立ちはだかっているとのこと。
その実態について科学・コンピューター技術専門メディアのQuanta Magazineがまとめています。

The Era of Quantum Computing Is Here. Outlook: Cloudy | Quanta Magazine
https://www.quantamagazine.org/the-era-of-quantum-computing-is-here-outlook-cloudy-20180124/

1980年代にその概念が提唱され、1990年代には理論的に実証が可能なことが報告されていた量子コンピューターは、実現すれば既存のコンピューターとは比べものにならないほど速い処理速度を実現すると期待されています。
従来のコンピューターは、膨大な数の「0」と「1」からなるデジタルデータを超高速で処理することでさまざまな機能を実現しているのですが、2015年以降は半導体チップの進化を示してきた「ムーアの法則」の限界が叫ばれるようになり、いよいよ技術の限界点に差し掛かろうとしているともいわれています。

そんな状況を打破し、次世代のコンピューターとして大きく注目を集めているのが量子コンピューターです。
量子コンピューターは量子が持つ「0と1が同時に存在する」という特性をいかすことで、まさに「次元の違う」レベルの処理速度を実現することが可能であるといわれています。
従来型のコンピューターの場合、処理を行うプロセッサの数と処理能力の関係は、
基本的に単比例によって増加します。
一方、量子コンピューターはその能力が指数関数的に増加することが理論的に証明されていることからも、次世代の技術を可能にするブレークスルーとして期待が寄せられています。
科学誌「Neture」は2017年1月に量子コンピューターは2017年に「研究」から「開発」の段階に移行すると発表しており、実際にIBMは2017年3月にクラウドベースで誰もが量子コンピューティングを使ってみることが可能な商業サービス「IBM Q」を発表するなど、量子コンピューター界隈ではにわかにさまざまな動きが起こり始めています。

しかしQuanta Magazineによると、その実現に向けた道のりは広く考えられているほど楽観的ではないとのこと。
最先端のコンピューター技術としてもてはやされている量子コンピューターですが、その実現にはまだまだ高い壁が立ちはだかっているといいます。

「0と1が同時に存在すること」を利用して計算を行う量子コンピューターは、「量子重ね合わせ」と「量子もつれ」の効果を利用することで「超並列」と呼ばれる処理を実現します。
この、「0と1の状態が同時に存在する」という情報の単位は量子ビットと呼ばれ、
量子コンピューターを実現する上で最も基本的な事柄の一つです。

量子ビットを用いて計算を行おうとする場合、特に複数の量子ビットを用いて並列的に処理を行う際に重要になってくるのが、「量子コヒーレント」の状態で維持されているかどうかというポイントです。
量子ビットを使って正しく計算が行われるためには、お互いの量子が干渉を起こさないコヒーレントな状態にあるかどうかが非常に重要で、これが保たれない状態になると相互の量子の状態が影響を及ぼし合うため、正しい答えを得ることができません。

続きはソースで

関連ソース画像
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GIGAZINE
http://gigazine.net/news/20180204-quantum-computing/

引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1517765240/

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1: \(^o^)/ 2018/02/01(木) 03:16:43.19 ID:CAP_USER
-電磁濃縮法により、物性測定に実用可能な超強磁場を発生-

〈発表のポイント〉

・電磁濃縮法(注1、図1)という超強磁場発生方法で985テスラという強力な磁場を発生させ、それを高精度に計測することに成功しました。

・1000テスラという超強力な磁場が発生可能であること、また、今後、1000テスラ領域での極限的な超強磁場環境での物性計測が可能であることを示しました。

・物性物理学の新しい発見とマテリアルサイエンスへの多大な貢献が期待されます。

〈発表概要〉
東京大学物性研究所の嶽山正二郎教授、中村大輔助教、澤部博信技術職員の研究グループは、電磁濃縮法という超強磁場発生方法で985 テスラという強力な磁場を発生し、それを高精度に計測することに成功しました。室内での実験、かつ高度に制御された磁場として、これまでの世界最高記録730 テスラ(2011年、同研究グループ)を大幅に更新し、1000 テスラ目前まで到達しました。

物性研究所では1970年代からパルス法による超強磁場発生とこれを用いた極限的環境での物性物理学への応用研究に向けた開発を行っています。中村助教は、独自に開発したシミュレーションにより、嶽山教授により考案された電磁濃縮用の高効率磁場発生コイルを用いて、種磁場(注2)の値を調整することによって、より強力な磁場が発生できることを、高い信頼性で予測しました。
他方、1000テスラ近くでは、強烈な電磁ノイズ、磁束の高速収縮に伴う衝撃波、その他電気絶縁破壊等の問題により、電気的な測定では600テスラ程度の測定が技術的な限界でした。本研究グループは、ファラデー回転(注3)という光学的な測定手法を用い、さまざまな工夫と高度な計測技術によって、磁場の最高到達点近傍まで精密に測定することを可能にしました。

これにより1000テスラという超強力な磁場が発生可能であること、また、今後、1000テスラ領域での極限的な超強磁場環境での物性計測が可能であることを示しました。
この発生磁場は空間的にも時間的にも人工的に制御可能で、しかも、さまざまな信頼性ある物理計測が可能なため、半導体、ナノマテリアル、有機物質、超伝導体、磁性体で未解明の固体物理量子現象の解明により強力な手段を手に入れたとも言えます。

本成果は、測定技術および装置開発の分野での世界トップの権威ある科学誌である
American Institute of Physics (AIP) 出版局が刊行する科学誌「Review of Scientific Instruments」の2月18日版(オンライン1月30日版)に掲載される予定です。また同誌の”Editors’ Pick”に採用されました。

続きはソースで

画像:図1 電磁濃縮法による超強磁場発生方法の模式図。
両側に磁束濃縮に用いる種磁場を発生するパルス電磁石がセットされる。
主コイルの中心にライナーと呼ぶ金属筒をセットし、電磁誘導による電磁応力を使ってこれを超高速に収縮させて磁束を濃縮して超強磁場を得る。
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東京大学
http://www.issp.u-tokyo.ac.jp/maincontents/news2.html?pid=4409

引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1517422603/

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1: \(^o^)/ 2018/01/29(月) 22:11:57.72 ID:CAP_USER
◆「AI裁判官」は全然公平ではなかった! 差別やミス連発で人間以下… 人工知能裁判のお粗末な実態

アメリカの一部の州では、裁判でコンピュータアルゴリズムが使われている。
刑務所へ行くか執行猶予がつくか、懲役は何年か、保釈をするかしないか、コンピュータが計算したリスクスコアが使われているのだ。
だが今月17日の「Science News」によると、その判定アルゴリズムが本当に公平なのかどうか、当のアメリカで大きな議論になっているという。

■COMPASとは

有罪の被告を刑務所に入れるか否か、保釈申請を認めるか否かなどを裁判で決めるとき、裁判官や陪審員たちは被告の家族や友人、財産の状況から過去の犯罪歴といった大量の資料に目を通して判決を出すことが求められる。
だが、アメリカのいくつかの州ではこの過程をコンピュータアルゴリズムに任せている。
アルゴリズムは入力された犯罪歴、年齢、人種、雇用状況、教育レベル、薬物使用状況などに加え、家族の犯罪歴などから再犯や犯罪発生のリスクスコアを判定し、保釈・判決・仮釈放などを決定するのだという。

アルゴリズムを開発したのは国家機関ではなく、民間企業だ。
例えばウィスコンシン州で使われる「COMPAS」はNorthpointe社(現在はequivant社)が開発したもので、どのように判定が行われているのかの詳細は不明だ。

このブラックボックスが本当に公平なのかは疑問が多く、白人より黒人のほうがリスクを高く判定されているという指摘もあった。
過去には裁判での使用は不適切であるとの訴訟も起きている。

そこで、米国ダートマス大学のコンピュータサイエンス研究者であるJulia Dressel氏とHany Farid氏は、COMPASと人間の予測のどちらが正しいか検証を行った。
COMPASで評価されたフロリダ州の被告人1000人を無作為に抽出し、年齢や性別、家族構成、逮捕後から2年間の逮捕情報などの情報をデータベース化した。
そして、クラウドソーシングサイトで集めたボランティア400人にそれぞれ被告50人分のデータを渡し、2年後までに再犯するかを予測させた。

■驚きの結果

結果、ボランティアの予測精度はCOMPAS(約65%)とほぼ同じ(63~67%)であった。
また、人間もCOMPASと同様の人種差別的な誤った推測もしていることが明らかとなった。

予測の誤りを検討したところ、白人の被告では再犯しないと予測されたものの再犯したという間違いが多く、黒人の被告では再犯すると予測されたが実際には再犯していないという間違いが多かったのだ。
また、COMPASに対抗する単純なアルゴリズムを独自に作成し、COMPASと同じ程度の精度で再犯を予測することに成功した。
この結果をまとめた論文は今月17日付で学術誌「Science Advances」に掲載された。

COMPASは人間とほぼ同程度の予測精度を発揮したものの、機械判定に期待される公平さにはいささか欠けている。
判定における透明性にも疑問は多く、一部では基礎的なデータの更新がされていなかったなどの問題も発覚しており、COMPAS利用の難しさが示されている。

リスク判定のアルゴリズムは裁判のみならず、ローンの承認、教師の評価、そして児童虐待発生のリスク判定など幅広く使われつつある。
裁判や人事評価にアルゴリズムを使うことは、評価者の偏見や思い込みを排除して判定を行う大いなる助けになるだろう。

だが、使用しているアルゴリズムが最新のデータに基づくか、適切な判断を下しているかどうかは常に監視していなければならない。
AIを活用する社会はもうすぐ側まで来ているのかもしれないが、それを適切に使っていくにはやはり人間の介入が不可欠ということだろう。

TOCANA 2018/01/29
http://tocana.jp/2018/01/post_15729_entry_2.html

引用元:http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/scienceplus/1517231517/

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