Студент НГУ разработал модуль оценки производительности квантовых платформ для алгоритмов блокчейн майнинга |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-07-23 09:50 В настоящее время рост производительности вычислительных систем стал замедляться. Вследствие законов квантовой механики уменьшение размеров транзисторов не может продолжаться бесконечно. Чтобы добиться увеличения производительности в последнее время используются параллельные вычислительные системы. Однако не каждый алгоритм поддается распараллеливанию, и в целом существует также ограничение и на рост производительности суперкомпьютеров. Создание вычислителей, специализирующихся на определённом классе задач, позволяет добиться наибольшего прироста в скорости работы. Задачи перебора и факторизации, применяющиеся в криптографии, решаются существенно эффективнее с использованием квантовых компьютеров. Выпускник бакалавриата Факультета информационных технологий Артем Григорович разработал и реализовал в рамках своего исследования модуль, который будет использоваться при оценке производительности квантовых платформ для алгоритмов блокчейн майнинга. Это позволит проводить одновременный запуск тестовых алгоритмов, используемых в технологии блокчейн, на нескольких платформах сразу, что поможет разработчикам отслеживать прогресс существующих квантовых платформ и использовать наиболее производительные для решения задач блокчейн майнинга. — Идея исследования возникла в ходе анализа последних достижений в области квантовых вычислений. В настоящее время активно ведутся работы по созданию квантовых компьютеров, и разработчики квантовых платформ предоставляют к ним открытый доступ. Необходимость анализировать текущую ситуацию подкрепляется возможностью запускать на разных квантовых компьютерах тестовые задачи и сравнивать квантовые платформы. При этом возникает вопрос о создании тестовых задач для оценки производительности платформ, а также специализированного программного обеспечения, автоматизирующего процесс сравнительного анализа. В опубликованных на данный момент работах для тестирования производительности используются задачи квантовой химии, в то время как алгоритмы, рассматриваемые в моей работе, позволят оценить производительность квантовых компьютеров для решения криптографических задач, — объяснил значимость своей работы Артем Григорович. В ходе работы был проведен анализ существующих квантовых платформ, предложены алгоритмы и метрики, по которым возможно оценить производительность. Разработанное программное обеспечение предоставляет возможность для проведения тестов производительности, а также инструменты для анализа результатов, что позволяет отслеживать процесс развития платформ, ориентированных на квантовые вычисления. Результаты работы были представлены на Международной научной студенческой конференции – 2020 в секции «Инструментальные и прикладные программные системы». Комментарии: |
|