Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ML
Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы
Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство
Стратегические выводы из отчета:
1. Мы на пороге технологической революции
• Две вычислительные революции происходят одновременно - ML и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости
• Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности
2. Геополитическая гонка уже началась
• ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ML
• Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США
• Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил
3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет
• Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее
• Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы
• Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество
4. Ключевые стратегические направления:
То, что уже работает-ML для улучшения квантовых систем
Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие
Среднесрочная перспектива (критично для лидерства):
• Гибридные квантово-классические системы
• Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач
Долгосрочная цель (определит будущее):
• Полностью квантовые ML-системы
• Принципиально новые вычислительные парадигмы
5. Стратегические рекомендации:
- Инвестиции должны идти параллельно в:
• Фундаментальные исследования
• Прикладные разработки
• Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC)
- Критически важно:
• Создание открытых платформ и стандартов
• Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ML
• Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью
- Энергетический аспект:
Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ML решений, так и классического ML для квантовых технологий
Это может стать конкурентным преимуществом
Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед
🏝💉Стал доступен плагин для проверки Koin из IDE
Проблема с валидацией DI графа зависимостей при использования Koin - очень актуальная. Авторы решили подойти к её решению через анализ кода проектов в IDE, хотя уже обсуждали перенос инструмента в CLI.
Для использования вам понадобится зарегистрироваться на сайте Kotzilla.
#kotlin#idea#koin
💉Koin Annotations 2.0 Stable
Koin Annotations — надстройка над Koin для описания зависимостей с помощью аннотаций и последующей генерации части графа для них.
Что нового в движке:
👉 Совместимость с KSP2
👉 Улучшена работа компилятора DI кода
👉 Улучшена генерация кода
👉 Полноценная поддержка KMP проектов
👉 Шаринг описаний зависимостей между модулями проектов
👉 Работает с Koin 4.0, Kotlin 2.0.21 и KSP 2.0.21-1.0.28
Новые фичи для разработчиков:
👉 Создание собственных аннотаций квалификаторов
👉 Автоматические биндинги
👉 ComponentScan работает сквозь Gradle модули
👉 Аннотации над ViewModel (работает с Jetpack и KMP)
@KoinViewModel
class MyViewModel(deps: Deps): ViewModel()
Ссылка без VPN
#kotlin#kmp#di#koin
Поддержите Koin IDE плагин на Product Hunt. Команда проделывают большую работу и точно заслуживает поддержки от сообщества!
#kotlin#koin#ide#androidstudio
🤖 Если вы искали альтернативу Dagger/Hilt, но с поддержкой Kotlin Multiplatform, то как раз вышла свежая версия Koin Annotations, которая значительно упрощает миграцию!
#dagger#hilt#koin