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
Жил был один фермер, как то раз он продал килограмм масла пекарю. Пекарь пришел домой и решил проверить фермера взвесив сливочное масло. Взвесив масло пекарь увидел, что его обвесили. Разозлившись по этому поводу, он подал на фермера в суд.
Судья задал вопрос фермеру, использует ли он какие-либо меры для взвешивания масла. Фермер ответил:
Все очень просто. У меня есть мерило.
Судья спросил:
Каким образом ты взвешиваешь масло?
Фермер ответил:
До того, как пекарь покупал у меня масло, я купил у него килограмм хлеба. Когда я покупал хлеб у пекаря, я ставил его на весы и продавал ему тот же самый вес сливочного масла.
Важно помнить, что ы жизни мы получаем то, что даем другим.
#psy
Знаете, не первый месяц ловлю себя на мысли что мне становится не интересен результат как конец чего-либо. Мне становится важным правильно думать и вести мысли в соответствии с минимальными усилиями получая на выходе максимальный результат. А для этого нужно не только много знать, но и применять знания, а также возвращаться к прошлым рассуждениями осмысляя их.
Когда-то в 19 веке жил двоюродный брат Чарльза Дарвина сэр Фрэнсис Гальтон. Как и все ученые того времени временами он нес полную антинаучную ахинею, но я его помню как гуманитария, доказавшего математическим путем уникальность папиллярных узоров - стал одним из основателей науки дактилоскопии.
Одним утром наш ученый-чудак проснулся и подумал, что просто так ему гулять скучно. Он внушил себе что он - самый ничтожный и отвратительный человек, которого ненавидит вся Англия.
Гамильтон все себе это внушил, вошел в роль и пошел гулять. Несмотря на джентльменский вид он увидел что прохожие смотрят на него с брезгливостью, а некоторые даже толкали его и материли. Более странно было наблюдать, что и животные чувствовали это - его лягнула лошадь так сильно, что наш ученый упал на мостовую. И пока он там лежал и просил о помощи других людей никто не спешил помогать - все люди смеялись и защищали лошадь.
Выводы которые сделал Френсис Гальтон:
Как мы относимся к себе, так и окружающие относятся к нам. Нам даже не надо ничего говорить, другие люди все сами поймут по нашему поведению
Если негативные мысли о себе дали такой эффект, то и с позитивными это тоже работает.
Любите себя и не пытайтесь быть больше чем вы есть.❤️
#psy