การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นสาขาที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และการตามทันแนวโน้มและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างโซลูชันซอฟต์แวร์ที่เป็นนวัตกรรมและมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้ เราจะสำรวจแนวโน้มสำคัญบางประการที่คาดว่าจะกำหนดอนาคตของการพัฒนาซอฟต์แวร์ในปี 2023 และปีต่อๆ ไป และวิธีที่นักพัฒนาจะก้าวนำหน้าคู่แข่งได้ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) กำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์อยู่แล้ว..

คุณรู้หรือไม่ว่าเครื่องอบควอนตัมที่มีชื่อเสียงของ D-Wave ไม่สามารถแม้แต่รันลอจิกเกตพื้นฐานได้ เทคโนโลยีควอนตัมคือสิ่งที่ยิ่งใหญ่ต่อไปในโลกของคอมพิวเตอร์ พวกเขาก้าวหน้ามาก พวกเขาสามารถแก้สมการทางคณิตศาสตร์ได้เร็วกว่าซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดของเรามาก แต่หากไม่มีการสนับสนุน พวกเขาจะไม่สามารถแม้แต่รันลอจิกเกตแบบธรรมดา เช่น เกท AND ได้ แต่ด้วยความมหัศจรรย์ในการเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อย เราก็สามารถทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ มีลอจิคัลเกตหลายตัวในการคำนวณแบบคลาสสิก เช่น เกต AND, XOR, OR และ..

คุณต้องการเริ่มต้นกับ Quantum Machine Learning หรือไม่? ดูที่ การเรียนรู้ของเครื่องควอนตัมแบบลงมือปฏิบัติด้วย Python สมมุติว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำสิ่งที่คอมพิวเตอร์คลาสสิกทำไม่ได้ ราวกับว่ายังไม่เพียงพอที่จะอ้างว่าการประมวลผลแบบควอนตัมสามารถแก้ปัญหาที่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในปัจจุบันไม่สามารถแก้ไขได้ กล่าวกันว่าการคำนวณแบบควอนตัมจะช่วยให้เราสามารถแก้ไขปัญหาที่ยากต่อการแก้ไขสำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทุกเครื่องที่เราเคยสร้างมา

เขียนร่วมกับ Mark Fingerhuth เราจะใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อแก้ปัญหาในการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร นักวิจัย ซึ่งส่วนใหญ่เป็นนักฟิสิกส์ เริ่มถามคำถามนี้มากขึ้นในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา คำตอบแรกๆ บางข้อกล่าวถึงปัญหาในลักษณะที่มักทำกันในการคำนวณควอนตัม: ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิกและค้นหาอัลกอริธึมควอนตัมที่คำนวณโซลูชันเดียวกันได้เร็วขึ้น (และสำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับความซับซ้อนในการคำนวณ "เร็วขึ้น" ในบริบทนี้ไม่ได้หมายความว่า "เร็วขึ้นอย่างแน่นอน"..

อุโมงค์ควอนตัมขนาดมหึมา: จากกระแสน้ำวนควอนตัมไปจนถึงหลุมดำและจักรวาล( arXiv ) ผู้เขียน : G. อี. โวโลวิค บทคัดย่อ : บทความนี้ได้จัดทำขึ้นสำหรับฉบับ JETP เพื่อเฉลิมฉลองครบรอบ 95 ปีวันเกิดของ E.I. ราชบา. E. Rashba ยืนอยู่ที่จุดกำเนิดของอุโมงค์ควอนตัมขนาดมหึมาร่วมกับเพื่อนร่วมงานของเขาจาก Landau Institute S.V. Iordansky และ A.M. ฟินเคลชไตน์. พวกเขาปูทางไปสู่การศึกษาอุโมงค์ควอนตัมขนาดมหภาคในระบบต่างๆ ในบทความนี้ วิธีการนี้ได้ขยายไปถึงวัตถุทางจักรวาลวิทยา เช่น หลุมดำ..