Mitsubishi Chemical Group, Deloitte Tohmatsu 및 Classiq 압축 스포츠 웹사이트 순위 회로 최대 97% 향상
2024년 12월 11일
- 고성능 유기 전계 발광 재료를 찾기 위해 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터를 활용한 연구는 스포츠 웹사이트 순위 알고리즘 구현의 효율성을 보여줍니다
- 결과는 신약 발견, AI, 금융, 제조, 물류 등 다양한 분야에서 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터의 조기 실용화 가속화를 나타냄
미쓰비시 화학 그룹("MCG 그룹"), Deloitte Tohmatsu 그룹("Deloitte Tohmatsu"), 업계에서 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨팅 사용 사례 시연의 선구자, 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨팅 플랫폼 리더인 Classiq Technologies("Classiq")는 새로운 유기 전계발광을 포함하여 화학 분야의 재료 개발을 탐구하기 위해 협력하고 있습니다 (EL) 소재 개발 과정에서 스포츠 웹사이트 순위 회로(스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터에 사용되는 알고리즘의 계산 논리)를 단축하기 위한 실증 실험(이하 '본 실증')을 성공적으로 수행했습니다
성공적인 스포츠 웹사이트 순위 회로 압축은 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터의 초기 상업적 사용을 시사합니다
Deloitte Tohmatsu는 두 가지 스포츠 웹사이트 순위 알고리즘 중 하나가 최대 97%의 회로 압축을 달성했으며 다른 하나는 최대 54%의 회로 압축을 달성했다고 발표했습니다 스포츠 웹사이트 순위컴퓨터에서 알고리즘을 실행하려면 스포츠 웹사이트 순위회로로 작성해야 하며, 회로가 길수록 계산 시 오류가 발생할 위험이 커진다 이번 시연에서는 효율적인 스포츠 웹사이트 순위회로 설계 기술을 활용해 신소재 개발 시 계산 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보여줬다 이는 이번 시연에 사용된 회로 압축 방법이 화학 분야뿐만 아니라 다양한 스포츠 웹사이트 순위 회로에 적용될 수 있음을 의미한다 신약 발굴, AI, 금융, 제조, 물류 등 광범위한 분야에서 스포츠 웹사이트 순위컴퓨터를 조기에 실용화하는 것과도 관련이 있다 최근 오류 정정 기술의 발전으로 스포츠 웹사이트 순위컴퓨터의 신뢰성이 향상되어 더 길고 복잡한 스포츠 웹사이트 순위 알고리즘의 실행이 가능해질 것으로 기대된다 따라서 Classiq, Deloitte Tohmatsu 및 Mitsubishi Chemical은 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터의 실제 적용에 있어 스포츠 웹사이트 순위 회로 압축이 점점 더 중요한 문제가 되고 있다고 보고 있습니다
스포츠 웹사이트 순위컴퓨터를 활용하여 신소재 개발 시간 및 비용 절감 단축
스포츠 웹사이트 순위 분야의 글로벌 동향에 정통한 Deloitte Tohmatsu는 Mitsubishi Chemical이 소유한 실제 데이터를 사용했습니다 미쓰비시 케미칼은 물질 탐색을 위해 화학 분야에서 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터를 사용할 것을 기대하며 연구를 진행해 왔으며, 이번 시연에서는 Classiq의 기술을 활용하여 스포츠 웹사이트 순위 회로를 압축하여 신물질을 더 잘 개발할 수 있음을 보여주었습니다
Mitsubishi Chemical은 오랫동안 고급 유기 전계 발광 재료 개발을 위한 스포츠 웹사이트 순위 근사 최적화 알고리즘(QAOA)을 개발해 왔습니다(Intell Comput 2023;2:Article 0037) 한 가지 문제는 스포츠 웹사이트 순위컴퓨터의 상태에 영향을 미치는 노이즈의 축적으로 인해 계산 정확도를 보장할 수 없다는 점이었습니다 따라서 3사는 스포츠 웹사이트 순위회로를 충분히 압축할 수 있다면 화학분야에서 스포츠 웹사이트 순위컴퓨터의 실용화에 도움이 될 것이라고 믿고 이번 시연을 공동으로 진행했다
또한 최근 몇 년 동안 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터의 오류 정정 기술이 눈에 띄게 발전했으며 QPE(스포츠 웹사이트 순위 위상 추정)는 오류 허용 하드웨어에서 그 진정한 가치를 보여주었습니다
시연 개요
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구현
- 전체 프로젝트 기획 및 구현: Deloitte Tohmatsu
- 데모 지원: Classiq
- 실험에 대한 데이터 및 조언: 미쓰비시 화학
- 기술
- 결과
그림: 두 가지 유형의 스포츠 웹사이트 순위 알고리즘을 구현하는 데 필요한 스포츠 웹사이트 순위 회로의 깊이: [왼쪽] QAOA(NISQ) 및 [오른쪽] QPE(FTQC): 기존 기술에 비해 Classiq 플랫폼은 QAOA에서 최대 54%, QPE에서 최대 97%까지 회로 길이를 줄였습니다
신소재 개발에 스포츠 웹사이트 순위 컴퓨터 활용에 대한 기대 증가
화학 분야에서는 연구자의 지식, 경험, 실험에 크게 의존하는 전통적인 R&D 접근 방식 대신 시뮬레이션 데이터, 기계 학습 알고리즘, AI 예측과 같은 재료 정보학 및 정보 기술이 점점 더 많이 사용되고 있습니다 개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 반면, 매우 까다로운 계산을 고정밀도로 수행해야 하는 요구가 있으며, 필요한 계산 리소스도 문제가 되고 있습니다 따라서 기존 컴퓨터에 비해 복잡한 계산 처리에 강점을 지닌 스포츠 웹사이트 순위컴퓨터의 적용에 대한 기대가 크다
