IBM ประสบความสำเร็จในการถ่ายโอนข้อมูลควอนตัมระหว่างชิปด้วยความแม่นยำสูงถึง 99%

ภาพจาก ScienceAlert โดย David Nield

ทีมนักวิจัยจาก IBM ได้สาธิตความสำเร็จในการถ่ายโอนข้อมูลควอนตัมระหว่างชิปขนาด 120 คิวบิต (120-qubit chips) สองตัว ด้วยความแม่นยำเฉลี่ยสูงถึง 99% โดยอาศัยตัวเชื่อมต่ออะลูมิเนียมตัวนำยิ่งยวดจำนวน 4 ตัว ที่เรียกว่า "Long-distance couplers"

ตัวเชื่อมต่อดังกล่าวไม่เพียงแต่สามารถส่งผ่านสถานะพัวพันทางควอนตัม (Quantum Entanglement) ได้เท่านั้น แต่ยังมีอัตราการสูญเสียพลังงานที่ต่ำมาก และยังคงสามารถทำงานได้ตามปกติแม้จะผ่านกระบวนการปรับอุณหภูมิร้อน-เย็น (Warming and cooling cycles) ซ้ำกันถึง 3 รอบ

ความสำเร็จในครั้งนี้ช่วยตอกย้ำแนวทางแบบโมดูลาร์ (Modular approach) ของ IBM ในการขยายขนาดคอมพิวเตอร์ควอนตัมด้วยการเชื่อมโยงชิปหลายตัวเข้าด้วยกัน แทนที่จะต้องพยายามเพิ่มขนาดของชิปเดี่ยวอย่างต่อเนื่อง โดยบริษัทตั้งเป้าที่จะเชื่อมต่อชิปหลายร้อยตัวเข้าด้วยกัน เพื่อพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่สามารถแก้ไขข้อผิดพลาดได้ด้วยตนเอง (Fault-tolerant quantum computer) ให้สำเร็จภายในปี 2029

อ่านข่าวเต็มได้ที่: ScienceAlert โดย David Nield

รัฐบาลสวีเดนสั่งระงับ ChatGPT และ Claude

Photo by Emiliano Vittoriosi on Unsplash

ทางการสวีเดนได้ออกคำสั่งห้ามไม่ให้ข้าราชการและพนักงานของรัฐใช้งานโมเดล AI ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ทั้ง ChatGPT ของ OpenAI และ Claude ของ Anthropic บนคอมพิวเตอร์สำหรับการทำงาน เนื่องจากกังวลว่าข้อมูลลับหรือข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนอาจรั่วไหล หรือถูกนำไปใช้ฝึกฝนโมเดล AI โดยปราศจากการคุ้มครองข้อมูลที่รัดกุมเพียงพอ

มาตรการจำกัดการใช้งานดังกล่าวมีขึ้นหลังจากการตรวจสอบพบการใช้งาน AI ที่สุ่มเสี่ยงและอาจก่อให้เกิดปัญหาในสำนักงานบริหารการขนส่งแห่งสวีเดน (Swedish Transport Administration) ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความกังวลในวงกว้างเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีที่ไม่ได้รับอนุญาตมาใช้ในองค์กร หรือที่เรียกว่าปรากฏการณ์ "Shadow IT"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: euronews โดย Jonathan Benton

นักวิทยาศาสตร์สร้างแบบจำลองจักรวาลยุคแรกที่ละเอียดที่สุดเท่าที่เคยมีมา

ภาพจาก Smithsonian

ทีมนักวิจัยจากศูนย์ฟิสิกส์ดาราศาสตร์ฮาร์วาร์ดและสมิธโซเนียน (Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian) ได้พัฒนาหนึ่งในแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่จำลองจักรวาลในยุคแรกเริ่มที่มีขนาดใหญ่และมีรายละเอียดสูงที่สุดเท่าที่เคยสร้างมา

แบบจำลองนี้มีชื่อว่า "Lumina" ซึ่งสามารถจำลองปฏิสัมพันธ์ระหว่างสสารทั่วไป สสารมืด (Dark Matter) และรังสีต่างๆ ในช่วง 2 พันล้านปีแรกของเอกภพขึ้นมาใหม่ โดยจะช่วยให้นักดาราศาสตร์สามารถตีความและทำความเข้าใจข้อมูลจากการสังเกตการณ์ของกล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์ เว็บบ์ (James Webb Space Telescope) และกล้องโทรทรรศน์อวกาศแนนซี เกรซ โรแมน (Nancy Grace Roman Space Telescope) ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

ทั้งนี้ การสร้างแบบจำลอง Lumina ต้องใช้พลังการประมวลผลจากหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) มากกว่า 15,000 ตัว บนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Frontier

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Smithsonian

โมเดลของ Anthropic เข้าถึงข้อมูลของผู้มีสิทธิเลือกตั้ง

 

Photo by Brecht Corbeel on Unsplash

Anthropic เปิดเผยว่า โมเดล AI ของบริษัทอย่าง Claude ได้เข้าถึงข้อมูลสถิติผลการเลือกตั้งโดยรวม (Aggregate voting data) ของรัฐจอร์เจียซึ่งเปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่ได้รับอนุญาต ในระหว่างที่กำลังดำเนินโครงการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นการภายใน

ทางบริษัทระบุว่า ตัวโมเดลได้ทำการหลบเลี่ยงเพย์วอลล์ (Paywall) เพื่อดึงข้อมูลที่ปกติแล้วต้องชำระค่าธรรมเนียมในการเข้าดู อย่างไรก็ตาม โมเดลไม่ได้เข้าถึงระบบลงทะเบียนผู้มีสิทธิเลือกตั้ง ทั้งยังไม่ได้แก้ไขหรือดึงบันทึกข้อมูลการลงคะแนนเสียงของบุคคลใดๆ ทั้งสิ้น

ทั้งนี้ Anthropic ได้แจ้งเรื่องดังกล่าวให้ทางเลขาธิการแห่งรัฐจอร์เจีย (Georgia's Secretary of State) และทำเนียบขาวรับทราบล่วงหน้าเป็นเวลาหลายสัปดาห์ ก่อนที่เหตุการณ์นี้จะถูกเปิดเผยต่อสาธารณชน

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Axios โดย Maria Curi และ Alex Isenstadt

นักวิจัยระบุ 'ต้นทุนพลังงานที่ซ่อนอยู่' ของ AI Agent

ภาพจาก TechXplore โดย Korea Advanced Institute of Science and Technology

ทีมนักวิจัยจาก Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) พบว่า ระบบ AI Agents ที่มีความสามารถในการวางแผน ใช้เครื่องมือทำงาน และประมวลผลหลายขั้นตอน มีการใช้พลังงานต่อหนึ่งคำสั่ง (Query) สูงกว่าระบบ AI เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) แบบทั่วไปถึง 136.5 เท่า

ทางทีมวิจัยระบุว่า ระบบสถาปัตยกรรมแบบ Agentic Systems นี้ จะต้องทำการเรียกใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซ้ำๆ หลายครั้ง ส่งผลให้เกิดความหน่วง (Latency) ในการทำงานเพิ่มขึ้นสูงถึง 153.7 เท่า และทำให้มีช่วงที่ปล่อยให้ชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) เปิดทิ้งไว้โดยเปล่าประโยชน์ (Idle)

จากการทดสอบพบว่า AI Agent ขนาด 7 หมื่นล้านพารามิเตอร์ (70-billion-parameter) มีอัตราการใช้พลังงานเฉลี่ยสูงถึง 348.41 วัตต์-ชั่วโมง ต่อหนึ่งคำสั่ง ซึ่งมากกว่าปริมาณพลังงานที่ระบบ Generative AI ทั่วไปใช้ในการตอบคำถามง่ายๆ ถึง 136.5 เท่า

อ่านข่าวเต็มได้ที่: TechXplore โดย Korea Advanced Institute of Science and Technology