世界最速のスーパーコンピューター El Capitan はブロックチェーン技術に脅威を与えない

AMD (NASDAQ: AMD) チップを搭載したスーパーコンピューター El Capitan は、世界最速のスーパーコンピューターになりました。 500万倍以上高速ですが、

El Capitan, a supercomputer powered by Advanced Micro Devices Inc (NASDAQ:AMD) chips, has become the world’s fastest supercomputer. It is over 5 million times faster than a typical home computer, but its developers say it poses no threat to the cryptography techniques that underpin blockchain technology.

Advanced Micro Devices Inc (NASDAQ:AMD) のチップを搭載したスーパーコンピューター El Capitan は、世界最速のスーパーコンピューターになりました。これは一般的な家庭用コンピュータよりも500万倍以上速いが、開発者らはブロックチェーン技術を支える暗号化技術に脅威を与えるものではないと述べている。

El Capitan was developed by the Lawrence Livermore National Laboratory, a federal research facility based in California, in partnership with AMD, HP (NYSE:HPQ), and the Department of Energy (DOE). It toppled reigning champion Frontier on the biannual Top 500 list of the world’s fastest supercomputers, hitting a maximum performance of 1.7 million teraflops and 2.79 quadrillion calculations per second.

El Capitan は、カリフォルニアに拠点を置く連邦研究施設であるローレンス リバモア国立研究所が、AMD、HP (NYSE:HPQ)、およびエネルギー省 (DOE) と提携して開発しました。このマシンは、年に 2 回の世界最速スーパーコンピューターのトップ 500 リストで現チャンピオンの Frontier を破り、170 万テラフロップスと 1 秒あたり 279 兆回の計算という最大パフォーマンスを達成しました。

In layman’s terms, Jeremy Thomas, one of the minds behind the project, noted that “it would take more than a million of the latest iPhones working on one calculation at the same time to equal what El Capitan can do in one second.”

このプロジェクトの立役者の一人であるジェレミー・トーマス氏は、平たく言えば、「El Capitan が 1 秒で実行できることに匹敵するには、100 万台以上の最新の iPhone が同時に 1 つの計算を実行する必要がある」と述べています。

Like many other supercomputers, El Capitan's immense power is being channeled to simulations. Currently, it is being used to run simulations for nuclear blasts to better understand the devastation that these weapons could set off.

他の多くのスーパーコンピューターと同様に、El Capitan の計り知れないパワーがシミュレーションに注ぎ込まれています。現在、これらの兵器が引き起こす可能性のある惨状をよりよく理解するために、核爆発のシミュレーションを実行するために使用されています。

However, Thomas dismissed fears that supercomputers would advance enough to threaten blockchain technology as unfounded. El Capitan still processes data in binary form, despite being unimaginably powerful. Its superpower comes from task parallelization, where it handles millions of tasks simultaneously. Experts say this is unlikely to crack blockchain technology's cryptographic techniques.

しかしトーマス氏は、スーパーコンピューターがブロックチェーン技術を脅かすほどに進歩するのではないかという懸念は根拠がないとして一蹴した。 El Capitan は、想像を絶する強力さにもかかわらず、依然としてデータをバイナリ形式で処理します。そのスーパーパワーは、何百万ものタスクを同時に処理するタスクの並列化によってもたらされます。専門家らは、これがブロックチェーン技術の暗号技術を解読する可能性は低いと述べている。

Quantum computers are a whole different ballgame. Unlike supercomputers, they are not limited by the 0s-and-1s binary nature of computing, relying instead on qubits, which can exist in multiple states at once or be linked together for infinitely faster processing.

量子コンピューターはまったく異なる競技です。スーパーコンピューターとは異なり、コンピューティングの 0 と 1 のバイナリの性質によって制限されず、代わりに量子ビットに依存します。量子ビットは、一度に複数の状態に存在したり、無限に高速処理するために相互にリンクしたりできます。

In October, Chinese researchers from Shanghai University claimed to have cracked classical encryption techniques with a quantum computer for the first time. Despite this and other similar claims, most experts believe we’re still over a decade away from these computers posing a substantial threat.

10月、上海大学の中国の研究者らは、初めて量子コンピューターを使って古典的な暗号技術を解読したと主張した。このような主張や他の同様の主張にもかかわらず、ほとんどの専門家は、これらのコンピューターが重大な脅威となるまでにはまだ 10 年以上かかると信じています。

Still, public and private entities are investing in post-quantum security. Apple (NASDAQ:AAPL) and Google (NASDAQ:GOOGL) have already released updates that they claim are quantum-proof. Several governments are also investing millions of dollars in quantum security technologies as the threat of quantum- and artificial intelligence (AI)-powered cyberattacks rises daily.

それでも、官民の企業はポスト量子セキュリティに投資しています。 Apple (NASDAQ:AAPL) と Google (NASDAQ:GOOGL) は、量子耐性があると主張するアップデートをすでにリリースしています。量子および人工知能 (AI) を利用したサイバー攻撃の脅威が日々増大する中、いくつかの政府も量子セキュリティ技術に数百万ドルを投資しています。

In the quantum computing field, Google has introduced the most advanced AI-powered system for identifying quantum computing errors. Known as AlphaQubit, it clocked up to a 30% improvement in some tests and could bring quantum computers closer to real-world applications.

量子コンピューティングの分野では、Google は量子コンピューティングのエラーを特定するための最先端の AI を活用したシステムを導入しました。 AlphaQubit として知られるこの技術は、一部のテストで最大 30% の向上を記録し、量子コンピューターを現実世界のアプリケーションに近づける可能性があります。

AlphaQubit is the result of a collaboration between a team of AI researchers from Google DeepMind and a quantum team from Google Quantum AI.

AlphaQubit は、Google DeepMind の AI 研究者チームと Google Quantum AI の量子チームのコラボレーションの成果です。

Quantum computers perform leaps and bounds above classical computers. While the latter relies on bits (0s and 1s), quantum computers use qubits, which can exist in multiple states simultaneously and be linked together for exponentially faster and more complex processing. Some quantum computers, like Google’s Sycamore, have completed a task in under 200 seconds that would have taken a classical computer 10,000 years.

量子コンピューターは、古典的なコンピューターをはるかに超えたパフォーマンスを発揮します。後者はビット (0 と 1) に依存しますが、量子コンピューターは量子ビットを使用します。量子ビットは同時に複数の状態に存在し、相互にリンクすることで指数関数的に高速かつ複雑な処理を実現します。 Google の Sycamore などの一部の量子コンピューターは、古典的なコンピューターでは 1 万年かかるタスクを 200 秒未満で完了しました。

However, quantum computing is incredibly fragile and can be disrupted by the slightest environmental changes. This has long hampered its use for practical purposes, making identifying and correcting quantum errors one of the more critical pursuits for researchers in the field.

ただし、量子コンピューティングは非常に脆弱で、わずかな環境の変化によって中断される可能性があります。このため、実用的な目的での使用は長い間妨げられており、量子エラーの特定と修正は、この分野の研究者にとってより重要な課題の 1 つとなっています。

“If we want to make quantum computers more reliable, especially at scale, we need to accurately identify and correct these errors,” Google says in its paper, published in the British scientific journal Nature.

「量子コンピューターの信頼性を、特に大規模なものにしたいのであれば、これらのエラーを正確に特定して修正する必要がある」とグーグルは英国の科学誌ネイチャーに掲載された論文で述べている。

The Google team has been working on error correction for its Sycamore quantum computer for years. Sycamore uses advanced methods to correct errors, such as creating single logical qubits from multiple hardware qubits. AlphaQubit is an extension of this work and is essentially a new way to find and correct these errors for Sycamore and other quantum computers.

Google チームは、Sycamore 量子コンピュータのエラー修正に何年も取り組んできました。 Sycamore は、複数のハードウェア量子ビットから単一の論理量子ビットを作成するなど、高度な方法を使用してエラーを修正します。 AlphaQubit はこの研究の拡張であり、基本的に Sycamore やその他の量子コンピューターでこれらのエラーを見つけて修正する新しい方法です。

According to the Google team, AlphaQubit improved error correction by 6% when the parameters were geared toward accuracy and by 30% in faster, albeit less accurate, tests.

Google チームによると、AlphaQubit は、パラメーターが精度を重視した場合にエラー修正を 6% 改善し、精度は低いものの、より高速なテストでは 30% 改善しました。

The team concludes that AI and machine learning could be the solution to identifying and correcting quantum errors. AlphaQubit's AI-powered system learned about noise and leakage errors from real experimental data and was able to identify such errors in real-world simulations.

研究チームは、AIと機械学習が量子エラーの特定と修正の解決策になる可能性があると結論付けています。 AlphaQubit の AI 搭載システムは、実際の実験データからノイズと漏れエラーについて学習し、現実世界のシミュレーションでそのようなエラーを特定することができました。

“This ability to use available experimental information showcases a strength of machine learning for solving scientific problems more generally,” Google says.

「利用可能な実験情報を利用できるこの機能は、科学的問題をより一般的に解決するための機械学習の強みを示しています」と Google は述べています。

While a big step in quantum computing, AlphaQubit is only foundational, and much more research and development will be needed before quantum computers become useful tools beyond scientific experiments. Currently, these computers have an error rate of one in a thousand; according to some researchers, they need to reduce this to one in a trillion to become practical.

AlphaQubit は量子コンピューティングにおける大きな一歩ですが、基礎的なものにすぎず、量子コンピューターが科学実験を超えた有用なツールになるまでにはさらに多くの研究開発が必要です。現在、これらのコンピュータのエラー率は 1,000 分の 1 です。一部の研究者によれば、実用化するにはこれを1兆分の1に減らす必要があるという。