양자 컴퓨터 : 우리는 뇌처럼 행동하는 것을 만들 계획입니다

.스크린이 구부러지기 시작함에 따라 LG는 롤업 TV를 가동

2019 년 1 월 7 일 글렌 채프먼 롤업 (roll-up) 텔레비전 인 Signature OLED TV R은 CES (Consumer Electronics Show)

롤업 (roll-up) 텔레비전 인 Signature OLED TV R은 CES (Consumer Electronics Show) LG 전자는 라스베가스에서 열린 소비자 가전 전시회에서 구부릴 수있는 디스플레이 트랜드가 시작되면서 TV 화면을 공개했다. 울트라 고화질 LG 시그너처 텔레비전 은 정교한 사운드 바 역할을하는베이스 스탠드를 굴러 다니고 밖으로 나옵니다. 소비자의 공식적인 시작 전날에 있었던 가전 제품 대변인의 기자 회견에서 스타들 사이에있었습니다. 전자 쇼. 데이비드 밴더 월 (David VanderWaal) 마케팅 수석 부사장은 "수십 년 전에 상상했던 과학 소설 감독이 현실이됐다"며 OLED TV R을 선보였다. "그것은 벽의 한계없이 공간에 디자인의 자유를 가져옵니다." 시연을 통해 65 인치 (165cm)의 화면이 완전히 바닥으로 사라지거나 일부만 사진을 표시하거나 스마트 장치의 제어 화면으로 사용되거나 완전히 볼 수 있도록 완전히 올라갈 수있었습니다. "아주 시원해 보이고 인테리어 디자이너들은 그것을 좋아할 것"이라고 GlobalData 연구 책임자 인 Avi Greengart는 롤업 TV에 대해 말했다. "이것은 독특한 기술이며, 당신은 이것을 원할 것입니다." 화면의 애플 롤업 모델을 포함한 모든 LG의 새로운 OLED TV에는 Google Assistant 및 Amazon Alexa 가상 보조 소프트웨어와 Apple AirPlay 소프트웨어가 함께 제공됩니다. "우리는 AirPlay Video를위한 Apple의 첫 번째 TV 파트너 중 하나가되어 매우 기쁩니다."라고 Tim Alessi의 홈 엔터테인먼트 제품 마케팅 담당 수석 이사 인 LG는 말했습니다. LG 전자의 경쟁사 인 삼성과 비지오 (Vizio)도 에어 플레이 (AirPlay)를 텔레비전에 탑재하고 있다고 발표했다. "아이폰에서 TV로 콘텐츠를 푸시 할 수 있기 때문에 아이튠즈 사용자는 자신의 콘텐츠에 훨씬 더 잘 접근 할 수 있어야한다"고 애널리스트는 말했다. 텔레비전 동맹은 또한 서비스와 디지털 컨텐츠를 사업의 일부로 구축하려는 애플의 노력에 동참하기로 약속했다. LG 전자는 롤업 텔레비전 가격 책정을 공개하지 않았다. LG는 또한 최초의 초 고화질 8K OLED TV를 선보이며, 경쟁사가 영상의 풍부함을 향상시키는 프리미엄 스크린을 제공하는 데 동참했다. 접이식 및 접을 수있는 스크린은 화요일에 공식적으로 열리는 CES에서 디스플레이 기술 트렌드 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 스타트 업 롤 올레 (Royole)는 접이식 휴대 기기 화면 기술과 접목되었으며 삼성 전자는 접이식 스마트 폰의 새 버전을 선보일 것으로 예상됩니다. "올해 휴대 전화는 큰 트렌드가 될 것"이라고 Greengart는 말했다.이 제품에 대한 신제품 발표는 다가올 Mobile World Congress에서 절약 될 가능성이 높았다. 그는 애플리케이션이 스마트 폰에서 태블릿 화면 크기로 전환 할 수 있도록 설계되어야하기 때문에 스마트 폰을 접는 것이 디스플레이가 아니라 소프트웨어 측면에 있어야한다고 생각했습니다. 추가 정보 : 삼성 전자 접이식 스크린으로 스마트 폰을 태블릿으로 사용할 수 있습니다.

https://phys.org/news/2019-01-lg-flexes-roll-up-tv-screens.html#nRlv

.엘론 머스크 (Elon Musk)는 화성에 갇힌 로켓 인 스타쉽 (Starship)의 프로토 타입을 선보인다

2019 년 1 월 11 일 SpaceX의 CEO 엘론 머스크 (Elon Musk)는 우주 비행사 (Starship)라고 불리는 복고풍의 강철 로켓의 사진을 공개했다. SpaceX의 엘론 머스크 (Elon Musk)는 언젠가 달과 화성에 사람들을 데려다 줄 수있는 우주선 (Starship)이라고 불리는 복고풍의 강철 로켓의 첫 사진을 공개했다.

SpaceX의 엘론 머스크 (Elon Musk)는 언젠가 달과 화성에 사람들을 데려다 줄 수있는 스타쉽 (Starship)이라고 불리는 복고풍의 강철 로켓의 첫 사진을 공개했다. Musk은 Starship Hopper 프로토 타입의 목요일 늦은 시각 트위터에 그림을 올렸는데, 이것은 다음 주에 텍사스에서 첫 번째 비행 테스트를 기다리고 있습니다. "스타쉽 테스트 비행 로켓은 @SpaceX 텍사스 발사 지점에서 조립을 마쳤습니다. 이것은 렌더링이 아닌 실제 그림입니다." 텍사스의 걸프 해안을 따라 보카 치카 (Boca Chica)에서 제작 된 프로토 타입은 직경이 9 미터 (8 미터)에 달하며 미래의 로켓처럼 짧습니다. 지구상에 착륙하기 전에 공중에서 몇 마일 (km)에 도달하는 최초의 시험 비행 - 궤도 이탈 홉 (hop)이 3 월 또는 4 월에 나올 수 있습니다. 6 월에 궤도 프로토 타입이 예상됩니다. 그 버전은 Super Heavy로 알려진 거대한 로켓 부스터와 결합 될 것입니다. SpaceX는 어느 날 듀오가 지구상의 도시에서 도시로 사람들을 운송 할 수있을뿐만 아니라 달 주위의 승객, 달 표면, 심지어 화성으로 돌아갈 수 있다고 말했다. SpaceX는 현재 Falcon 9 로켓과 Dragon cargo capsule을 사용하여 국제 우주 정거장에 사는 우주 비행사에게 정기적으로 공급 임무를 시작합니다. 이 회사는 올해 후반기에 사람들을 궤도를 도는 전초 기지로 옮길 수있는 새로운 드래곤 승무원 캡슐을 개발 중입니다.

https://phys.org/news/2019-01-elon-musk-prototype-mars-bound-rocket.html#nRlv

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사랑의 굴레 - 임희숙

.증기 추진 우주선 프로토 타입은 이론적으로 천체를 "영원히"탐험 할 수 있습니다

2019 년 1 월 11 일 센트럴 플로리다 대학교 제 나이드 곤잘레스 코 탈라 (Zenaida Gonzalez Kotala) , 크레딧 : NASA 소행성에서 소행성으로 우주선을 추진하기 위해 스팀을 사용하는 것은 개인 공간 회사와 센트럴 플로리다 대학 (University of Central Florida)의 협력 덕분에 가능합니다. UCF의 행성 연구 과학자 필 메츠거 (Phil Metzger)는 캘리포니아 패서 디나 (Pasadena)의 꿀벌 로보틱스 (Honeybee Robotics)와 협력하여 세계를 만들지는 못했던 우주선 프로토 타입을 소행성이나 다른 행성체에서 추출하여 증기를 생성하고 다음 광산 표적으로 추진하고있다. UCF는 시뮬레이트 된 소행성 소재를 제공했으며 Metzger는 꿀벌이 프로토 타입을 제작하고 12 월 31 일 시설에서 아이디어를 시험해보기 전에 필요한 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션을 수행했습니다. 팀은 플로리다 주 데이토나 비치에있는 Embry-Riddle Aeronautical University와 협력하여 증기 기반 로켓 추진기의 초기 프로토 타입. 메츠거 (Metzger)는 시위에 대해 "정말 대단하다. "WINE은 성공적으로 토양을 채굴하고 로켓 추진체를 만들었으며 모의 실험에서 추출한 증기의 제트기에 착수했습니다.이 기술을 달, 세레스, 유로파, 타이탄, 명왕성, 수성 기둥, 소행성 - 물과 충분히 낮은 중력이있는 곳이면 어디든. " 전자 렌지 크기의 와인 인 WINE은 표면의 물을 채취 한 다음 증기로 만들어 새로운 위치로 날아가고 반복합니다. 따라서 결코 연료가 부족하지 않고 이론적으로 "영원히"탐험 할 수있는 로켓입니다. 이 프로세스는 각 객체의 중력에 따라 다양한 시나리오에서 작동합니다. 이 우주선은 배치 가능한 태양 전지 패널을 사용하여 채광 및 증기를 만들기에 충분한 에너지를 얻거나 작은 방사성 동위 원소의 붕괴 단위를 사용하여이 유성 호퍼의 잠재적 인 도달 범위를 명왕성 및 태양으로부터 멀리 떨어진 다른 위치로 확장 할 수 있습니다. Metzger는 아이디어를 현실화하는 데 필요한 기술 개발에 3 년을 보냈습니다. 그는 새로운 방정식과 새로운 방법을 개발하여 증기 추진의 컴퓨터 모델링을 수행하여 새로운 접근법을 제시하고 실제로 컴퓨터 화면을 넘어서 작동하는지 확인했습니다.

연료가 아닌 스팀을 사용함으로써 WINE (World Is Not Enough) 우주선 프로토 타입은 물과 충분히 낮은 중력이 존재하는 한 이론적으로 "영원히"탐험 할 수 있습니다. 학점 : 센트럴 플로리다 대학교

이러한 유형의 우주선 개발은 미래의 탐사에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 현재, 우주선이 추진체를 다 쓰면 행성 간 임무는 탐험을 멈춘다. Metzger는 "우리가 시간과 돈에 대한 엄청난 투자를 잃을 때마다 우주선을 건설하고 목표물에 보내는 데 소비 할 때마다"라고 말합니다. "WINE은 추진체가 없어지는 일이 없도록 설계되었으므로 탐사 비용이 저렴해질뿐만 아니라 매번 새로운 우주선이 지구를 이동할 때까지 몇 년을 기다릴 필요가 없으므로 짧은 시간 내에 탐험 할 수 있습니다. " 이 프로젝트는 NASA 소기업 기술 이전 프로그램의 결과입니다. 이 프로그램은 대학교가 중소기업과 파트너 관계를 맺고 새로운 과학적 진보를 시장성있는 상용 제품에 주입하도록 장려하기 위해 고안되었습니다. "이 프로젝트는 NASA, 학계와 산업 간의 협력적인 노력 이었으며 엄청난 성공을 거두었습니다."Honeybee Robotics의 Kris Zacny 부사장은 다음과 같이 말합니다. "와인 같은 우주선은 우리가 우주를 탐구하는 방법을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다." 이 팀은 현재 작은 우주선 개발을 계속할 파트너를 찾고 있습니다. 메츠거 (Metzger)는 UCF의 플로리다 우주 연구소 (Florida Space Institute)에서 행성 과학 연구의 동료입니다. UCF에 입사하기 전에는 1985 년부터 2014 년까지 NASA의 케네디 우주 센터에서 근무했으며 UCF에서 물리학 석사 (2000)와 박사 학위 (2005)를 받았습니다. Metzger의 연구는 우주 연구 및 엔지니어링 분야의 가장 흥미롭고 첨단 영역을 다루고 있습니다. 그는 태양계를 탐구하는 방법에 대한 우리의 이해를 발전시키는 다양한 기술 개발에 참여해 왔습니다. 기술은 달 토양 에서 물을 추출하는 방법 ; 소행성 및 화성암토로 지어진 구조물의 3 차원 인쇄 방법과 장갑을 낀 우주 비행사가 사용하기위한 달 토양 정비사 테스터 Ensign Bickford Industries의 자회사 인 Honeybee Robotics는 자원 찾기 및 우주 채광을위한 시추 도구 및 시스템 개발에 중점을두고 있습니다. Honeybee는 화성 탐사 로버스 (MER), 화성 피닉스의 얼음 토양 획득 장치 (ISAD), 화성의 샘플 분석을위한 샘플 조작 시스템 (SMS)에 Rock Abrasion Tool (RAT) 화성 과학 실험실 (MSL). MSL에는 Honeybee의 먼지 제거 도구도 있습니다. 현재 비행 및 연구 개발 프로젝트에는 화성, 달, 유로파, 포보스, 타이탄 및 기타 시스템이 포함됩니다.

탐험 : 심 우주 탐사의 열쇠는 달이되기를 희망하는 교수 :에 의해 제공 센트럴 플로리다 대학

https://phys.org/news/2019-01-steam-propelled-spacecraft-prototype-theoretically-explore.html

.새로운 기술은 별의 나이를보다 정확하게 결정합니다

2019 년 1 월 10 일, Embry-Riddle Aeronautical University , Embry-Riddle 연구원은보고합니다. Embry-Riddle 연구원은 별의 나이를 결정하기 위해 Gaia 위성에 포착 된 데이터 (예술가의 인상에 표시)를 사용했습니다. 크레디트 : European Space Agency - D.

Ducros, 2013 약 130 억년 된 은하계의 각 별은 몇 살입니까? 전례가없는 세부 사항으로 은하수의 별 형성 역사를 이해하는 새로운 기술은 기존의 방법보다 적어도 2 배 이상의 별의 나이를 결정할 수있게 해줍니다. Embry-Riddle Aeronautical University 연구원은 1 월 10 일 American Astronomical 사회 (AAS) 회의. 현재의 스타 데이트 기술은 수소를 소진 한 후 사망하기 시작한 삶의 주요 또는 주요 시퀀스의 별을 기반으로 20 퍼센트 또는 최대 10 퍼센트의 오차를 제공한다고 Embry- 수수께끼 물리학과 천문학 교수 Ted von Hippel. 백색 왜성 (white dwarf stars)이라고 불리는 불에 탄 나머지 물질을 활용하는 Embry-Riddle의 접근법은 오차 범위를 5 % 또는 심지어 3 %로 줄인다 고 그는 말했다. 이 방법을 사용하려면 von Hippel과 그의 팀이 별의 표면 온도 (수소 또는 헬륨 대기 여부)와 질량을 측정해야합니다. 표면 온도는 별의 색과 대기 성분으로 결정할 수 있습니다. Embry-Riddle의 Physical Sciences Department Observatory와 1.0 미터의 Ritchey-Chretien 망원경의 디렉터 인 von Hippel은 "질량이 큰 물체는 더 많은 에너지를 가지고 있고 더 차가워지기 때문에 별의 질량은 중요합니다. "커피 한 잔이 커피 한 잔보다 더 오래 더 오래 머물러있는 이유입니다. 캠프 파이어에서 소모 된 석탄과 같은 표면 온도는 화재가 얼마나 오래 전에 죽었는지에 대한 단서를 제공합니다. 마지막으로, 수소 또는 헬륨이 있는지 헬륨이 수소보다 별에서 더 멀리 열을 방출하기 때문에 표면이 중요합니다. " 별의 정확한 질량을 결정하는 것은, 특히 백색 왜성의 큰 샘플에 대해, 매우 어렵습니다. 이제 천문학 자들은 백색 왜성 덩어리를 결정하는 새로운 방법을 가지고 있습니다. 이 방법은 유럽 우주국 (European Space Agency)의 가이아 (Gaia) 위성에 의해 수집 된 데이터를 이용한다. 이것은 야간에 은하수의 3 차원지도를 만드는 임무이다. Von Hippel은 최근 Embry-Riddle 졸업생 인 Adam Moss, 현재 학생들 Isabelle Kloc, Jimmy Sargent, Natalie Moticksa, 강사 Elliot Robinson과 함께 항성 간 거리에 대한 정확한 가이아 측정을 사용했습니다. 자동차의 속도계가 운전자의 시선과 승객석의 두 가지 판독 값을 표시하는 것처럼 보일 수 있듯이 천체 는 관객의 유리한 지점에 따라 다른 위치에있는 것처럼 보일 수 있습니다. Embry-Riddle 연구원은 두 가지 다른 라인의 기하학 또는 대상에 대한 "시차"에 기반한 가이아 측정을 통해 밝기에 따라 별의 반경을 결정할 수있었습니다. 그런 다음 별의 질량 - 반경 비율 - 전자의 물리적 거동에 의해 유도 된 계산 -에 대한 기존 정보를 사용하여 별의 질량, 질량을 결정하는 마지막 성분을 채울 수 있습니다. 마지막으로 별 안의 다양한 요소 또는 금속성을 알아 냄으로써 연구원은 대상의 나이를 더욱 세밀하게 조정할 수 있습니다. Moss와 Kloc은 두 개의 개별 AAS 포스터 프레젠테이션에서보고되었습니다. Kloc의 연구는 동일한 이원계에서 2 개의 백색 왜성을 조사하는 동안 이끼는 우리의 태양과 비슷한 하나의 백색 왜성과 하나의 주 계열성 별을 가진 별 쌍에 초점을 맞추었다. "연구의 다음 단계는이 쌍 내에서 주 계열성에 대해 가능한 한 많은 원소를 주기율표로 결정하는 것"이라고 폰 히펠이 말했다. "그것은 은하계 에서 형성된 별 처럼 시간이 지남에 따라 다른 요소가 어떻게 축적되었는지에 따라 은하계 화학 진화에 대해 더 많은 것을 말해줍니다 ." 그는 현재의 연구가 예비 적이라고 강조 했음에도 불구하고 연구팀은 궁극적으로 모든 백색 왜성 의 나이를 가이아 데이터 세트 에 게시하기를 희망하고있다 : "이것은 연구원들이 은하계 내의 별 형성에 대한 우리의 이해를 크게 향상시킬 수있다." 폰 하이 펠 (Paul Hippel)은 고고학 분야에서 탄소 연대 측정법을 통해 구조물의 나이, 화석, 석기 시대 지 등을 결정할 수 있었으며 이로써 지구상에서의 삶의 진화에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있다고 지적했다. "오늘날의 천문학 자들에게는 우리 은하의 다른 구성 요소의 시대를 알지 못하고 문맥이 없습니다. 천체와 데이트하는 기술은 있지만 정확한 것은 아닙니다."

추가 탐색 : 오픈 클러스터 NGC 752에서 식별 된 백색 왜성 - 주 시퀀스 이진 제공 : Embry-Riddle Aeronautical University

https://phys.org/news/2019-01-technique-precisely-ages-stars.html

.양자 컴퓨터 : 우리는 뇌처럼 행동하는 것을 만들 계획입니다

2019 년 1 월 11 일 Michael Hartmann, The Conversation , 크레딧 : shutterstock

인간의 두뇌는 세계에서 가장 진보 된 컴퓨터보다 훨씬 강력한 여러 가지 기능을 제공합니다. 따라서 엔지니어들이 오랫동안 그것을 복사하려고 시도한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 오늘날 뇌의 구조에서 영감을받은 인공 신경망은 인공 지능 (AI)에서 가장 어려운 문제 중 일부를 해결하는 데 사용됩니다. 그러나이 접근법은 일반적으로 신경을 모방하는 하드웨어를 만드는 것이 아니라 뇌와 비슷한 방식으로 정보가 처리되도록 소프트웨어를 만드는 것을 포함합니다. 내 동료와 내가 대신 첫 번째 전용 신경 구축 할 수 있도록 노력하겠습니다 네트워크 오히려 AI 소프트웨어보다 최신 "양자"기술을 사용하여, 컴퓨터를. 이 두 가지 컴퓨팅 분야를 결합하여 전례가없는 속도로 작동하는 AI로 이끄는 획기적인 기술을 창출하여 매우 짧은 시간에 자동으로 매우 복잡한 의사 결정을 내릴 수 있기를 바랍니다. 진정으로 자율적 인자가 운전 차량이나 도시 전체의 교통 흐름을 실시간으로 정확하게 관리하기위한 시스템을 만드는 데 도움이되기 위해서는 훨씬 더 고급 AI가 필요합니다. 이러한 종류의 소프트웨어를 구현하려는 많은 시도는 인간의 두뇌 에서 뉴런의 작동 방식을 모방 한 코드를 작성 하고 이러한 인공 뉴런의 많은 부분을 네트워크로 결합하는 것을 포함합니다. 각 뉴런은 다수의 입력 신호를 취하여 처리하여 "예"또는 "아니오"에 해당하는 출력을 제공함으로써 의사 결정 프로세스를 모방합니다. 각 입력은 결정에 얼마나 중요한지에 따라 가중치가 적용됩니다. 예를 들어 어느 음식점을 가장 즐기는 식당인지 알 수있는 AI의 경우 음식의 품질이 사용 가능한 테이블의 위치보다 더 중요 할 수 있으므로 의사 결정 과정에서 더 많은 비중을 차지하게됩니다. 이러한 가중치는 네트워크의 성능을 향상시키기 위해 시운전에서 조정되어 시스템이 효과적으로 작동하도록 효과적으로 교육됩니다. 이것은 구글의 AlphaGo 소프트웨어가 복잡한 전략 게임 인 Go를 배웠고, 4 번의 게임에서 1 대 1로 인간 세계 챔피언을 이길 준비가 될 때까지 자체 복제본과 경쟁하는 방식이었습니다. 그러나 인공 지능 소프트웨어의 성능은 얼마나 많은 입력 데이터에 대한 교육이 가능한가에 달려 있습니다 (AlphaGo의 경우, 얼마나 자주 입력 데이터를 재생했는지가 중요합니다). 우리의 Quromorphic 프로젝트 는이 과정을 근본적으로 가속화하고 양자 역학의 원리에 따라 작동하는 신경망을 구축함으로써 처리 할 수있는 입력 데이터의 양을 늘리는 것을 목표로합니다. 이러한 네트워크는 소프트웨어로 코딩되지 않지만 초전도 전기 회로로 만들어진 하드웨어로 직접 구축됩니다. 이 기능을 사용하면 오류없이 쉽게 확장 할 수 있습니다. 전통적인 컴퓨터는 비트로 알려진 단위로 데이터를 저장하며, 0 또는 1의 두 가지 상태 중 하나를 취할 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 여러 가지 상태를 취할 수있는 "큐 비트"로 데이터를 저장합니다. 시스템에 추가되는 모든 추가 큐 비트는 컴퓨팅 성능을 두 배로 향상 시킵니다. 이것은 양자 컴퓨터가 동시에 (동시에) 대량의 데이터를 처리 할 수 있음을 의미합니다. 지금까지 기술의 일부를 보여주는 소형 양자 컴퓨터 만 성공적으로 구축 되었습니다 . 현저하게 더 큰 처리 능력의 전망에 힘 입어 많은 대학 , 기술 대기업 및 신생 기업 이 현재 설계 작업을하고 있습니다. 그러나 아무도 기존의 (양이 아닌) 컴퓨터보다 뛰어난 성능을 발휘할 수있는 단계에 도달하지 못했습니다. 이것은 양자 컴퓨터가 주변 환경의 방해로부터 아주 잘 격리되어야하기 때문에 기계가 커짐에 따라 점점 더 어려워집니다. 예를 들어, 양자 프로세서는 매우 차가운 온도 (절대 0에 가깝습니다)에서 진공 상태로 유지해야합니다. 그렇지 않으면 공기 분자가 충돌하여 영향을받을 수 있습니다. 그러나 프로세서는 의사 소통을 위해 어떻게 든 외부 세계와 연결되어야합니다. 더 많은 오류 공간 우리 프로젝트의 기술적 어려움은 어떤 용도로든 사용할 수있는 보편적 인 양자 컴퓨터를 만드는 것과 매우 흡사합니다. 그러나 우리는 AI 응용 프로그램이 일반적인 컴퓨팅보다 많은 오류를 허용 할 수 있기를 바라고 기계가 아주 잘 격리 될 필요가 없기를 바랍니다. 예를 들어, AI는 종종 사진이 자동차 나 자전거를 보여 주는지 여부를 결정하는 것과 같이 데이터를 분류하는 데 사용됩니다. 이 결정을 내리기 위해 객체의 모든 세부 사항을 완벽하게 포착 할 필요는 없습니다. 따라서 AI는 높은 컴퓨터 속도 가 필요하지만 높은 정밀도를 요구하지는 않습니다. 이러한 이유로 AI를 단기간의 양자 컴퓨팅에 이상적인 분야로 만들 수 있기를 바랍니다. 우리의 프로젝트는 양자 신경 네트워크와 관련된 원리들을 보여줄 것입니다. 기술을 최대한 활용하려면 더 큰 장치를 만드는 것이 필요하며 계산상의 오류를 피하기 위해 10 년 또는 그 이상의 기술적 세부 사항을 매우 정확하게 제어해야하는 프로세스가 필요합니다. 그러나 일단 양자 뉴럴 네트워크가 실제 세계에서 고전적인 인공 지능 소프트웨어 보다 더 강력 할 수 있다는 것을 보여 주면 매우 빠르게 그 중에서 가장 중요한 기술이 될 것입니다. 추가 정보 : 양자 컴퓨터를 인증하는 방법 제공 : The Conversation

https://phys.org/news/2019-01-quantum-brain.html