Google I / O: o gigante das buscas expande suas ambições de computação quântica com um novo centro

A gigante da tecnologia também revela planos para um qubit melhor.

O Google começou a construir um novo centro de pesquisa de computação quântica maior que empregará centenas de pessoas, o último sinal de que a competição para transformar essas novas máquinas radicais em ferramentas práticas está se tornando mais intensa. É em Santa Bárbara, Califórnia, onde o primeiro laboratório de computação quântica do Google já emprega dezenas de pesquisadores e engenheiros.

As operações no novo campus Google Quantum AI, que já começaram com alguns pesquisadores iniciais, darão ao Google um papel maior na fabricação de suas próprias máquinas, disse o Google em sua conferência anual de desenvolvedores de I / O na terça-feira. A fabricação interna, combinada com um aumento no número de computadores quânticos, deve acelerar o progresso.

O Google começou a construir um novo centro de pesquisa de computação quântica maior que empregará centenas de pessoas, o último sinal de que a competição para transformar essas novas máquinas radicais em ferramentas práticas está se tornando mais intensa. É em Santa Bárbara, Califórnia, onde o primeiro laboratório de computação quântica do Google já emprega dezenas de pesquisadores e engenheiros.

As operações no novo campus Google Quantum AI, que já começaram com alguns pesquisadores iniciais, darão ao Google um papel maior na fabricação de suas próprias máquinas, disse o Google em sua conferência anual de desenvolvedores de I / O na terça-feira. A fabricação interna, combinada com um aumento no número de computadores quânticos, deve acelerar o progresso.

Uma das principais funções do novo centro de computação quântica do Google é tornar os elementos fundamentais de processamento de dados, chamados qubits, mais confiáveis, disse Jeff Dean, vice-presidente sênior de Pesquisa e Saúde do Google, que ajudou a construir algumas das tecnologias mais importantes do Google, como pesquisa, publicidade e AI. Qubits são facilmente perturbados por forças externas que inviabilizam os cálculos, mas a tecnologia de correção de erros permitirá que os computadores quânticos trabalhem por mais tempo, tornando-se mais úteis.

“Esperamos que o cronograma seja que nos próximos um ou dois anos possamos ter uma demonstração de um qubit de correção de erros”, disse Dean à em um briefing antes da conferência.

A computação quântica é um campo promissor que pode trazer grande poder para lidar com problemas complexos, como o desenvolvimento de novos medicamentos ou materiais, que atolam as máquinas clássicas. As máquinas quânticas, no entanto, dependem das estranhas leis físicas que governam as partículas ultra-pequenas. Vários gigantes da tecnologia e startups estão buscando o desenvolvimento de computadores quânticos, e seus esforços por enquanto continuam sendo caros projetos de pesquisa que não provaram seu potencial.

“Esperamos um dia criar um computador quântico com correção de erros”, disse Sundar Pichai, presidente-executivo da Alphabet, empresa-mãe do Google, durante o discurso de abertura do Google I / O.

A correção de erros combina muitos qubits do mundo real em um único qubit virtual funcional, denominado qubit lógico. Com a abordagem do Google, serão necessários cerca de 1.000 qubits físicos para fazer um único qubit lógico que possa rastrear seus dados. Então, o Google espera precisar de 1.000 qubits lógicos para realizar o trabalho real de computação. Um milhão de qubits físicos está muito longe dos atuais computadores quânticos do Google, que têm apenas dezenas.

O Google está destacando seu trabalho de computação quântica no Google I / O, uma conferência voltada principalmente para programadores que precisam trabalhar com o software de telefone Android do gigante das buscas, o navegador Chrome e outros projetos. A conferência oferece ao Google a chance de mostrar a infraestrutura em escala global, aprimorar sua reputação de inovação e, em geral, ser geek. O Google também está usando o programa para promover uma nova tecnologia de IA que aproxima os computadores da inteligência humana e fornece detalhes de seu hardware personalizado para acelerar a IA.

Como um dos principais engenheiros do Google, Dean é uma grande força na indústria da computação, um raro exemplo de programador a ser descrito na revista The New Yorker. Ele tem sido fundamental na construção de tecnologias-chave como MapReduce, que ajudou a impulsionar o Google para o topo dos negócios de mecanismo de pesquisa, e TensorFlow, que impulsiona seu uso extensivo de tecnologia de inteligência artificial. Ele agora está enfrentando desafios culturais e políticos também, principalmente a saída pública do pesquisador de IA Timnit Gebru.

Aceleradores TPU AI do Google

No I / O, Dean também revelou novos detalhes do hardware de aceleração de IA do Google, processadores personalizados que ele chama de unidades de processamento tensor. Dean descreveu como a empresa conecta 4.096 de suas TPUs de quarta geração em um único pod que é 10 mais poderoso do que os pods anteriores com chips TPU v3.

“Um único pod é uma quantidade incrivelmente grande de poder computacional”, disse Dean. “Temos muitos deles implantados agora em muitos data centers diferentes e, até o final do ano, esperamos ter dezenas deles implantados.” O Google usa os pods de TPU principalmente para treinar IA, o processo computacionalmente intenso que gera os modelos de IA que mais tarde aparecem em nossos telefones, alto-falantes inteligentes e outros dispositivos.

Os designs de pod de IA anteriores tinham uma coleção dedicada de TPUs, mas com TPU v4, o Google os conecta com linhas de fibra ótica rápidas para que diferentes módulos possam ser unidos em um grupo. Isso significa que os módulos desativados para manutenção podem ser facilmente evitados, disse Dean.

Os pods TPU v4 do Google são para uso próprio agora, mas estarão disponíveis para os clientes de computação em nuvem da empresa ainda este ano, disse Pichai.

A abordagem foi profundamente importante para o sucesso do Google. Enquanto alguns usuários de computador se concentraram em equipamentos de computação caros e ultraconfiáveis, o Google empregou equipamentos mais baratos desde seus primeiros dias. No entanto, projetou sua infraestrutura de forma que pudesse continuar funcionando mesmo quando alguns elementos individuais falhassem.

O Google também está tentando melhorar seu software de IA com uma técnica chamada modalidades múltiplas. Hoje, sistemas separados de IA são treinados para reconhecer texto, fala, fotos e vídeos. O Google quer uma IA mais ampla que abranja todas essas entradas. Tal sistema reconheceria, por exemplo, um leopardo independentemente de ele ter visto uma foto ou ouvido alguém falar a palavra, disse Dean.

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John Doe

Curioso e apaixonado por tecnologia.

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