Szokatlan szabadalmi kérelmet nyújtott be a Microsoft. A technológia a felhasználók agyhullámaiban olvasva bányászna kriptovalutákat, például bitcoint.

A kérelemhez csatolt leírás alapján a rendszer leszkenneli a felhasználó agytevékenységét vagy teste más biológiai jeleit, így bizonyosodva meg arról, hogy valóban kivitelezett bizonyos cselekedeteket, például megnézett egy reklámot. Ezt követően, a rendszer pontosan ugyanazokkal a jelekkel bányászna kriptopénzeket, velük kompenzálná a usert.

A tranzakció logisztikája egyelőre elég ködös. Az alkalmazás leírásából részletesen megtudjuk, hogyan működhet egy ilyen rendszer, arról viszont kevesebbet tudunk meg, részletet szinte semmit, hogy konkrétan ez a rendszer pontosan miként is funkcionálna.

Nem ez az első eset, hogy egy technológiai cég kissé abszurd, legalábbis annak tűnő technológiát próbál szabadalmi oltalom alá helyeztetni. Valójában eléggé bevett gyakorlatról van szó. Sok esetben a szabadalmi szövegben leírt rendszereket senki nem dolgozza ki, és az ígéretes, de mindenképpen bombasztikus tervek ellenére soha nem lesz belőlük semmi.

A nyilvános infók alapján, a Microsoft technológiája olyan rendszerek számára ideális, mint az Amazon közösségi ötletbörzeként (crowdsourcing) működő Mechanikus Törökje. A Töröknél dolgozók minimális pénzösszegért hajtanak végre gyorsan abszolválható feladatokat, például mesterségesintelligencia-algoritmusok tanításában segédkeznek.

Az alapötlet, hogy a technikával bebizonyítsák: valaki tényleg, gyorsan és fájdalommentesen, de azért nem túl simán elvégzett egy munkát, ahelyett, hogy a következő feladatra fordítaná az időt.

A technológia előrelépést jelentene a jelenleg bevett kriptovaluta-bányászathoz képest. A mostani rendszerekkel sokkal több számításra van szükség, rengeteg energiát használnak el. A testtevékenységek, mint munkabizonyítékok által generált adatokkal kiválthatók ezek a számítások, és lényegében „tudatalatti” tevékenységgel oldunk meg bonyolult informatikai feladatokat. Azaz, a Microsoft rendszere kifejezetten környezetbarát.

Az adathitelesítéshez való hozzáférés miatt szenzort kell erősíteni a testünkre, de akár implantálhatjuk is. A Microsoft testük folyamatos megfigyeléséért (és természetesen ennek engedélyezéséért), speciális feladatokért járó kriptovalutával jutalmazza a felhasználókat.

Jelenleg ugyan a világ nagy része a karantén keserű napjait tölti, viszont egyre több ország próbálkozik a lassú és óvatos nyitással, visszatérni a természetes és emberhez méltó élethez.

A visszatérés a munkahelyek újraindítását is jelenti egyben. Egyértelműen komoly előkészületek kellenek hozzájuk, máskülönben a Covid-19 nagyon hamar újra felütheti a fejét. 

Az Amazon 1500 hőérzkelő kamerát vásárolt, amelyeket a tervek szerint hamarosan felinstallálnak a mamutcég létesítményiben. Rendeltetésük, hogy a dolgozók között észrevegyék a koronavírusos eseteket.

Az eszközöket a kínai Dahua gyártja. Személyek testhőmérsékletét távolból is képesek mérni, és észlelik, ha valaki lázas. Az illetőt fel is címkézik.

A vásárlást többen és valószínűleg joggal kritizálják. A Dahua ugyanis az Egyesült Államok kormányának feketelistáján szerepel. Az ok: a cég megfigyelőtechnológiáját a kínai „átnevelő” táborokban használják, azokban a táborokban, ahol az ujgur kisebbség tagjait tartják vagy koholt vádak alapján, vagy csak úgy őrizetben.

Az Amazon vásárlása etikailag ugyan megkérdőjelezhető, jogilag azonban teljesen szabályos. A feketelista kormányzati ügynökségeknek tiltja meg a Dahua technológiájának a használatát, magáncégeknek viszont nem.

Az Amazon nincs egyedül. Több amerikai kórházban, repülőtéren, vasútállomáson és bizony még kormányzati ügynökségben is felszerelték már a kínai cég hőkameráját. Az óriáscégek közül az IBM és a Chrysler, valamint a Honeywell is rendelt a Dahuától.

Az adott dolgozót meghatározott ideig nyomon követő, testhőmérsékletét folyamatosan mérő, és a hőmérsékleti adatokból koronavírusra következtető kamerához arcfelismerő szoftver is jár. Az Amazon egyértelműen jelezte, hogy a komoly személyiségi jogi (privacy) problémákat felvető programot nem szándékszik használni. A cég a Reuters több kérdésére nem válaszolt, viszont hangsúlyozta: a vásárlás teljesen szabályos volt, célja az alkalmazottak egészségének védelme, és nem a megfigyelésük.

A mai virtuálisvalóság-rendszerek (Virtual Reality, VR) teljesen immerzív élményt biztosítanak, elmerülünk a közegben, viszont fizikailag gyakran nem érzünk semmit. Ez különösen  falakra, berendezésekre, bútorokra és általában keményebb tárgyakra érvényes.

A hiányosságok pótlására a pittsburghi Carnegie Mellon Egyetemen (CMU) új eszközt találtak ki, amely a kézre, ujjakra erősített húrok közvetítésével érintést szimulál, mintha hozzányúlnánk ezekhez az objektumokhoz.

Ha kezünk közel kerül egy virtuális falhoz, és ujjainkkal összezárjuk a húrokat, az eszköz a fal érintésének érzetét generálja. A húrmechanizmus teszi lehetővé szobrok körbetapogatását, és azt is érezzük, ha odébb akarunk tolni egy bútort.

A vállunkra rögzített eszközt a húrokba szerelt rugómechanizmus miatt nem érezzük nehéznek, súlyosabb tárgyak megérintéséhez sem kell különösebb erőkifejtés. Előnye még, hogy keveset fogyaszt és olcsó.

„Immerzív virtuális világok létrehozásakor nagyon fontos, hogy legyenek benne falak, bútorok, virtuális karakterek. A jelenlegi VR-rendszerek viszont a kézi kontroller vibrálásánál nem képesek sokkal többre” – nyilatkozta a CMU Ember-Számítógép Interakció Intézetében (HCII) dolgozó Chris Harrison, az egyik fejlesztő.

„Eszközünk meglepi a felhasználót, például amikor rács kerül a kezünk ügyébe, úgy érezzük, mintha megragadnánk az ujjainkkal. De szabálytalan tárgyak, például szobrok érintése szintén szórakoztató” – jelentette ki az egészet kitaláló Cathy Fang.

Haptikus (tapintás) élményt mások is próbáltak már húrokkal megvalósítani virtuális valóságokban, viszont általában motorok mozgatták őket. A CMU kutatói eleve kizárták a motorhasználatot, mert könnyű, egyszerűen viselhető és megfizethető megoldásban gondolkoztak.

„A motorok nehezek is, és sokat is fogyasztanak” – magyarázza Fang.

Többféle húrral próbálkoztak, míg arra a konklúzióra jutottak, hogy a legjobb élményt akkor érik el, ha minden ujjvégre, a tenyérre és a csuklóra is rögzítenek egyet. A kéz és az ujjak mozdulatait követő Leap Motion szenzort a VR headsethez kapcsolták.

Az eszköz 300 gramm sincs, darabja 50 dollár sem lesz. VR-játékokhoz, valamint fizikai akadályokkal és tárgyakkal történő interakciókhoz, például labirintusokhoz, vagy virtuális múzeumok meglátogatásához ajánlják, de – különösen most, a karantén idején – virtuális bútorbolti vásárláshoz is jó.

Mivel gépeknek egyelőre nehéz megtanítani, hogy intuitíven cselekedjenek, pedig a hatékony ember-robot együttműködéshez nem ártana, kvantitatív módszerekkel könnyebb elérni a célt, és ha sikerül, máris előrébb léptünk, közelebb kerültünk az eredményes interakcióhoz.

Egy új amerikai projekt pontosan erre tesz kísérletet.

Az MIT (Massachusetts Institute of Technology) Számításdumányi és Mesterséges Intelligencia Laborjának (CSAIL) kutatói által fejlesztett Vezess-egy-botot (Conduct-A-Bot) rendszer ugyanis lehetővé teszi, hogy a felhasználó magán viselhető (wearable) szenzorok közvetítésével, egyszerűen az izmaival vezéreljen robotot, drónt.

Az elektromiografikus (izomműködést vizsgáló) és a mozgásérzékelőket bicepszünkön, tricepszünkön és felsőkarunkon viseljük. Ezek a szerkezetek mérik és számszerűsítik az izmok által leadott jelzéseket és mozgásokat. Az adatokat algoritmusok dolgozzák fel, ők segítenek mozdulatok valósidőben történő azonosításában.

A kutatók egy Parrot Bebop 2 drónnal tesztelték rendszerüket, amely a felhasználó cselekedeteit, például forgómozdulatokat, összeszorított öklöt, megfeszülő kart stb. alakított drónmozgásokká.

A gép mintegy 1500 emberi mozdulat 82 százalékára helyesen reagált. Távirányítva kellett karikákon átrepülnie, és azokban az esetekben, amikor nem vezette senki, 94 százalékos pontossággal azonosította az irányítását célzó mozdulatokat.

A Conduct-A-Bot esetében a szenzorok biztosítják ember és gép gördülékeny együttműködését. Kifejezetten felhasználóbarát, mert csak két-három érzékelőt kell viselnünk magunkon, és a környezetünkben sincs semmilyen hozzá tartozó eszköz. Változatos alkalmazásokban hasznosítható: elektronikus eszközök menüjében navigálhat, autonóm robotokat felügyelhet, és bármelyik kereskedelmi drónhoz is jó.

„Egy olyan világot képzelünk el, amelyben a gépek kognitív és fizikai munkában is segítenek embereket. Ehhez viszont nekik kell alkalmazkodniuk hozzánk, és nem fordítva” – jelentette ki a rendszert ismertető tanulmány társszerzője, Daniela Rus (aki egyébként a CSAIL igazgatója).

Az Egyesült Államok Nemzeti Repülési és Űrhajózási Hivatala, ismertebb nevén a NASA mindössze 37 nap leforgása alatt „magas nyomású” lélegeztetőgépet fejlesztett koronavírusos betegek kezelésére. A hivatal az amerikai Élelmiszerbiztonsági és Gyógyszerészeti Hivatal, az FDA gyorsított engedélyére vár, hogy a gépet minél előbb használhassák.

A NASA bejelentette, hogy az orvosi szerkezet kritikus teszteken ment át. New York Cityben, az Icahn orvosi iskolában, humán pácienshez nagyon hasonló szimulátoron vizsgálták.

Matthew Levin iskolaigazgató elmondta, hogy a teszteredményekkel kifejezetten elégedett, a prototípust a betegség különböző esetein, betegek többféle állapotán tanulmányozták.

A VITAL (Ventilator Intervention Technology Accessible Locally, lokálisan hozzáférhető lélegeztetőgépes beavatkozó technológia) nevű rendszer jól vizsgázott.

„Megbízunk benne, az Egyesült Államokban és bárhol a világon képes lesz Covid-19 betegeket lélegeztetni” – magyarázza Levin.

Az FDA rendkívüli engedélyére értelemszerűen a sürgősségi használat miatt van szükség. A fejlesztők szerint a szerkezettel felszámolnák a lélegeztetőgép-hiányt, mert sok más országhoz hasonlóan, az Egyesült Államokban sincs belőlük elegendő mennyiség.

Az államok a szövetségi kormánytól és magán beszállítóktól egyaránt próbáltak beszerezni lélegeztetőgépeket. Az új szerkezet hamarabb legyártható nagy mennyiségben, ráadásul kevesebb részből is áll, mint egy hagyományos lélegeztetőgép.

„Űrhajók és nem orvosi műszerek gyártása a specialitásunk. A kiváló mérnöki munka, a szigorú tesztelés és a gyors prototípuskészítés viszont szintén a specialitásaink közé tartoznak. Amikor rájöttünk, hogy képesek lehetünk rá, úgy éreztük, hogy az orvosi és a szélesebb közösség érdekében tudásunkat és tapasztalatainkat is meg kell osztanunk” – nyilatkozta Michael Watkins a Sugármeghajtású Laboratórium igazgatója.

A fejlesztők elmondták: szerkezetük nem helyettesíti a több évig működő, szélesebb körű alkalmazásokra kidolgozott mostani lélegeztetőgépeket. VITAL-t kifejezetten koronavírus-betegekre építették, és kb. négy hónapig működőképes.

A technológiai nagyágyúk, köztük Peter Thiel és Elon Musk által alapított OpenAI tavaly fejlesztette természetesnyelv-feldolgozó és szövegeket generáló GPT-2 algoritmusát. Eredetileg nem tervezték közkinccsé tenni, mert túl veszélyesnek tartották.

Nyilvánosságra hozott mintákból már akkor kiderült, hogy a kb. 8 millió weboldalon trenírozott MI cizelláltabb a hasonló korábbi szoftvereknél, egész jó szövegeket ír, sem a kontextussal, sem a nüánszokkal nincs probléma, sőt, még a humor jeleit is felfedezhettük bennük.

Túl jó ahhoz, hogy bárki használja, az igazság utáni világban veszélyes fegyverré válhat az alternatív valóságokat teremtő, folyamatosan kamuhíreket (fake news) gyártó médiaorgánumok kezében – vélték a fejlesztők.

Az OpenAI később megváltoztatta álláspontját, és az idegháló teljes változatát nyilvánossá tette. Meglepetésre, elsősorban nem azok használták fel, akikre számítottak és akiktől féltek, hanem propagandaanyagok szerkesztői helyett inkább szöveges játékok fejlesztői.

Természetesen mások is, de nem kamuhírek írására, hanem egyetemi tanulmányaik abszolválására. A Futurism interjút készített egyikükkel, az anonimitását megőrző Tiagoval. Üzleti tanulmányokat folytatott, master-vizsgájáig két tantárgy két dolgozatának elkészítésében segített neki a mesterséges intelligencia. Szerinte nem plagizált, de azért nem fogadna rá.

Elmondta: az üzleti stúdiumok egyes tantárgyait annyira alacsony színvonalon oktatják, hogy még egy emberi tudással megtámogatott MI-nek sem okoz problémát tanulmányt írnia. Nem GPT-2 briliáns elme, hanem az oktatás pocsék. Tudományos diszciplínákból az MI nem lenne képes értékelhető dolgozatot írni, viszont kevésbé információintenzív tárgyakból igen, ahol néhány oldal strukturált szöveg, egypár érv bőven elegendő egy anyaghoz.

GPT-2 is képes volt rá.

Tiago állítása alapján a „mennyire fontos az innováció” típusú dolgozatoknál bármire következtethetünk, és ha anyagunk beleillik az általánosabb narratívába, mindenki átmegy rajta.

Tiago megírta a tanulmány tézisét, majd bekezdésenként néhány mondatot. Az elsőt betáplálta a rendszerbe, GPT-2 pedig teljes bekezdéssel állt elő.

A diák finomított a végső változatokon, amelyeket simán elfogadtak.

A társadalmi távolságtartás (social distancing) gépekkel történő megfigyelése a járványok jövőbeli kontrollálásának hatékony eszköze lehet, viszont könnyű vele visszaélni is.

A koronavírus terjedésével kutatóközösségek megfeszített erővel keresik a járvány feletti győzelemhez vezető megoldásokat. A világhírű mesterséges intelligencia- és gépitanulás-szakértő, az amerikai-kínai Andrew Ng cége, a Landing AI különleges fejlesztésről számolt be: eszközük valósidőben képes figyelni a távolságtartás betartását.

A detektáló eszközzel csökkenthető a Covid-19 terjedési sebessége, és a fejlesztők bizakodnak, hogy eredményeik megosztásával másokat is hasonló megoldások kidolgozására ösztönöznek. Egy ideig azonban várni kell, míg ezek a technológiák széles körben hozzáférhetővé válnak. A fejlesztés ugyanakkor előrevetíti, hogy az MI komoly szerepet fog játszani a jövő egészségügyében.

Az eszköz használata viszonylag egyszerű, három lépésből áll, mozgó emberek közötti távolságot mér. Először kalibrál, aztán detektál, végül mér.

A Landing AI leegyszerűsítette a kalibrálás komplex folyamatát. Lényegében kiválasztunk négy pontot, és négyszögként térképre tesszük őket. A rendszer nyílt forrású programokat használva, személyeket kezd detektálni, mindegyiket megjelöli, és a jeleket (kicsi dobozokat) követi.

Végül madártávlatból mozgás közben méri a dobozpárok közti távolságot. Ha két méternél kisebbet észlel, a dobozok vörös színre váltanak, megfelelő távolság esetén marad a zöld.

A rendszerbe nincs beépítve személyek felismerésére alkalmas technika – hangsúlyozzák a fejlesztők, azaz senki nem vonható felelősségre stb. A cég inkább a társadalmi távolságtartás egy adott helyen történő tanulmányozására gondol. Meg is jegyzik, hogy programjuk kizárólag transzparensen és az anyagokon látható személyeket teljesen anonimizálva használható.

Más hasonló eszközök azonban nem biztos, hogy ennyire anonimok lesznek. A Landing AI megoldása a közjót szolgálja, csakhogy legalább 9/11 óta tudjuk: ezek a technológiák kevésbé altruisztikus célokra szintén tökéletesek.

Például egy üzemben, a videót nézve, a vezetőség könnyen azonosítani tudja a „renitens” dolgozókat. Az Amazon hasonló szoftverrel követi alkalmazottait.

Ha a dolgozók tudnak is a technológiáról, hiába a transzparencia, keveset tehetnek ellene. Nem nehéz elképzelni, hogy túlzott használata a hatalommal való visszaéléshez vezethet.

A társadalmi távolságtartás (social distancing) a koronavírus-járvány elleni küzdelem egyik kulcsa. Az amerikai Smartvid.io építési helyszínekre összpontosító szolgáltatása gépi látással segíti az ott dolgozókat a távolságok betartásában.

A cég személyek egymáshoz való túlzott közelségét felismerő és a munkát felügyelő vezetőknek figyelmeztetést, beszámolót készítő-küldő eszközt kínál.

A rendszer azokban az esetekben figyelmezteti a munkafelügyelőt, ha az idegháló érzékeli, hogy valaki nem tartja be az amerikai munkabiztonsági és -egészségügyi hatóság által előírt távolságot. Desktop vagy mobileszközeiken annotált mozgóképfolyamot is megnézhetnek, illetve napi összegzést kapnak a távolságtartással kapcsolatos mérésekről.

A Smartvid.io gépilátás-platformjába integrálta a távolságfelismerést, amellyel jelentősen bővültek a lehetőségei. A rendszer korábban csak az „egyszerű” kockázatokat detektálta, például, ha valamelyik munkás túl közel került egy magasan elhelyezett állvány széléhez. Pocsolyákat, összevissza hányt halmokat, létrákat stb. szintén felismer.

Kontextuális összefüggéseket, azokhoz kapcsolódó fogódzókat is, amelyek segítségével azonosítja a személyekre kiszabott feladatot, illetve, hogy az illető annak megfelelően van-e felöltözve, visel-e biztonsági ruhadarabokat, például védősisakot és munkakesztyűt.

A cég arcmaszkkal bővíti repertoárját, amelyet a rendszer ugyanúgy hivatott lesz felismerni, mint az illető által viselt többi egészségvédő felszerelést.

Ezek a technológiák és szolgáltatások egyértelműen jelzik, hogy a mesterséges intelligenciák egyre fontosabb szerepet játszanak munkahelyek biztonságos működésében, biztonsági funkciók bővítésében.

Az Amazon például szintén gépi látással, raktáraiban akarja monitorozni a társadalmi távolságtartást. Az infokom óriáscég más vállalatoknak is segít a megfelelő mesterségesintelligencia-technológiák, például egy áprilisban bemutatott „látóeszköz” implementálásában.

E megoldások iránt azért nő az igény, mert a Covid-19 járványra reagálva, sok amerikai szövetségi állam teljesen leállította az építkezéseket. A biztonságos távolságtartást figyelő technológiák viszont a járvány alatt is rengeteget segítenek a távolságtartásban, és így a munkások folyamatosan dolgozhatnak, nem kell leállniuk.

A fejlesztőknek a személyiségi jogokra (privacy) különösen kell ügyelniük, valamint az MI-közösség ajánlásait sem árt figyelembe venniük, máskülönben hiányosak maradnak az információik, és nem tudják, hogy mely beépített technológiák lehetnek hasznosak, melyek nem.

A big data korában a legextrémebb adatok is elemzésre kerülnek, mert mindenből nyerhető ki hasznos információ.

A Stanford Egyetem radiológusa és biomérnöke, Seung-min Park által vezetett kutatócsoport egészen különleges rendszert fejlesztett. A Precíziós egészségtoalett hagyományos vécékagylóhoz kapcsolódó, az emberi salakanyagot folyamatosan figyelő, abban betegségek jeleit kutató szenzorcsomag. A felhasználókat először értelemszerűen hátsó testrészük alapján, összesen 35 „gyűrődést” figyelembe véve azonosítja.

Háromféleképpen elemez.

Amikor egy infravörös szenzor vizeletáramlást detektál, tesztelőcsík merül a folyadékba, majd újra megjelenik, és a látottakat kamera veszi fel. Az adatok továbbítóeszköz közvetítésével jutnak a számítási felhőbe, ahol gépilátás-modell két nagyon gyors kamera segítségével végzi az elemzést.

Ha a felhasználó az ülőkére ül, egy érzékelő LED-et aktivál, amely megvilágítja a csésze belsejét, majd utasítást ad a csatornafigyelő kamerának, hogy elkezdheti a felvételt. Amikor a felhasználó a művelet végéhez ért, a kamera a felhőben lévő szerverre küldi az anyagot. Speciális idegháló a képkockákból kiválogatja a lényeget, amelyet egy másik idegháló elemez, és a salakot hét lehetséges kategória egyikébe besorolja.

A rendszer a felhasználót nemcsak hátsó fele, hanem ujjlenyomata alapján is azonosítja. Az azonosítást a lehúzóra szerelt érzékelő végzi.

A laboratóriumi tesztek nagyon jól sikerültek. A figyelőrendszer egyelőre csak prototípus, még nem kész arra, hogy klinikai diagnosztikában vagy betegségek megfigyelésében segítsen orvosokat.

Fejlesztői bizakodnak, hogy hamarosan kereskedelmi termék lehet belőle, amihez egyrészt szoftverfrissítések, másrészt az érzékelőkhöz megfelelő öntisztító mechanizmusok kellenek.

Ha sikerrel járnak, egységenként 300 és 600 dollár közötti árra számíthatunk.

A stanfordiak nem az elsők. Mesterséges intelligenciával vezérelt biomedikális toalettet először a Toto japán vécégyártó fejlesztett. A Flow Sky a csésze vízszintje alapján elemzi a vizeletet.

Az Európai Űrügynökség (ESA) fertőző betegségek detektálására képes vécén dolgozik.

Ezek a kutatásfejlesztések azért nagyon fontosak, mert az emberi salakban cukorbetegségre, anyagcsere-rendellenességekre, egyes ráktípusokra utaló biomarkerek találhatók. Az új rendszerek sok betegségforrás, köztük például a prosztata állapotáról szintén szolgáltatnak adatokat. Összességében többtucatnyi betegség kockázati tényezőit figyelik folyamatosan.

A szó szoros értelmében felmelegszenek a kvantumszámítások.

Kánikulára azonban ne gondoljunk, egyszerűen az történt, hogy első alkalommal sikerült kvantumszámítógép chipet -272 Celsius-fok, azaz 1 kelvin felett működtetni. Emberi léptékkel ez még mindig dermesztően hideg, kvantumléptékkel viszont óriási haladás.

A kvantumbitekből (qubitekből) álló kvantumkomputerek többféleképpen építhetők fel. A tudományos élet figyelmét felkeltő egyik módszerhez szilikon chipen lévő elektronokat használnak.

Ezek a rendszerek csak szélsőségesen alacsony hőmérsékleten, -273,05 Celsius-fok vagyis 100 millikelvin alatt funkcionálnak, ezért a qubiteket nagyon masszív hűtőszekrényekben kell tárolni.

A kvantumbiteket árammal ellátó elektronika viszont nem működik ilyen hidegben, plusz a qubiteket megzavaró hőt is bocsát ki, ezért általában a jégszekrényen kívül tárolják. Minden egyes qubit vezetéken kapcsolódik az elektronikus kontrollerhez.

„Hasznos kvantumszámításokhoz kb. egymillió qubit kell, és a nyerserő-megoldás, a qubitenkénti egy vezeték ilyen nagy mennyiség esetében nem működik. Kettőnél igen, milliónál nem” – nyilatkozta a holland QuTech kutatóközpontban (Delfti Egyetem) dolgozó Menno Veldhorst.

Veldhorst és munkatársai az ausztrál Új Dél-Wales Egyetem szakembereivel dolgoznak együtt, és bemutatták, hogy a qubitek magasabb hőmérsékleten is működtethetők.

Az ausztrál csoport azt demonstrálta, hogy 1,5 kelvinig képesek két qubit állapotát irányítani. Veldhorst csapata 1,1 kelvinen logikai kapuként használt két kvantumbitet. A logikai kapu a komplexebb számításokhoz vezető alapműveleteket végzi el.

Tudva, hogy a qubitek magasabb hőmérsékleten is működnek, a következő lépés az elektronika chipekre integrálása lesz.

„Remélem, hogy utána meg lesz az áramkör, és nem lesz nehéz gyakorlati alkalmazásokhoz méretezni” – magyarázza Veldhorst.

A kvantumáramkörök több szempontból hasonlítani fognak a hagyományos komputerek áramköreihez. Ez azt jelenti, hogy más kvantumgépekkel összehasonlítva, viszonylag könnyen lesznek skálázhatók.