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Google在5月18日至20日举行的在线活动Google I / O 2021上宣布了量子计算机的新研究中心Quantum AI校园。该校园将安装在美国加利福尼亚州圣巴巴拉市，预计将成为未来量子计算机研究的中心，并增加了由量子计算机实验室开发的首个量子数据中心或量子芯片制造设施。
负责谷歌量子计算机研究团队的量子人工智能工程团队的埃里克·卢塞罗（Eric Lucero）在官方博客中表示，谷歌旨在在10年内开发出实用的，可纠错的量子计算机。显然，在此基础上建立了研究中心Quantum AI校园，该校位于加利福尼亚的圣塔芭芭拉（Santa Barbara）。
可以纠正Google旨在克服的错误的量子计算机的数量是量子位暴露在噪声中，从而无法执行精确计算的问题。在实现中，有必要物理地生成一百万个量子比特并将它们放入一台适合所有房间的量子计算机中，但是目前只有100量子比特或更少是可行的。
最终，Google打算建造世界上第一个量子晶体管，以建造能够并行处理数百至数千个错误并纠正错误的量子计算机。当纠错量子计算机投入实际使用时，就可以模拟分子行为和相互作用，这有望促进电池改进，高能效肥料开发，新药发现和空前的AI体系结构等各个领域的研究。相关信息可以在这里找到。
Google还发布了TPU v4，这是TPU（张量处理单元）的第四代模型，TPU是在2021年I / O期间专门用于机器学习的专用处理器。新处理器已被引入Google的数据中心，并将于2021年下半年提供给Google Cloud用户。
近年来，人工智能在各个领域都发挥了重要作用，但是训练大量数据需要大量的计算处理，因此使用功能强大的系统提高生产率非常重要。 Google开发的TPU是针对机器学习和深度学习进行了优化的处理器。 2016年，TPU还用于Google的AI Alpha Go和Lee Se-dol的9 dan游戏中。
谷歌一直在不断推出下一代TPU型号，并且在2018年，它还宣布了第三代TPU v3。 5月18日，发布了第四代型号TPU v4。据说TPU v4的FLOPS是其两倍多，这表明与上一代模型TPU v3相比，每秒可以执行多少浮点计算。
同样，由于采用了互连技术，内存带宽大大增加了，一个名为Pod的单元结合了4,096个TPU v4，可以提供1exaFLOPS的计算性能。据说这相当于已经达到1000万性能的笔记本处理器。
谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）表示，这是一个历史性的里程碑。如果您想使用以前的exaFLOPS计算能力，则必须构建一台定制的超级计算机，但已经部署了许多TPU v4。很快，在数据中心中安装了数十个TPU v4吊舱。 ％的人说，他们以不排放碳的能源为动力。到2021年下半年，预计Google Cloud用户将使用TPU v4吊舱。
同时，在这次活动中，Google宣布了一种新的搜索算法，即多任务统一模型（MUM）。
现在，为了进行搜索，必不可少的是通过使用诸如Google之类的搜索引擎进行搜索来收集必要的信息。但是，使用现有的搜索引擎，要搜索的情况越复杂，所需的查询就越多。另外，由于搜索引擎不是专家，因此难以准确地选择和显示用户请求的信息。
因此，谷歌开发了MUM。 MUM不仅建立在现有的自然语言处理模型BERT的基础上，而且还建立在变换器的神经网络结构上，该结构非常适合语言理解任务，而且由于学习是使用75种不同语言和许多任务进行的，因此有可能不仅能理解而且还能创造语言。此外，将来它将能够理解全文或图像信息并处理视频或音频信息。
例如，如果您想隐约了解Baekdu，将其输入搜索引擎，然后会出现一个相关页面。但是，如果我以前曾攀登过亚当斯山，但是这次我正在考虑如何准备攀登Mt. Baekdu，我必须多次搜索各种语言组合才能对现有搜索算法获得准确的答案。
然而，MUM理解这个问题。亚当斯和山Baekdu理解必须购买培训和适当的设备来准备攀爬，因此它可以提供诸如两座高山的海拔，天气以及所需的衣服之类的信息。
另外，许多Baekdusan信息都是在朝鲜语站点上组织的，因此现有的搜索算法必须以朝鲜语进行搜索。但是，由于MUM收集并提供了语言障碍之外的知识，所以即使是美国人，也可以立即查看白头山和附近商店的风景名胜。
MUM的特征之一是它也可以理解图像信息。例如，如果您为平常的远足靴拍照，并询问搜索引擎是否可以爬山。百都（Baekdu），您可以了解登山靴和问题，回答可以毫无问题地进行登山，或显示其他推荐清单。
当前，MUM是一个试验阶段，预计将在几个月到几年内付诸实践，这表明Google搜寻引擎将能够理解各种通信，这是未来的重要里程碑。和人们自然而然的信息解释。
谷歌还宣布了一项计划，允许从Google镜头访问100多种语言的教育内容，这些内容在使用智能手机相机拍摄时进行搜索，并在搜索结果中显示AR内容。此外，在这次活动中，改进了Google Map路线搜索功能。相关信息可以在这里找到。
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