Умножение чисел является одним из базовых инструментов в работе любого компьютера. Искусственный интеллект компании DeepMind нашел новый способ умножения чисел, обещающий ускорение работы компьютеров. Умножение матриц (когда две сетки чисел перемножаются вместе) является основой многих вычислительных задач и усовершенствованная техника, открытая искусственным интеллектом, может повысить скорость вычислений до 20 процентов.

Новый способ умножения матриц является первым таким прогрессом более чем за 50 лет. Находка может повысить скорость вычислений, поскольку ряд программного обеспечения зависит от выполнения такой задачи в большом масштабе.

Веками считалось, что самый эффективный способ умножения матриц будет пропорционален количеству множащихся элементов. То есть задача становится пропорционально труднее для все больших и больших матриц.

Но математик Фолькер Штрассен доказал в 1969 году, что умножение матрицы из двух строк с двумя числами на другую матрицу такого же размера не обязательно предполагает восемь умножений и что с помощью хитрого трюка его можно сократить до семи. Этот подход, называемый алгоритмом Штрассена, требует дополнительного сложения, но это приемлемо, поскольку сложение в компьютере занимает гораздо меньше времени, чем умножение.

Алгоритм является наиболее эффективным подходом для большинства размеров матриц в течение более 50 лет. Хотя были обнаружены некоторые незначительные улучшения, которые нелегко адаптировать к компьютерному коду.

Но искусственный интеллект DeepMind теперь обнаружил более быструю технику, которая идеально работает на текущем оборудовании.Искусственный интеллект AlphaTensor приступил к работе, не зная никаких решений, и перед ним встала проблема создания рабочего алгоритма, который выполнял бы задачи за минимальное количество шагов.

Он нашел алгоритм умножения двух матриц из четырех строк с четырьмя числами, используя только 47 умножений, что превосходит 49 умножений по алгоритму Штрассена. Искусственный интеллект также разработал усовершенствованные методы умножения матриц других размеров, всего 70 новых способов.

AlphaTensor обнаружил тысячи функциональных алгоритмов для каждого размера матрицы, включая 14000 только для матриц 4х4. Но лишь небольшое количество алгоритмов было лучше современного уровня. Исследование базируется на AlphaZero, игровой модели DeepMind и разрабатывалось два года.

Хусейн Фавзи из Deepmind говорит, что результаты математически обоснованы, но далеки от интуитивно понятных людям. «По сути, мы не знаем, почему система придумала это, – говорит он. – Почему это лучший способ умножения матриц? Это неясно».

DeepMind обнаружил, что алгоритмы могут повысить скорость вычислений на 10–20 процентов на определенном аппаратном обеспечении, таком как графический процессор Nvidia V100 (GPU) и тензорный процессор Google (TPU) v2, но нет гарантии, что эти преимущества также будут на обычных устройствах, таких как смартфон или ноутбук.

Инженер Мэтт Ходжес опубликовал в Twitter тему о проблеме с конфиденциальностью, которую он обнаружил в macOS. По его словам, операционная система Mac не только активно сканирует изображения в фоновом режиме, но когда эти изображения являются QR-кодами, macOS декодирует их и запрашивает скрытый в них URL-адрес. Это поднимает вопрос, просто ли это ошибка в ОС или это так задуман Apple.

Ходжес нашел баг, когда работал с Canary Tokens, позволяющим создавать цифровой артефакт, например файл, URL-адрес или QR-код. И если кто-то взаимодействует с ним, он посылает уведомления на электронную почту.

«Когда вы создаете QR-код canary token, служба направляет код на определенный веб-сайт-заполнитель, и когда этот веб-сайт загружается, они посылают вам электронное письмо с такими деталями, как IP-адрес и пользователь, просканировавший код» , – объясняет мужчина.

Инженер создал ряд QR-кодов canary token, но решил, что у них нет какой-либо пользы и просто оставил файлы в папке изображений на своем компьютере Apple.

Затем он получил «шквал электронных писем о том, что кто-то спрашивал созданные токены. Когда мужчина посмотрел в детали, он обнаружил, что QR-код запускали с его собственного IP-адреса, а пользовательский агент — это инструмент AppleKit из macOS.

Хотя сканирование изображений в фоновом режиме Apple является стандартной функцией, которая используется для обнаружения объектов и классификации их в приложении «Фотографии» (Apple говорит, что эта часть имеет сквозное шифрование), проверка содержимого QR-кода без согласия пользователя является излишним.

По словам другого пользователя Twitter, эта проблема связана только с Mac и не касается iPhone.

Стартап Emrod, базирующийся в Мюнхене, Германия, на практике продемонстрировал работу технологии беспроводной передачи энергии на большом расстоянии. Он предлагает ее использовать для передачи энергии с космической солнечной электростанции, которую планируют запустить Европейское космическое агентство (ESA) и Airbus.

ESA и Airbus считают, что коммерческая космическая солнечная энергетика может поддержать переход к устойчивой энергетике и достичь европейских целей чистого нулевого выброса углерода к 2050 году. Ведь в космосе много солнечного света и оно доступно 24 часа в сутки.

Демонстрационная система Emrod работала на площадке Airbus в Мюнхене. Она беспроводно излучала мощность в 500 Вт на расстояние свыше 36 м. Передача происходила на частоте 5,8 ГГц с использованием квадратной фазированной решетки передаточной антенны диаметром 1,92 м и приемной антенны такого же размера.

Несмотря на то, что концепция космической солнечной энергии использует существующие технологические принципы, одной из проблем на сегодняшний день является то, как экономически эффективно доставить энергию, производимую в космосе, на Землю.

Торбен Хенриксен, исполняющий обязанности директора по технологиям, инженерии и качеству ESA, сказал: «Космическая солнечная энергетика имеет потенциал стать значительным вкладом в сбалансированный портфель экологически чистых энергетических решений, которые понадобятся для достижения требований ЕС и стран-членов ESA Net Zero 2050».

Являясь первой европейской демонстрацией беспроводной передачи энергии на большие расстояния, это событие лежит в основе предложенной ESA подготовительной программы по использованию солнечной энергии в космосе под названием SOLARIS. Результаты будут представлены в следующем Совете ESA на уровне министров в ноябре 2022 года.

Грег Кушнир, основатель и генеральный директор Emrod говорит, что идет подготовка к следующей демонстрации наземного использования, разработка планов по испытаниям инфраструктуры на орбите.

Китай также активно работает над технологией космической электростанции. Еще четыре года назад был заложен проект наземной станции, которая должна была стать приемником для космической электростанции. Ее строительство было возобновлено в 2021 году.

Самая космическая электростанция должна заработать до 2030 года. Страна к 2030 году планирует начать принимать до 1 МВт с орбитальной станции, а с 2049 года ее мощность составит 1 ГВт.

Пока в Китае разрабатывают космическую электростанцию, а в Европе ее только планируют, учёные Пентагона уже испытывают ее в реальных условиях. Электростанция размером с коробку пиццы пересылает энергию из космоса на Землю. Панель под названием Photovoltaic Radiofrequency Antenna Module (PRAM) была запущена в мае 2020 года как дополнительная нагрузка для беспилотника X-37B. Миссия X-37B сверхсекретна, поэтому о PRAM известны только крошки информации.

Реакции ядерного синтеза в Солнце ежесекундно высвобождают 384,6 септильонов Ватт энергии (3,846х10^26 Вт). Это эквивалентно взрыву 1 820 000 000 «царь-бомб» – мощнейшей термоядерной бомбы в истории.Еще в 1920-х годах стало ясно, что, разместив поглотитель солнечной энергии на орбите Земли, можно получить мощный источник неистощимой энергии.