Google 持续推进量子计算 努力改善人类生活服务

现行运算架构虽然已经可以对应庞大算力表现，但是随着数据量以每日以跳跃式膨胀成长情况来看，以现行算力推进速度终究无法赶上资料增加幅度，因此许多单位先后投入量子运算发展，便是为了日后更惊人的数据运算量需求作准备，同时也能透过更庞大算力对应人工智能、数据分析、趋势预测等应用需求。

在稍早针对亚太地区举办的Inventors@Google活动中，Google分享过去藉由人工智能等运算方式解决发音障碍沟通、乳癌检测分析，以及洪水等自然灾害预测问题，同时也再次强调投入量子运算的决心。

依照Google Quantom AI首席工程师Erik Lucero，以及研究科学家暨电机工程师Marissa Giustina说明，目前在量子运算的研究依然处于相当早期发展阶段，除了持续在量子位计算能力推进之余，包含Google在内单位仍持续研究模拟量子运算模型的方式。

而透过近期与NVIDIA合作，透过cuQuantom运算资源搭配Google提出的Criq运算框架，藉此模拟构建量子运算模型，希望能更进一步掌握量子运算运作模式，藉此让量子运算能用于更大规模运算分析使用。

Marissa Giustina表示，目前众人还在摸索量子运算的应用可能性，其中也包含如何掌握量子运算运作模式，而终极目标则是希望能创造远比现有运算模式更庞大算力。以目前Google持续投入量子运算探索脚步，不仅持续设法拓展量子位，同时也会持续建造自有量子处理器。

在今年Google I/O 2021期间，Google也介绍位于加州圣塔芭芭拉的Quantum AI Campus，并且说明将以第四代TPU加速器设计推动算力表现，藉此说明投入量子运算发展决心。

目前Google已经可以通过4096组第四代TPU加速器构成的POD运算装置，藉此对应1 exaFLOPS以上的运算表现（即每秒1018次浮点运算），另外更实现在10毫开（millikelvin）低温环境执行量子运算，并且预期能借由校正技术实现1000量子位运算能力，甚至挑战高达100万量子位运算规模，藉此对应未来更庞大规模运算需求。

Erik Lucero表示，现行运算架构虽然已经可以对应庞大算力表现，但是随着数据量以每日以跳跃式膨胀成长情况来看，以现行算力推进速度终究无法赶上数据增加幅度，因此许多单位先后投入量子运算发展，便是为了日后更惊人的数据运算量需求作准备，同时也能透过更庞大算力对应人工智能、数据分析、趋势预测等应用需求。

从Google目前许多服务来看，多半都是需要藉由大量数据运算分析运作，并且透过背后算力推动产生更即时结果，例如可让使用者透过连网装置输入关键字之后，即可在几秒内产生相关联的搜索结果，或是让Google Assistant数字助理服务能有更即时互动能力。

以此次介绍的Project Relate为例，便是利用部分发音信息让系统进行深度学习，藉此理解因为唐氏症等因素导致说话发音受影响的情况，并且藉由机器学习识别方式，让原本不容易让常规人理解的发音结果，可以自动转换成正常发音内容，或是转换成数字文字透过手机屏幕呈现， 藉此让有此类障碍的用户能透过Google服务更便利与他人沟通。

另外，Google 提出可透过人工智能识别方式检测乳房肿瘤，藉此判断是否有罹患乳癌风险，以及针对印尼、孟加拉等地区容易有河水泛滥情况，藉由Google Maps 服务所提供卫星图像进行分析，藉此预测未来再次发生河水泛滥可能性，甚至可指出哪些沿海地区可能会有海啸危机等技术，背后其实都是一连串的数据分析与庞大算力支撑。

虽然Google目前在全球地区持续建设数据中心，并且透过自制处理器、增加海底电缆等方式提高算力表现，但以现行算力推进成长幅度仍难以追赶数据量增长趋势，因此投入量子运算不仅是为了支撑未来更庞大算力需求，事实上也希望透过更大算力，藉此打造能改善人类生活的服务。