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迈向量子化学的高效量子计算
在当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 体制下，人们设计了各种算法来取得实用的量子优势。这些 NISQ 算法大多数都是变分的，即基于变分定理。变分量子算法 (VQA) 17,18 可以通过将不需要量子属性的计算卸载到传统计算机上来显著减少量子电路深度。这个想法自然而然地源于尽可能少地使用量子计算机。VQA 是启发式的，依赖于一个按照某种方案进行优化的拟定电路。VQA 的一个相当大的缺点是这个优化过程需要许多测量，这个因素可能会限制或消除获得实用量子优势的机会。14 尽管存在这个缺点，但由于与当前硬件限制有关的原因，VQA 是迄今为止研究最多的量子算法类型。变分量子特征值求解器 (VQE) 19,20 是最著名的 VQA。然而，其他方法，如变分量子虚时间演化 (VarQITE)，也是有竞争力的替代方案。21
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
泛欧洲超级计算和云计算联盟
服务组合适用于 HPC、AI 和 ML 以及云计算应用程序，免费提供（https://fenix-ri.eu/access）。应用程序评估遵循 PRACE（https://prace-ri.eu/）制定的同行评审原则。Fenix 的目标是服务于从多样化电子基础设施服务中受益匪浅的科学和工程领域，以促进其协作研究和数据共享。因此，它利用国家、欧洲和国际资助计划来实现维持电子基础设施服务的计算、存储和网络资源。也有类似的国家计划，例如美国 NSF XSEDE（https://www.xsede.org/）。然而，Fenix 引入了独特的方面：首先，它为领导级超级计算资源提供商定义了一个超越国界的联合研究电子基础设施架构；其次，它提供了统一的联合身份和访问管理解决方案。
2022 年神经形态计算和工程路线图
Dennis诉Christensen 1，Regina Dittmann 2，Bernabe Linares-Barranco 3，Abu Sebastian 4，Manuel Le Gallo 4，Andrea Redaelli 5，Stefan Slesazeck 6，Thomas Mikolajick 6，7 Iang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J Quill 14，Scott T Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，Danijela Markovi´ c 16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17 Datta 20，Elisa Vianello 21，Alexandre Valentian 22，Johannes Feldmann 1，Xuan Li 23，Wolfram HP Pernice 24，25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Neftci 27 Geun Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas A Cleland 35，Christoph Posch 36，Shihchii Liu 18，Gabriella Panuccio 37，Mufti Mahmud 38，Arnabim Mazumder 39，Mufti Mahmud 38 , Tinoosh Mohsenin 39 , Elisa Donati 18 , Silvia Tolu 14 , Roberto Galeazzi 40 , Martin Ejsing Christensen 41 , Sune Holm 42 , Daniele Ielmini 43 和 N Pryds 1
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
计算简介 Strand 1：
键盘这是最常见的输入设备。它具有字母和数字（称为位）键，用户可使用它们输入数据。键盘还有功能键和特殊键。 • 在大多数键盘中，字母都以标准设计排列，称为 QWERTY 布局。这种设计因键盘上顶行字母的前六个字母而得名。 • 数字（也称为位）位于顶行字母上方。键盘右侧通常有一组数字键，称为数字键盘。数字键盘中的键的排列方式便于计算。 • 功能键位于数字键上方，名为 F1 到 F12。这些键用于向操作系统发出特殊命令。让我们看看每个功能键可以做什么。
模块1（软计算的基本工具）
讲座-3 模糊逻辑当我们说模糊逻辑时，那就是我们在物理设备中遇到的变量，模糊数字用于描述这些变量，并且在设计控制器时使用此方法，它就是模糊逻辑控制器。 - 让我们采取三个陈述：零，几乎零，接近零。 - 零恰好是零，真值为 1 - 如果它几乎为 0，那么我可以认为在负 1 到 1 之间，0 附近的值是 0，因为这几乎为 0。