Centrados na intenção, blockchains são mudança significativa na interação com a tecnologia, permitindo que usuários especifiquem resultados desejados em vez de etapas individuais, representando mudança na forma como interagimos, prometendo experiência mais intuitiva e eficiente aos usuários, blockchains que permitem usuários especifiquem objetivos desejados em vez de definir cada etapa da transação facilitando execução mais eficiente e segura de transações na rede, abordagem com potencial de transformar setores no ecossistema blockchain. Concentram-se na captura e execução da intenção subjacente do usuário, em vez de processar transações individuais, de exigir que o usuário defina cada etapa da transação sendo que sistemas centrados na intenção permitem que usuários especifiquem o resultado desejado em sistemas automatizados e intermediários confiáveis encarregados de executar etapas necessárias para alcançar o resultado que cientistas da computação teóricos dos Laboratórios Nacionais Sandia e da Universidade de Boston descobriram que computadores quânticos são incomparáveis na resolução de problema matemático avançado, provando que não são mais rápidos que os computadores normais, em vez disso, usam menos memória. A revelação derruba o conceito que o valor de um computador quântico é a possibilidade de resolver problemas mais rápido que um computador normal podendo ajudar encontrar usos mais reais à tecnologia que avança, no entanto, a memória é importante para qualquer computador e quanto mais memória tiver, maiores problemas resolverá, para os computadores quânticos, que armazenam informações em qubits, “o espaço realmente importa porque é difícil construir computadores quânticos com muitos qubits”. Em 1994, o cientista americano Peter Shor surpreendeu o mundo ao provar que futuros computadores quânticos seriam capazes de quebrar algoritmos de criptografia padrão com rapidez, nos 30 anos seguintes, porém, encontraram apenas alguns outros problemas que esses computadores podem resolver mais rapidamente que os normais sendo que a investigação emergente aponta para uma área diferente onde a vantagem quântica é possível com “grande parte do foco na pesquisa de vantagens quânticas alcançar vantagem temporal”, no entanto, “a pesquisa sobre vantagem quântica em relação a outros recursos, como a memória, tem sido relativamente limitada.” Desviar a atenção à atributos como a eficiência, ajudaria cientistas encontrar usos mais práticos aos computadores quânticos em que o problema matemático central da afirmação da equipe denominado corte máximo direcionado, é significativo porque é o que os pesquisadores chamam de problema natural sendo que o "problema do corte máximo direcionado equivale encontrar 2 grupos de agentes em uma rede com a maior comunicação direcionada de um grupo à outro, problema com aplicações em segurança cibernética, análise e design de redes sociais." Daí que, o corte máximo direcionado não é muito útil por si só, no entanto, é problema de otimização conhecido em matemática avançada que a pesquisa vê como dica aos tipos de usos práticos que os computadores quânticos poderiam ter no futuro.
Linhas interconectadas simbolizando fluxo de dados e conexões algorítmicas, com formas variadas e cores representando diferentes algoritmos como árvores de decisão, redes neurais e máquinas de vetores de suporte em fundo dinâmico com tons gradientes de azul e verde, sugere profundidade e complexidade capturando a essência do aprendizado de máquina e da interconexão de dados. Floresta aleatória e reforço de gradiente são técnicas avançadas de aprendizado de máquina usadas à tarefas de classificação e regressão, pertencendo a categoria de métodos conjuntos que combinam modelos para melhorar precisão e robustez das previsões, sendo técnica que constrói múltiplas árvores de decisão e as combina para obter previsão mais precisa e estável. Múltiplas árvores de decisão são criadas a partir de diferentes subconjuntos de dados de treinamento em que cada árvore é construída usando amostra aleatória de dados com reposição e, em cada nó de cada árvore, em vez de considerar recursos para divisão, um subconjunto de recursos é selecionado aleatoriamente introduzindo variabilidade nas árvores e reduzindo a correlação entre elas, sendo que as principais vantagens da floresta aleatória incluem a capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados com alta dimensionalidade sua resistência e capacidade de fornecer estimativas de importância de recursos. O overfitting ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta aos dados de treinamento, capturando tendências gerais, ruídos e flutuações aleatórias e, como resultado, o modelo tem desempenho bom nos dados de treinamento, mas seu desempenho em dados novos e inéditos é ruim, embora a floresta aleatória seja mais resistente ao overfitting, há motivos pelos quais nem sempre é a opção preferida. Normalmente oferece maior precisão em comparação com a floresta aleatória devido a capacidade de otimizar erros residuais de forma mais agressiva em iterações, crucial em aplicações onde é necessária maior precisão possível, como na previsão de vendas ou diagnóstico médico, além de permitir ajuste mais detalhado dos modelos por meio de parâmetros como taxa de aprendizado, profundidade das árvores e número de iterações, flexibilidade vantajosa para ajustar o modelo a dados específicos e obter desempenho ideal. Pode ser mais rápido no treinamento e previsão porque as árvores são construídas em paralelo, vantajoso quando grandes volumes de dados e recursos limitados estão disponíveis, sendo que a Floresta Aleatória fornece estimativas de importância de recurso diretamente mais fácil de interpretar devido à simplicidade de árvores individuais, tendendo se ajustar menos devido à construção de múltiplas árvores independentes e à seleção aleatória de recursos, introduzindo variabilidade e reduzindo a variação do modelo.
Moral da Nota: novo estudo mostra visão sobre o estado quântico descrevendo a condição dos elétrons em um bit quântico de elétron sobre néon sólido, informação que ajuda engenheiros construir tecnologia inovadora, em que computadores quânticos têm potencial de serem ferramentas pela capacidade de realizar cálculos que levariam anos nos computadores clássicos, no entanto, criar um computador quântico eficaz precisa de um bit quântico confiável, ou, qubit, que exista em estado simultâneo 0 ou 1 por um período longo conhecido como tempo de coerência. Estudo liderado pelo professor Wei Guo da Faculdade de Engenharia da FAMU-FSU, publicado na Physical Review Letters, mostra visão sobre o estado quântico que descreve a condição dos elétrons em tal qubit, ao descobrir que saliências na superfície do néon sólido no qubit ligam elétrons naturalmente, criando estados quânticos em forma de anel desses elétrons, sendo que estado quântico refere-se às propriedades de um elétron, como posição, momento e outras características, antes de serem medidas e, quando as saliências têm determinado tamanho, a energia de transição do elétron, a quantidade de energia necessária ao elétron se mover de um estado de anel quântico à outro, alinha-se com a energia dos fótons de micro-ondas, outra partícula elementar, alinhamento que permite a manipulação controlada do elétron, necessária à computação quântica. O tempo de coerência determina por quanto tempo um sistema quântico pode manter um estado de superposição, ou, capacidade do sistema de estar em vários estados ao mesmo tempo até ser medido, característica que dá aos computadores quânticos habilidades únicas e o tempo de coerência estendido do qubit elétron-néon sólido atribuído à inércia e pureza do néon sólido, sendo que este sistema qubit aborda a questão das vibrações da superfície líquida, problema inerente ao qubit de elétron sobre hélio líquido mais extensivamente estudado. Parte crucial dessa otimização é criar qubits que sejam suaves na maior parte da superfície sólida de néon e que tenham saliências do tamanho certo onde são necessários, com os projetistas desejando o mínimo de saliências naturais na superfície que atraiam cargas elétricas de fundo perturbadoras, ao mesmo tempo, fabricar intencionalmente saliências do tamanho correto dentro do ressonador de micro-ondas no qubit melhorando a capacidade de capturar elétrons, daí, a “pesquisa ressaltar necessidade crítica de estudos mais aprofundados sobre como as diferentes condições afetam a fabricação de qubits de néon”, com "as temperaturas e pressão da injeção de néon influenciando o produto qubit final e, quanto mais controle se tem sobre o processo, mais precisos serão e mais nos aproximaremos da computação quântica que pode resolver cálculos atualmente incontroláveis."