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现代生活的数字化意味着数据安全变得愈加重要。存储和传输中的数据通常做了加密,难以窥探。但要进行计算,一般必须先解密数据。这是云计算特有的一个问题,因其计算过程不受数据所有者的控制。而且这个问题日渐严重,因为越来越多的设备都把计算从本地转到了各种云端。一个可行的解决办法是运用名为全同态加密(FHE)的技术。商论App内搜索关键词【光子】获取更多主题文章。
《经济学人·商论》2023-01-04
A better way to process encrypted data
光密码学
处理加密数据的更佳方式
用光来做全同态加密并不难【新知】
现代生活的数字化意味着数据安全变得愈加重要。存储和传输中的数据通常做了加密,难以窥探。但要进行计算,一般必须先解密数据。这是云计算(实际上也就是服务器农场里一排排的计算机)特有的一个问题,因其计算过程不受数据所有者的控制。而且这个问题日渐严重,因为越来越多的设备都把计算从本地转到了各种云端。
一个可行的解决办法是运用名为全同态加密(以下简称FHE)的技术。它可以实现直接在加密数据上进行计算。拥有正确密钥的人可以通过FHE把信息发送至云端进行处理并收到结果,不存在敏感数据泄密的风险。
使用该方法的难点是速度慢,非常慢。英国一家小公司Optalysys的老板尼克·纽(Nick New)表示,在未加密数据上用时一秒的计算换用FHE来做可能需要100万秒。他的解决办法正如其公司名称所暗示的,是采用光子计算而非电子计算。... ...
衍生阅读 | 光子计算:AI的新风口?现代信息技术(IT)依赖分工合作:光子在全球传输数据,电子处理数据。但在光纤出现前,电子身兼这两职,而现在,有人希望完成转换,让光子在传输数据之外一并处理数据。有别于电子,光子(电中性)之间可以交叉行进而不会相互作用,玻璃光纤可以处理许多同步信号。光子计算机可以同时进行大量计算并减少耗电。这将需要一种新的光学架构,而这种架构非常适合解答线性代数这个数学分支——这可能有庞大的市场潜力,因为线性代数是人工神经网络等多种技术的基石,也是人工智能(AI)的根本。商论App内搜索关键词【光子】获取更多主题文章。
《经济学人·商论》2023-01-04
Artificial intelligence and the rise of optical computing
信息技术
人工智能与崛起的光子计算
光子数据处理与深度学习时代一拍即合【新知】
要实现光子计算,现有的数字电子处理架构就要替换成相应的光子部件。不替换可能也行。有人正在研究一种新的光学架构,运用模拟计算而非数字计算,也就是说把数据编码为一个连续的信号而非离散的“比特”。目前,这种架构非常适合解答一类题:线性代数这个数学分支。但这可能有庞大的市场潜力,因为线性代数是人工神经网络等多种技术的基石,人工神经网络又是机器学习的基础,进而也是人工智能(AI)的根本。
... ...把神经网络转向基于光学的架构并非什么新鲜念头,早在上世纪90年代就已出现。但使之具备商业可行性的技术到现在才露头。观察到这一转变的人士之一是电气工程师德米特里·赛提斯(Demetri Psaltis)。他之前供职加州理工学院,如今在位于洛桑的瑞士联邦理工学院。他是用光神经网络做人脸识别的先行者之一。
赛提斯早年创建的神经网络较浅,只有一到两层,包含几千个节点。如今,所谓的深度学习的网络可以有超过100层,包含几十亿个节点。同时,电信业(IT业中利用光纤传输数据的部分)的投资已使得人们有可能搭建和操控复杂程度远超以往的光学系统。......
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