Product Descriptions
Singularityは、 顧客と の 協力に 基づいて開発されたソフトウェアプラットフォームで、 産業バリューチェーンに シームレスに 統合され、 生産現場の 課題を 効果的に 解決します。高レベルおよび低レベルの APIを 通じて柔軟で ユーザーフレンドリーな体験を 提供し、 独自の アルゴリズムを 活用して量子および量子インスパイアードコンピューティングで 複雑なAI・最適化問題を 精密に 処理します。
Singularityの 潜在力を 発揮
強力: プロダクション準備完了
オンプレミスから 顧客VPC統合まで、 ユーザーフレンドリーなカスタムインターフェースと 柔軟なデプロイオプションを お楽しみください。
デプロイ可能: 強力なコア技術
解釈可能な機械学習、 深層学習、 最適化の ための 専門アルゴリズムを 活用してください。これに は 商用モデルを 上回る量子ベースの 独自ルーチンが 含まれます。
直感的: 顧客中心
様々な実際の ユースケースで 実証された効果を 体験し、 「ユーザー」、 「AI」、 「グリーンインパクト」などの セクションを 深く探求して追加の 洞察を 得てください。
より速く、 より安く、 より効率的なAI
深層学習の 環境は、 計算コストの 急増に より大きな変化を 経験しています。大規模言語モデル（LLM）の 最近の 学習コストは 1億ドルに 達し、 この コストは 10ヶ月ごと に 倍増しています。十分な学習データを 確保する条件下で AIモデルを 適切に 学習させるに は、 技術的パラダイムシフトが 不可欠で あると いう見通しが あります。
Singularityは テンソルネットワークを 活用してこの シナリオを 革新します。私たちの テンソル化モデルは、 加速学習、 削減されたデータ要件、 削減された電力消費を 示します。1000倍以上の 加速を 達成し、 機械ビジョンや大規模言語モデルなどの 高電力アプリケーションを 革新します。これは エッジ技術に おいてテンソル化AIを 不可欠に し、 自律走行車両に 重要な役割を 果たします。特に、 Multiverse Computingは CB Insightsが 選出した2023年の 世界で 最も 有望なAI企業100社の 1つと して認められました。
説明可能な機械学習
AI環境で 蔓延している問題は、 多くの 機械学習（ML）モデルの 不透明性です。しばしば、 これらの モデルは 産業的に 関連性の ない不可解なブラックボックスと して機能します。Singularityは 重要な質問に 答えること で 明確性を 提供します:
- 私たちの 予測に 対する信頼レベルは どの 程度ですか？
- 特定の 決定を 支持する証拠は 何ですか？
- 状況の 変化が 予測に どの ような影響を 与えますか？
- 私たちの 予測に 対する信頼レベルは どの 程度ですか？
- 特定の 決定を 支持する証拠は 何ですか？
- 状況の 変化が 予測に どの ような影響を 与えますか？
これらの 回答の 重要性は、 特に 透明性が 不可欠なミッションクリティカルアプリケーションで 過小評価で きません。Singularityは 説明可能な機械学習を 保証すること で、 産業が AIを 信頼し活用で きるようにします。
より速く、 より正確な最適化
最適化問題は 様々なセクターの 核心を なしますが、 それらを 解決すること は しばしば困難です。これらの 課題は 産業および金融運用全体に 非効率を も たらします。特に グリーンエネルギー分野では、 電力分配の ための より精密で 迅速な最適化ソリューションが 移行の 鍵です。
Singularityは 隠されたデータ構造を 活用して、 既存の アルゴリズムよりも 速く収束する革新的なアプローチを 取ります。この 破壊的な潜在力は、 特に 多くの 変数を 含む時間敏感な最適化問題で 広範な影響を 及ぼします。
Singularity by Multiverse Computing Solutions
金融
ディーププライシング
量子インスパイアードおよびその 他の 最先端方法で 訓練された深層学習モデルを 活用して、 エキゾチックデリバティブ契約の 公正価値、 感度、 その 他の 指標を 取得するための パラメトリックツールを 提供します。
生命科学
分子シミュレーション
テンソルネットワークアルゴリズムを 使用して、 与えられた分子の 基底状態エネルギーを 見つけるか、 スピン、 ボソン、 フェルミオンシステムなどの 様々な物理システムの 量子ハミルトニアンを 見つけます。
金融
公正価格設定
超高速量子インスパイアード方法を 使用して、 与えられた市場情報およびトレンドに 対する資産ポートフォリオの 公正価格推定を 評価します。
生命科学
アスリート傷害予測
近日公開予定！量子機械学習を 使用して、 トレーニング量、 試合時間、 休息などの 要因に 基づいてアスリートの 短期傷害確率を 決定します。
金融
インデックストラッキング
管理資産数を 制限しなが ら金融インデックスの パフォーマンスを 追跡するための 最適なポートフォリオ配分を 決定します。
生命科学
タンパク質設計
与えられたアミノ酸配列に 対する3Dタンパク質構造を 取得します。
金融
ポートフォリオ最適化
この PythonおよびExcelパッケージを 使用して、 投資家の カスタマイズされた好みと ユーザー定義可能な制約を 遵守しなが ら、 リターンを 最大化しリスクを 最小化するための 最適なポートフォリオ配分を 取得します。
金融
取引
過去の FXトレンドに 対して量子機械学習モデルを 訓練し、 次に この モデルを リアルタイムで 適用してリアルタイムの 日中取引シグナルを 取得します。