Product Descriptions
顧客との 協業による アプローチが Singularity の開発を 推進し、Singularity は目的に 応じて 設計された ソフトウェア プラットフォーム として 産業 バリューチェーンに スムーズに 統合され、製造上の 課題を 効果的に 解決します。 Singularityは 柔軟で ユーザーフレンドリーな 体験を 提供するために、多様な 高水準 および 低水準 APIを 特徴としています。 その核心は、精巧な 独自アルゴリズムを 活用し、量子 および 量子インスパイアード コンピューティングを 組み合わせることで 複雑な AI および 最適化課題を 精密 かつ効果的に 解決する 点に あります。
Singularityの 潜在能力を 発揮
強力です: 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 展開 オプションを お楽しみください.
展開可能です: 強力な コア技術
解釈可能な 機械学習、ディープラーニング および 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 凌駕する量子ベースの
独自ルーチンが 含まれます.
直感的です: 顧客中心
さまざまな 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
さらなる 洞察を 得てください.
より速く、 より安価に、 効率的なAI
ディープラーニングの 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。大型言語モデル（LLM）の最近 の学習コストは 1億ドルに 達しており、 そのコストは 10ヶ月ごとに 倍増しています。 十分な 学習データを 確保した 上でAIモデルを
適切に 学習させるためには、 技術的な パラダイムシフトが
不可欠で あるとの 見方が あります.
Singularityは テンソルネットワークを 活用して、このシナリオに 革新を もたらします。私たちの テンソル化 されたモデルは、 高速な学習、データ要求の 削減、そして消費電力の 低減を 示しています。1000倍以上の 加速を達成し、 マシンビジョンや 大型言語モデルなどの
高消費電力アプリケーションに 革新を もたらします。
これは エッジ技術において テンソル化されたAIを
不可欠なものとし、自動運転車に 重要な 役割を 果たします。
特に、Multiverse ComputingはCB Insightsが 選定した 2023年世界で 最も有望なAI企業100社の
一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 業界的に関連性のない 謎めいた
ブラックボックスとして 機能します。
Singularityは重要な 問いに 答えることで 明確性を 提供します:
- 我々の予測に 対する 信頼度は どの程度か？
- 特定の決定を 裏付ける 根拠は 何か？
- 状況の 変化が 予測に どのような影響を 与えるか？
- 我々の予測に 対する 信頼度は どの程度か？
- 特定の決定を 裏付ける 根拠は 何か？
- 状況の 変化が 予測に どのような影響を 与えるか？
これらの 回答の 重要性は、特に 透明性が 必須と なるミッションクリティカルな
アプリケーションにおいて 過小評価
されることは ありません。
Singularityは 説明可能な 機械学習を 保証することで、業界が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 様々な分野の 核心をな していますが、それを 解決するのは しばしば困難です。 これらの 課題は 産業 および 金融の 運営全般に
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、電力配分の ためのより 精密かつ迅速な
最適化 ソリューションが 転換の鍵となります.
Singularityは 隠れたデータ構造を 活用し、 従来の アルゴリズムよりも
迅速に 収束する 革新的な アプローチを 採用しています。
この破壊的な可能性は、特に多くの変数を 含む時間依存型最適化問題に おいて
広範な 影響を及ぼします.
Singularity by Multiverse Computing ソリューション
金融
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 用いて、 与えられた 分子の 基底状態エネルギーを 求めたり、 スピン、ボソン、 フェルミオン系など、様々な 物理系の 量子ハミルトニアンを 求めます.
生命科学
ディーププライシング
量子インスパイアード および その他最先端の 手法で 訓練された ディープラーニング モデルを 活用し、エキゾチックな デリバティブ契約の 公正価値、感度、 その他指標を 得るための パラメトリックツールを 提供します.
金融
公正な価格設定
超高速な 量子インスパイアード手法を 用いて、与えられた 市場情報や トレンドに基づく 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
選手の怪我予測
近日発売予定！量子機械学習を 用いて、トレーニング量、試合時間、休息などの 要素に 基づき、選手の 短期的な怪我の 可能性を 判定します.
金融
指数追跡
管理中の 資産数を 制限しながら、金融指数の 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 得ます.
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 制約条件を 遵守しながら、 収益を 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 実現します.
金融
取引
過去の FXトレンドに関する 量子機械学習モデルを 訓練し、そのモデルを 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 得ます.