By קנה יוז-קסטלברי פורסם ב-23 בספטמבר 2022
כשמדובר בטכנולוגיות חדשניות חדשות, הן בינה מלאכותית והן מחשוב קוונטי נמצאים בראש הרשימה. בינה מלאכותית (AI) או למידת מכונה כבר הופכים בשימוש נרחב על ידי חברות כדי לעזור להגביר את היעילות או לזהות בעיות. בינה מלאכותית משתמשת בנתונים ובאלגוריתמים כדי לזהות דפוסים בנתונים וללמוד בצורה דומה לאנשים. מחשוב קוונטי, באופן דומה, רתמות אלגוריתמים לפתור בעיות קשות הרבה יותר מהר ממחשב קלאסי. עבור חברות רבות, היכולת לשלב את שתי הטכנולוגיות הללו יכולה להוביל לכמה יתרונות רבי עוצמה, במיוחד עבור מחשוב קוונטי.
כיצד מתממשקת בינה מלאכותית עם מחשוב קוונטי?
טים טטר, סגן נשיא בכיר, היועץ המשפטי והמזכיר של NVIDIA, מדבר על למידת מכונה קוונטית (QML) (PC NVIDIA.com)
חברות כמו NVIDIA, מובילים את שווקי הטכנולוגיה הן לבינה מלאכותית והן למחשוב קוונטי. נכון לעכשיו, הם מחפשים לשלב את שני אלה לטכנולוגיה חדשה, מה שמכונה "למידת מכונה קוונטית" (QML). בתוך למידת מכונה קוונטית, תהליכי מידע קוונטי משלימים למידת מכונה אנליזה כדי לספק תוצאות ברמה הבאה. לפי טים טטר, סגן הנשיא הבכיר, היועץ המשפטי הכללי והמזכיר של NVIDIA: "הצפוי שיהיו מקרים של יתרונות קוונטיים קפדניים מבחינה מתמטית [למידת מכונה קוונטית]. דוגמה אחת לכך היא במודלים מחוללים קוונטיים, מכיוון שקשה לייצג דברים כמו מתאמים קוונטיים באופן קלאסי, למחשבים קוונטיים יש יותר כוח ביטוי בעת שימוש במודלים גנרטיביים. אלה משמשים ביישומים כמו עיבוד שפה טבעית."
אחרון Google AI הבלוג המחיש את היתרונות של למידת מכונות קוונטיות, במיוחד עבור חיישנים קוונטיים. כמו חיישני קוונטים משפיעים על מדידות דיוק גבוה, כגון עבור כבידה גלים, שיש שיטה לשיפור היציבות והמדרגיות של המכשירים הללו תהיה מחליף משחק. על פי הבלוג, למידת מכונות קוונטיות: "עובר על הגבול בין מחשבי קוונטים וחיישנים קוונטיים... במקום למדוד את המצב הקוונטי, מחשב קוונטי יכול לאחסן נתונים קוונטיים וליישם אלגוריתם QML לעיבוד הנתונים מבלי לכווץ אותם." מכיוון שמחשבים קוונטיים הם שבירים במיוחד, שימוש בלמידה חישובית קוונטית יכול לא רק להפחית רעש סביבתי אלא לאפשר את המדרגיות.
כיצד בינה מלאכותית יכולה לסייע בהרחבה קוונטית
ישנם אתגרים רבים להגדלת מחשבים קוונטיים. אחד הגדולים ביותר הוא השליטה במספר הגדול יותר של קווביטים בתוך מערכת קוונטית גדולה יותר. למרבה המזל, למידת מכונה יכולה לעזור להתגבר על האתגר הזה. "למידת מכונה יכולה לעזור באמת להתייחס לתחום גדול בעתיד, כלומר, ככל שמערכות קוונטיות מתחילות להתרחב ליותר קיוביטים, הקושי יהיה בכיול ובקרה של מערכות קוונטיות", הסביר טטר. "פריסת מחשבים קוונטיים כרוכה בכוונון וכיול של מספר רב של פרמטרים לכל קיוביט. כיום, מדעני קוונטים מבלים הרבה זמן לעשות זאת באופן ידני, אבל בעתיד, ככל שהמערכות מתרחבות לתרחישי פריסה, זה כמובן לא יהיה אפשרי. אז זה אחד הדברים שבהם אנחנו חושבים שפלטפורמת NVIDIA מתאימה מאוד להתאמה עם מחשוב קוונטי בגישה היברידית." הפלטפורמה ההיברידית של NVIDIA QODA (Quantum Optimized Device Architecture) משלב מחשוב קלאסי וקוונטי עם זמינות להוספת תוכניות למידת מכונה.
יצירת עתיד טרנספורמטיבי
למרות שפלטפורמת ה-QODA של NVIDIA היא רק אחת מני רבות המשלבות מחשוב קוונטי ובינה מלאכותית, היא חלק ממגמה גדולה יותר הממנפת את שתי הטכנולוגיות החדשניות הללו כדי להשיג פריצות דרך חדשות. "AI היא טכנולוגיה טרנספורמטיבית שמאומצת יותר ויותר על ידי כל מיני מגזרים שונים כדי לפתור בעיות קשות יותר ממה שניתן היה לפתור ללא AI", הוסיף טטר. "בעוד שהמחשוב הקוונטי הוא קצת מוקדם יותר בחייו, הוא מציע את ההבטחה להיות משבש באופן דומה למגוון רחב של תעשיות בעתיד."
קנה יוז-קסטלברי היא כותבת צוות ב-Inside Quantum Technology ו-Science Communicator ב-JILA (שותפות בין אוניברסיטת קולורדו בולדר ו-NIST). פעימות הכתיבה שלה כוללות Deep Tech, Metaverse וטכנולוגיה קוונטית.
