By 케나 휴즈-캐슬베리 게시일 23년 2022월 XNUMX일
혁신적인 신기술로는 인공지능과 양자 컴퓨팅이 모두 XNUMX위를 차지합니다. 인공 지능(AI) 또는 기계 학습은 효율성을 높이거나 문제를 감지하는 데 도움을 주기 위해 이미 기업에서 널리 사용되고 있습니다. 인공지능은 데이터와 알고리즘을 이용해 데이터의 패턴을 파악하고 사람과 유사한 방식으로 학습한다. 마찬가지로 양자 컴퓨팅도 활용됩니다. 알고리즘 어려운 문제를 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 해결합니다. 많은 기업에서 이 두 기술을 결합하는 능력은 특히 양자 컴퓨팅에 있어 몇 가지 강력한 이점을 가져올 수 있습니다.
인공 지능은 양자 컴퓨팅과 어떻게 인터페이스합니까?
NVIDIA의 수석 부사장 겸 법률 고문 겸 비서인 Tim Teter가 QML(양자 기계 학습)에 관해 연설합니다(PC NVIDIA.com)
좋아하는 회사 NVIDIA, 인공 지능과 양자 컴퓨팅 모두에 대한 기술 시장을 선도하고 있습니다. 현재 그들은 이 두 가지를 '양자 기계 학습'이라는 새로운 기술로 결합하려고 합니다(QML). 양자 기계 학습 내에서 양자 정보 프로세스는 기계 학습을 보완합니다. 분석 다음 단계의 결과를 제공합니다. 에 따르면 팀 테터, 수석 부사장, 법률 고문 및 비서 NVIDIA: “[양자머신러닝]에서 수학적으로 엄밀한 양자우위를 갖는 사례가 나올 것으로 예상됩니다. 이에 대한 한 가지 예는 양자 생성 모델입니다. 양자 상관관계와 같은 것은 고전적으로 표현하기 어렵기 때문에 양자 컴퓨터는 생성 모델을 사용할 때 더 많은 표현력을 가질 수 있습니다. 이는 자연어 처리와 같은 응용 분야에 사용됩니다.”
최근 Google AI 블로그에서는 특히 양자 센서에 대한 양자 기계 학습의 이점을 설명했습니다. 양자 센서는 다음과 같은 고정밀 측정에 영향을 미칩니다. 중력의 Waves에서는 이러한 장치의 안정성과 확장성을 향상시키는 방법이 있으면 게임 체인저가 될 것입니다. 블로그에 따르면, 양자 기계 학습은 "양자 컴퓨터와 양자 센서 사이의 경계를 넘나듭니다... 양자 상태를 측정하는 대신 양자 컴퓨터는 양자 데이터를 저장하고 QML 알고리즘을 구현하여 데이터를 축소하지 않고 처리할 수 있습니다." 양자 컴퓨터는 특히 취약하기 때문에 양자 기계 학습을 사용하면 환경 소음을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 확장성을 더욱 가능하게 할 수 있습니다.
인공 지능이 양자 확장성을 지원하는 방법
양자 컴퓨터를 확장하는 데는 많은 과제가 있습니다. 가장 큰 것 중 하나는 더 많은 수의 큐 비트 더 큰 양자 시스템 내에서. 다행히도 머신러닝은 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. Teter는 “머신러닝은 미래에 큰 영역을 실제로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 양자 시스템이 더 많은 큐비트로 확장되기 시작하면 양자 시스템을 교정하고 제어하는 데 어려움이 있을 것입니다.”라고 Teter는 설명했습니다. “양자 컴퓨터를 배포하려면 큐비트당 수많은 매개변수를 조정하고 보정해야 합니다. 오늘날 양자 과학자들은 이를 수동으로 수행하는 데 많은 시간을 소비하지만 미래에는 시스템이 배포 시나리오로 확장됨에 따라 이는 물론 불가능할 것입니다. 따라서 이는 NVIDIA 플랫폼이 하이브리드 접근 방식에서 양자 컴퓨팅과 결합하는 데 매우 적합하다고 생각하는 것 중 하나입니다.” NVIDIA의 하이브리드 플랫폼 QODA (Quantum Optimized Device Architecture)는 기존 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅을 기계 학습 프로그램에 추가할 수 있는 가용성과 결합합니다.
혁신적인 미래 창조
NVIDIA의 QODA 플랫폼은 양자 컴퓨팅과 인공 지능을 결합한 많은 플랫폼 중 하나일 뿐이지만, 이러한 혁신적인 기술을 모두 활용하여 새로운 혁신을 달성하는 더 큰 추세의 일부입니다. Teter는 "AI는 AI 없이 해결할 수 있는 것보다 더 어려운 문제를 해결하기 위해 모든 종류의 다양한 분야에서 점점 더 많이 채택되고 있는 혁신적인 기술입니다."라고 덧붙였습니다. “양자 컴퓨팅은 수명이 조금 더 이르지만, 미래의 광범위한 산업에 유사한 파괴력을 미칠 것이라는 약속을 제시합니다.”
Kenna Hughes-Castleberry는 Inside Quantum Technology의 전속 작가이자 JILA(University of Colorado Boulder와 NIST 간의 파트너십)의 과학 커뮤니케이터입니다. 그녀의 글쓰기 비트에는 심층 기술, 메타버스 및 양자 기술이 포함됩니다.
