IQTs "Journal Club:" En lekmannsguide til Quantum Reservoir Computing – Inside Quantum Technology

IQTs "Journal Club" er en ukentlig artikkelserie som bryter ned en nylig forskningsartikkel om kvanteteknologi og diskuterer dens innvirkning på kvanteøkosystemet.  

Kvantedatabehandlingens rike høres ofte ut som det er revet rett fra sidene til science fiction, men det er veldig ekte og utvikler seg raskt. I en ny Naturvitenskapelige rapporter papir, forskere ved IBM Quantum og Thomas J. Watson Research Center fokuserer nå på et nytt aspekt kalt "Quantum Reservoir Computing." For å forstå dette, forestille et enormt reservoar av vann der bølger kan brukes til å forutsi hva som vil skje videre – bare i dette tilfellet er vannet kvantetilstanden til partikler, og bølgene er data.

Quantum Reservoir Computing er et spennende fremskritt innen kvantefeltet maskinlæring, spesielt egnet for å forutsi sekvenser og mønstre over tid, omtrent som å varsle værmønstre eller børstrender. Tradisjonelle datamaskiner sliter med disse oppgavene fordi de er lineære og ryddige, men den naturlige verden – som aksjemarked or vær – er sammensatt og ofte kaotisk.

Det som er virkelig nyskapende med den siste utviklingen er å bruke "støy" i kvantesystemet. I hverdagen er støy vanligvis noe vi prøver å redusere eller eliminere. I kvanteverdenen kan imidlertid denne støyen utnyttes og kontrolleres for å bidra til bedre spådommer. Det er som om statikken på radioen din plutselig kan fortelle deg hvilken sang som skal spilles neste gang.

Forskere har utviklet en måte å justere denne kvantestøyen på, justere den for å forbedre spådommer. Dette gjøres ved å programmere støyen inn i kvantekretsene – banene som styrer kvantebiter, eller qubits, som er de grunnleggende informasjonsenhetene i kvanteberegning. Ved å finjustere støyen kunne IBM Quantum-forskerne optimere ytelsen til kvantesystemet.

Dessuten har forskerne funnet måter å forenkle disse kvantesystemene på. De har redusert antallet qubits som trengs og kompleksiteten til forbindelsene deres (sammenfiltring), noe som gjør systemene enklere å administrere og potensielt mer robuste.

Virkningen av disse kvantereservoarberegningsfremskritt er allerede lovende. Ved å bruke en enkelt støymodell og et mindre minne, har forskere oppnådd imponerende resultater i å simulere komplekse systemer. Et eksempel gitt er Mackey-Glass system, som er en matematisk modell som brukes til å beskrive komplekse systemer som biologiske oscillasjoner. Forskerne var i stand til å forutsi oppførselen 100 skritt foran i det som er kjent som det kaotiske regimet – en betydelig utfordring på grunn av systemets uforutsigbare natur.

I lekmannstermer er dette beslektet med å se inn i en veldig komplisert krystallkule og nøyaktig forutse hendelser langt inn i fremtiden. For kvantedataindustrien kan disse fremskrittene bety raskere, mer effektive og mer nøyaktige spådommer for alt fra værvarsling til finansiell analyse og mer. Det er et spennende glimt inn i en fremtid hvor datamaskinene våre kunne tenke mer som oss: omfavne kaos og kompleksitet i stedet for å bli forvirret.

Kenna Hughes-Castleberry er stabsskribent ved Inside Quantum Technology og Science Communicator ved JILA (et partnerskap mellom University of Colorado Boulder og NIST). Skriverytmene hennes inkluderer dypteknologi, kvantedatabehandling og AI. Arbeidet hennes har blitt omtalt i Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica og mer.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-club-a-laymans-guide-to-quantum-reservoir-computing/