By Kenna Hughes-Castleberry postat la 23 septembrie 2022
Când vine vorba de noile tehnologii inovatoare, atât inteligența artificială, cât și calculul cuantic sunt în fruntea listei. Inteligența artificială (AI) sau învățarea automată devin deja utilizate pe scară largă de companii pentru a ajuta la creșterea eficienței sau la detectarea problemelor. Inteligența artificială folosește date și algoritmi pentru a identifica modele în date și pentru a învăța într-un mod similar cu oamenii. Calculul cuantic, în mod similar, folosește algoritmi pentru a rezolva probleme dificile mult mai rapid decât un computer clasic. Pentru multe companii, capacitatea de a combina aceste două tehnologii poate duce la unele avantaje puternice, în special pentru calculul cuantic.
Cum interacționează inteligența artificială cu calculul cuantic?
Tim Teter, vicepreședintele executiv, consilierul general și secretarul NVIDIA, vorbește despre învățarea automată cuantică (QML) (PC NVIDIA.com)
Companiile cum ar fi NVIDIA, sunt lider pe piețele tehnologice atât pentru inteligența artificială, cât și pentru calculul cuantic. În prezent, ei caută să combine aceste două într-o nouă tehnologie, ceea ce este cunoscut sub numele de „învățare automată cuantică” (QML). În cadrul învățării automate cuantice, procesele de informare cuantică completează învățarea automată analiză pentru a oferi rezultate de nivel următor. Conform Tim Teter, vicepreședintele executiv, consilierul general și secretarul NVIDIA: „Este de așteptat să existe cazuri de avantaje cuantice riguroase din punct de vedere matematic în [învățarea cuantică a mașinilor]. Un exemplu în acest sens este în modelele cuantice generative, deoarece lucruri precum corelațiile cuantice sunt dificil de reprezentat în mod clasic, computerele cuantice pot avea mai multă putere de expresie atunci când folosesc modele generative. Acestea sunt folosite în aplicații precum procesarea limbajului natural.”
Un recent Google AI blogul a ilustrat beneficiile învățării automate cuantice, în special pentru senzorii cuantici. Deoarece senzorii cuantici sunt influenți în măsurătorile de înaltă precizie, cum ar fi pentru gravitaționale valuri, având o metodă de îmbunătățire a stabilității și scalabilității acestor dispozitive ar fi un schimbător de joc. Potrivit blogului, învățarea mașinilor cuantice: „se încadrează pe linia dintre calculatoarele cuantice și senzorii cuantici... În loc să măsoare starea cuantică, un computer cuantic poate stoca date cuantice și poate implementa un algoritm QML pentru a procesa datele fără a le colapsa.” Deoarece computerele cuantice sunt deosebit de fragile, utilizarea învățării automate cuantice poate nu numai să reducă zgomotul de mediu, ci și să facă posibilă scalabilitatea.
Cum poate ajuta inteligența artificială la scalabilitatea cuantică
Există multe provocări pentru extinderea computerelor cuantice. Una dintre cele mai mari este controlul numărului mai mare de qubiti într-un sistem cuantic mai mare. Din fericire, învățarea automată poate ajuta la depășirea acestei provocări. „Învățarea automată poate ajuta cu adevărat la abordarea unui domeniu mare în viitor, și anume, pe măsură ce sistemele cuantice încep să se extindă în mai mulți qubiți, dificultatea va fi calibrarea și controlul sistemelor cuantice”, a explicat Teter. „Implementarea calculatoarelor cuantice implică reglarea și calibrarea unui număr mare de parametri per qubit. Astăzi, oamenii de știință cuantici petrec mult timp făcând asta manual, dar în viitor, pe măsură ce sistemele se extind în scenarii de implementare, acest lucru desigur nu va fi fezabil. Deci, este unul dintre lucrurile în care credem că platforma NVIDIA este potrivită pentru asocierea cu calculul cuantic într-o abordare hibridă.” Platforma hibridă NVIDIA QODA (Quantum Optimized Device Architecture) combină calculul clasic și cuantic cu disponibilitatea pentru adăugarea în programele de învățare automată.
Crearea unui viitor transformator
Deși platforma QODA a NVIDIA este doar una dintre multele care combină calculul cuantic și inteligența artificială, ea face parte dintr-o tendință mai largă care valorifică ambele tehnologii inovatoare pentru a obține noi descoperiri. „AI este o tehnologie transformatoare care este din ce în ce mai mult adoptată de tot felul de sectoare diferite pentru a rezolva probleme mai dificile decât ar putea fi rezolvate fără AI”, a adăugat Teter. „În timp ce calculul cuantic este puțin mai devreme în timpul vieții sale, oferă promisiunea de a perturba în mod similar o gamă largă de industrii în viitor.”
Kenna Hughes-Castleberry este scriitoare la Inside Quantum Technology și Science Communicator la JILA (un parteneriat între Universitatea din Colorado Boulder și NIST). Bataile ei de scris includ tehnologia profundă, metaversul și tehnologia cuantică.
