IQT-jev “Journal Club:” Vodnik za laike po kvantnem rezervoarskem računalniškem sistemu – znotraj kvantne tehnologije

IQT-jev “Journal Club” je serija tedenskih člankov, ki razčlenjuje nedavni raziskovalni članek o kvantni tehnologiji in razpravlja o njenih vplivih na kvantni ekosistem.  

Področje kvantnega računalništva se pogosto sliši, kot da je iztrgano naravnost s strani znanstvene fantastike, vendar je zelo resnično in se hitro razvija. V novem Znanstvene Poročila Narava referat, raziskovalci na IBM Quantum in Thomas J. Watson Research Center se zdaj osredotočata na nov vidik, imenovan »Kvantno računalništvo rezervoarjev«. Da bi to razumeli, slika ogromen rezervoar vode, kjer je mogoče z valovi napovedati, kaj se bo zgodilo naslednje – le da je v tem primeru voda kvantno stanje delcev, valovi pa so podatki.

Quantum Reservoir Computing je vznemirljiv napredek na področju kvantne tehnologije strojno učenje, še posebej primeren za napovedovanje zaporedij in vzorcev skozi čas, podobno kot napovedovanje vremenskih vzorcev ali trendov na borzi. Tradicionalni računalniki se s temi nalogami spopadajo, ker so linearni in urejeni, toda naravni svet – kot je borza or vreme – je zapleten in pogosto kaotičen.

Kar je resnično inovativno pri najnovejšem razvoju, je uporaba "šuma" v kvantnem sistemu. V vsakdanjem življenju je hrup običajno nekaj, kar poskušamo zmanjšati ali odpraviti. V kvantnem svetu pa je ta hrup mogoče izkoristiti in nadzorovati, da bi pomagal narediti boljše napovedi. Kot da bi vam statika na vašem radiu lahko nenadoma povedala, katera pesem bo naslednja.

Znanstveniki so razvili način, kako prilagoditi ta kvantni šum in ga prilagoditi za izboljšanje napovedi. To se naredi s programiranjem šuma v kvantna vezja – poti, ki nadzorujejo kvantne bite ali kubite, ki so osnovne informacijske enote v kvantnem računalništvu. Z natančno nastavitvijo hrupa bi lahko raziskovalci IBM Quantum optimizirali delovanje kvantnega sistema.

Poleg tega so raziskovalci našli načine za poenostavitev teh kvantnih sistemov. Zmanjšali so število potrebnih kubitov in kompleksnost njihovih povezav (prepletenost), zaradi česar so sistemi lažji za upravljanje in potencialno bolj robustni.

Vpliv teh napredkov računalništva s kvantnimi rezervoarji je že obetaven. Z uporabo enega samega modela šuma in manjšega pomnilnika so znanstveniki dosegli impresivne rezultate pri simulaciji zapletenih sistemov. Eden od navedenih primerov je Sistem Mackey-Glass, ki je matematični model, ki se uporablja za opis kompleksnih sistemov, kot so biološka nihanja. Raziskovalci so lahko napovedali njegovo obnašanje 100 korakov naprej v tako imenovanem kaotičnem režimu – pomemben izziv zaradi nepredvidljive narave sistema.

V laičnem smislu je to podobno gledanju v zelo zapleteno kristalno kroglo in natančnem predvidevanju dogodkov daleč v prihodnost. Za industrijo kvantnega računalništva bi lahko ta napredek pomenil hitrejše, učinkovitejše in natančnejše napovedi za vse, od vremenske napovedi do finančne analize in več. To je zanimiv vpogled v prihodnost, kjer bi naši računalniki lahko razmišljali bolj kot mi: sprejeli kaos in zapletenost, namesto da bi bili zmedeni.

Kenna Hughes-Castleberry je zaposlena pisateljica pri Inside Quantum Technology in znanstveni komunikator pri JILA (partnerstvo med Univerzo Colorado Boulder in NIST). Njeni pisateljski utripi vključujejo globoko tehnologijo, kvantno računalništvo in umetno inteligenco. Njeno delo je bilo predstavljeno v revijah Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica itd.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-club-a-laymans-guide-to-quantum-reservoir-computing/