By Kenna Hughes-Castleberry 23 Eylül 2022'de yayınlandı
Yenilikçi yeni teknolojiler söz konusu olduğunda hem yapay zeka hem de kuantum hesaplama listenin başında yer alıyor. Yapay zeka (AI) veya makine öğrenimi, şirketler tarafından verimliliği artırmaya veya sorunları tespit etmeye yardımcı olmak için yaygın olarak kullanılmaya başlandı. Yapay zeka, verilerdeki kalıpları belirlemek ve insanlara benzer bir şekilde öğrenmek için verileri ve algoritmaları kullanır. Kuantum hesaplama, benzer şekilde, koşum takımları algoritmalar zor problemleri klasik bir bilgisayardan çok daha hızlı çözmek için. Birçok şirket için bu iki teknolojiyi birleştirme yeteneği, özellikle kuantum hesaplama için bazı güçlü avantajlara yol açabilir.
Yapay Zeka Kuantum Hesaplama ile Nasıl Arayüzde?
NVIDIA'nın Genel Müdür Yardımcısı, Baş Hukuk Müşaviri ve Sekreteri Tim Teter, kuantum makine öğrenimi (QML) hakkında konuşuyor (PC NVIDIA.com)
Şirketler gibi NVIDIA, hem yapay zeka hem de kuantum hesaplama için teknoloji pazarlarına liderlik ediyor. Şu anda, bu ikisini "kuantum makine öğrenimi" olarak bilinen yeni bir teknolojide birleştirmeyi düşünüyorlar (QML). Kuantum makine öğreniminde, kuantum bilgi süreçleri makine öğrenimini tamamlar analiz sonraki düzey sonuçlar sağlamak için. Göre Tim Teter, Genel Müdür Yardımcısı, Baş Hukuk Müşaviri ve Sekreter NVIDIA: “[Kuantum makine öğreniminde] matematiksel olarak titiz kuantum avantajlarının olması bekleniyor. Bunun bir örneği kuantum üretken modellerdedir, çünkü kuantum korelasyonları gibi şeyleri klasik olarak temsil etmek zordur, kuantum bilgisayarları üretken modeller kullanırken daha fazla ifade gücüne sahip olabilir. Bunlar doğal dil işleme gibi uygulamalarda kullanılıyor.”
son zamanlarda Google AI blog, özellikle kuantum sensörleri için kuantum makine öğreniminin faydalarını gösterdi. Kuantum sensörleri, örneğin yüksek hassasiyetli ölçümlerde etkili olduğundan, yerçekimi dalgalar, bu cihazların kararlılığını ve ölçeklenebilirliğini geliştirmek için bir yönteme sahip olmak bir oyun değiştirici olurdu. Bloga göre, kuantum makine öğrenimi: "kuantum bilgisayarlar ve kuantum sensörleri arasındaki çizgiyi aşıyor… Kuantum durumunu ölçmek yerine, bir kuantum bilgisayarı kuantum verilerini depolayabilir ve verileri çökmeden işlemek için bir QML algoritması uygulayabilir." Kuantum bilgisayarlar özellikle kırılgan olduğundan, kuantum makine öğrenimini kullanmak yalnızca çevresel gürültüyü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda ölçeklenebilirliği daha da mümkün kılar.
Yapay Zeka Kuantum Ölçeklenebilirliğine Nasıl Yardımcı Olabilir?
Kuantum bilgisayarları ölçeklendirmenin birçok zorluğu vardır. En büyüklerinden biri, daha fazla sayıda qubits daha büyük bir kuantum sistemi içinde. Neyse ki, makine öğrenimi bu zorluğun üstesinden gelmeye yardımcı olabilir. Teter, "Makine öğrenimi, gelecekte büyük bir alanı ele almaya gerçekten yardımcı olabilir, yani kuantum sistemleri daha fazla kübite ölçeklenmeye başladığında, zorluk kuantum sistemlerini kalibre etmek ve kontrol etmekle ilgili olacak" dedi. "Kuantum bilgisayarları dağıtmak, qubit başına çok sayıda parametreyi ayarlamayı ve kalibre etmeyi içerir. Bugün, kuantum bilimciler bunu manuel olarak yapmak için çok fazla zaman harcıyorlar, ancak gelecekte, sistemler dağıtım senaryolarına ölçeklendikçe, bu elbette mümkün olmayacak. Dolayısıyla, NVIDIA platformunun hibrit bir yaklaşımda kuantum hesaplama ile eşleştirmek için mükemmel bir uyum olduğunu düşündüğümüz şeylerden biri.” NVIDIA'nın hibrit platformu QODA (Quantum Optimize Edilmiş Cihaz Mimarisi), klasik ve kuantum hesaplamayı makine öğrenimi programlarına eklemek için kullanılabilirlikle birleştirir.
Dönüştürücü Bir Gelecek Yaratmak
NVIDIA'nın QODA platformu, kuantum hesaplama ve yapay zekayı birleştiren birçok platformdan yalnızca biri olsa da, yeni atılımlar elde etmek için bu yenilikçi teknolojilerin her ikisini de kullanan daha büyük bir eğilimin parçasıdır. Teter, “AI, AI olmadan çözülebilecekten daha zor sorunları çözmek için her türlü farklı sektör tarafından giderek daha fazla benimsenen dönüştürücü bir teknolojidir” dedi. "Kuantum hesaplama, kullanım ömründe biraz daha erken olsa da, gelecekte çok çeşitli endüstriler için benzer şekilde yıkıcı olma vaadini sunuyor."
Kenna Hughes-Castleberry, Inside Quantum Technology'de ve JILA'da (Colorado Boulder Üniversitesi ile NIST arasındaki bir ortaklık) Bilim İletişimcisi'nde personel yazarıdır. Yazı ritimleri derin teknoloji, metaverse ve kuantum teknolojisini içerir.
