By Kenna Hughes-Castleberry đăng ngày 23 tháng 2022 năm XNUMX
Khi nói đến các công nghệ mới sáng tạo, cả trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử đều đứng đầu danh sách. Trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc học máy đã được các công ty sử dụng rộng rãi để giúp tăng hiệu quả hoặc phát hiện vấn đề. Trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu và thuật toán để xác định các mẫu trong dữ liệu và học theo cách tương tự như con người. Điện toán lượng tử, tương tự, khai thác thuật toán để giải các bài toán khó nhanh hơn nhiều so với máy tính cổ điển. Đối với nhiều công ty, khả năng kết hợp hai công nghệ này có thể dẫn đến một số lợi thế mạnh mẽ, đặc biệt cho điện toán lượng tử.
Trí tuệ nhân tạo giao tiếp với điện toán lượng tử như thế nào?
Tim Teter, Phó chủ tịch điều hành, Tổng cố vấn kiêm thư ký của NVIDIA, phát biểu về máy học lượng tử (QML) (PC NVIDIA.com)
Các công ty như NVIDIA, đang dẫn đầu thị trường công nghệ cho cả trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử. Hiện tại, họ đang tìm cách kết hợp hai điều này thành một công nghệ mới, cái được gọi là “máy học lượng tử” (QML). Trong học máy lượng tử, các quy trình thông tin lượng tử bổ sung cho học máy phân tích để cung cấp kết quả cấp độ tiếp theo. Dựa theo Tim Teter, Phó Chủ tịch Điều hành, Tổng Cố vấn, và Thư ký của NVIDIA: “Dự kiến sẽ có những trường hợp lợi thế lượng tử chặt chẽ về mặt toán học trong [máy học lượng tử]. Một ví dụ về điều này là trong các mô hình tổng quát lượng tử, bởi vì những thứ như tương quan lượng tử rất khó biểu diễn theo kiểu cổ điển, máy tính lượng tử có thể có sức mạnh biểu cảm hơn khi sử dụng các mô hình tổng quát. Chúng được sử dụng trong các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên.”
Mới đây Google AI blog đã minh họa những lợi ích của máy học lượng tử, đặc biệt đối với các cảm biến lượng tử. Vì các cảm biến lượng tử có ảnh hưởng trong các phép đo có độ chính xác cao, chẳng hạn như đối với trọng lực wave, việc có một phương pháp để cải thiện tính ổn định và khả năng mở rộng của các thiết bị này sẽ là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Theo blog, học máy lượng tử: “nằm giữa ranh giới giữa máy tính lượng tử và cảm biến lượng tử… Thay vì đo trạng thái lượng tử, máy tính lượng tử có thể lưu trữ dữ liệu lượng tử và triển khai thuật toán QML để xử lý dữ liệu mà không làm sập dữ liệu.” Do máy tính lượng tử đặc biệt mong manh nên việc sử dụng máy học lượng tử không chỉ có thể giảm tiếng ồn môi trường mà còn giúp khả năng mở rộng trở nên khả thi hơn.
Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ khả năng mở rộng lượng tử như thế nào
Có rất nhiều thách thức để mở rộng quy mô máy tính lượng tử. Một trong những điều lớn nhất là kiểm soát số lượng lớn hơn qubit trong một hệ thống lượng tử lớn hơn. Rất may, học máy có thể giúp vượt qua thử thách này. Teter giải thích: “Máy học có thể giúp thực sự giải quyết một lĩnh vực lớn trong tương lai, đó là khi các hệ thống lượng tử bắt đầu mở rộng quy mô thành nhiều qubit hơn, khó khăn sẽ xảy ra với việc hiệu chỉnh và kiểm soát các hệ thống lượng tử. “Triển khai máy tính lượng tử liên quan đến việc điều chỉnh và hiệu chỉnh một số lượng lớn các tham số trên mỗi qubit. Ngày nay, các nhà khoa học lượng tử dành rất nhiều thời gian để làm điều đó theo cách thủ công, nhưng trong tương lai, khi các hệ thống mở rộng quy mô thành các kịch bản triển khai, điều này tất nhiên sẽ không khả thi. Vì vậy, đó là một trong những điều mà chúng tôi nghĩ rằng nền tảng NVIDIA rất phù hợp để kết hợp với điện toán lượng tử theo cách tiếp cận lai.” Nền tảng lai của NVIDIA QODA (Kiến trúc thiết bị được tối ưu hóa lượng tử) kết hợp điện toán cổ điển và điện toán lượng tử với tính khả dụng để bổ sung vào các chương trình máy học.
Tạo ra một tương lai biến đổi
Mặc dù nền tảng QODA của NVIDIA chỉ là một trong nhiều nền tảng kết hợp điện toán lượng tử và trí tuệ nhân tạo, nhưng nó là một phần của xu hướng lớn hơn thúc đẩy cả hai công nghệ đổi mới này để đạt được những bước đột phá mới. Teter nói thêm: “AI là một công nghệ biến đổi đang ngày càng được áp dụng trong tất cả các lĩnh vực khác nhau để giải quyết các vấn đề khó hơn những vấn đề có thể giải quyết nếu không có AI. “Mặc dù máy tính lượng tử ra đời sớm hơn một chút, nhưng nó hứa hẹn sẽ gây đột phá tương tự cho nhiều ngành công nghiệp trong tương lai.”
Kenna Hughes-Castleberry là nhà văn nhân viên của Inside Quantum Technology và Science Communicator tại JILA (hợp tác giữa Đại học Colorado Boulder và NIST). Những nhịp điệu viết lách của cô ấy bao gồm công nghệ sâu, siêu nghịch đảo và công nghệ lượng tử.
