Recent, se pare că a devenit la modă să vorbim despre inteligență artificială (AI), iar această expresie este acum utilizată ori de câte ori este posibil. Dar, în ciuda acestui fapt, tehnologia în sine poate fi utilă în mai multe domenii simultan. În mod similar, calculul cuantic a primit o atenție reînnoită ca un pretins instrument revoluționar care ar putea, printre altele, să sporească apărarea cibernetică și chiar să creeze un nou Internet. Și, deși în ultimii ani ambele tehnologii au avansat serios, ele sunt încă departe de a fi perfecte, indiferent cum ar dori cineva să fie altfel.
Acest lucru este valabil mai ales pentru AI, care în forma sa actuală este în principal algoritmi specializați de învățare automată care pot efectua automat sarcini individuale. Potrivit cercetătorilor de la Centrul pentru Tehnologie Cuantică de la Universitatea Națională din Singapore (NUS), IA poate fi îmbunătățită semnificativ prin intermediul calculelor cuantice.
Într-un nou studiu publicat în revista Physical Review Letters, oamenii de știință de la NUS au propus un algoritm cuantic pentru sisteme liniare de ecuații care vor permite o analiză cuantică mult mai eficientă pe computer a unor seturi de date mari.
„Algoritmi cuantici similari anteriori au fost folosiți pentru o gamă îngustă de probleme. Trebuie să le rafinăm dacă vrem să realizăm accelerarea cuantică pentru alte date , a declarat autorul studiului Zhao Zhikuan într-un comunicat de presă.
Un algoritm cuantic, în termeni simpli, este un algoritm conceput pentru a rula în cadrul unor modele de calcul cuantice realiste. La fel ca algoritmii tradiționali, cuantica este o procedură pas cu pas, dar folosește fenomene specifice calculului cuantic, cum ar fi încurcarea cuantică și suprapunerea.
În acest caz, algoritmul pentru rezolvarea sistemelor liniare efectuează calcule folosind matrici mari de date. Astfel de sarcini la scară largă sunt mai potrivite pentru computerele cuantice.
Mai bine, mai repede, mai puternic
Video promotional:
Cu alte cuvinte, algoritmul pentru rezolvarea sistemelor liniare oferă un mod mai rapid și mai puternic de calcul în comparație cu computerele clasice. Prima versiune a unui astfel de algoritm cuantic, dezvoltată în 2009, a pus bazele cercetării formelor cuantice de AI și învățare automată.
„Învățarea cuantică a mașinilor este un domeniu în evoluție în care cercetătorii încearcă să valorifice puterea procesării cuantice a informațiilor pentru a accelera executarea sarcinilor clasice de învățare automată”, spune lucrarea de cercetare. Dacă aceasta va face AI mai inteligentă este o altă întrebare.
Sistemele AI de astăzi și algoritmii lor de învățare automată sunt deja capabili să efectueze cantități enorme de calcul. Procesul de procesare a seturilor de date (și aceasta este de obicei tone de informații prin care AI își face drum) va fi cu siguranță accelerat prin calcul cuantic.
Desigur, înainte ca algoritmul dezvoltat de Zhao și colegii săi să fie util, trebuie să creăm computere cuantice mai potrivite. Având în vedere cantitatea de muncă realizată pe acest front, se poate presupune că nu va trece mult până când conceptul va deveni realitate.
"Anticipăm că vor dura trei până la patru ani pentru ca experimentele hardware actuale să devină aplicații din lumea reală pentru calculul cuantic în inteligența artificială", a spus Zhao într-un comunicat de presă. Între timp, echipa sa intenționează să organizeze în curând o demonstrație a modului în care funcționează algoritmul lor.
Dmitry Volkov
