Kako koristiti kvantna računala za jačanje umjetne inteligencije?

Kvantna računala su napredni računalni uređaji koja koriste principe kvantne mehanike  za obradu informacija. Za razliku od klasičnih računala koja koriste bitove (0 ili 1), kvantna računala koriste kvantne bitove (kubite). To im omogućuje istovremeno izvođenje složenih izračuna nevjerojatnom brzinom. Ta bi se računala s vremenom mogla nositi s aplikacijama umjetne inteligencije koje trenutačno zahtijevaju ogromne količine konvencionalne računalne snage. Bio bi to veliki poticaj strojnom učenju i sličnim algoritmima umjetne inteligencije.

O upotrebi kvantnih računala u razvoju umjetne inteligencije za prestižni znanstveni portal NewScientist piše Karmela Padavic-Callaghan.

Kvantna računala obećavaju da će s vremenom moći dovršiti određene izračune koji su konvencionalnim računalima naprosto nemogući. 

Godinama su istraživači raspravljali o tome mogu li se prednosti kvantnih računala u odnosu na konvencionalna proširiti na zadatke koji uključuju mnogo podataka kao i na algoritme koji iz njih uče? Drugim riječima, mogu li se proširiti na strojno učenje koje je u osnovi mnogih programa umjetne inteligencije?

Dr. Hsin-Yuan Huang iz tvrtke za kvantno računarstvo Oratomic i njegov istraživački tim tvrde da bi odgovor trebao biti "da". Njihovo matematičko istraživanje ima za cilj postaviti temelje budućnosti u kojoj kvantna računala nude veliki poticaj razvoju umjetne inteligencije.

Ključno istraživačko pitanje je: kako se podaci prikupljeni u nekvantnom svijetu, kao što su recenzije restorana ili rezultati sekvenciranja RNK, mogu unijeti u kvantno računalo tako da se kvantnost računala može iskoristiti za učinkovitiju obradu podataka i učenja iz tih podataka?

To zahtijeva stavljanje svih podataka u "stanje superpozicije", što je matematička kombinacija koja se ne može stvoriti u nekvantnim strojevima. Ali do sada su istraživači smatrali da bi izvođenje takvog zadatka bilo nepraktično. To je zato što su pretpostavljali da će svi podaci u tom superpozicijskom stanju morati biti spremljeni u namjenske memorijske uređaje prije nego što ih kvantno računalo obradi.

Problem je što bi ti memorijski uređaji morali biti nevjerojatno veliki, kaže član istraživačkog tima dr. Haimeng Zhao s Kalifornijskog instituta za tehnologiju.

Dr. Huang i njegovi kolege zauzeli su drugačiji pristup. On uključuje unos podataka u kvantno računalo u manjim serijama, bez potrebe da ih se sve sprema prije početka same obrade.

Istraživački tim predvođen dr. Huangom je pokazao: ne samo da ovaj pristup može funkcionirati, već i omogućuje kvantnom računalu da obradi više podataka uz manji trošak memorije od bilo kojeg konvencionalnog računala.

Možda smo još mnogo godina udaljeni od izgradnje kvantnih računala s 300 logičkih kubita, ali Huang kaže da bi računalo od 60 logičkih kubita vjerojatno moglo biti izgrađeno do kraja desetljeća. 

Analiza istraživačkog tima kojeg predvodi dr. Huang sugerira kako bi, pri veličini od 60 logičkih kubita već postojala značajna kvantna prednost u odnosu na klasična računala.  To uključuje zadatke za obradu velikih skupova podataka, za koje se koristi umjetna inteligencija.

„Kvantni stroj je vrlo moćan uređaj, ali prvo ga morate nahraniti. Najnovije istraživanje govori o hranjenju i o tome kako je dovoljno učitavati podatke malo po malo, bez pretjeranog hranjenja zvijeri", zaključuje dr. Adrián Pérez-Salinas s ETH Zürich u Švicarskoj.

Izvor: NewScienetist.