A közelmúltban úgy tűnik, hogy divat lett a mesterséges intelligenciáról (AI) beszélni, és ezt a kifejezést ma már mindenhol használják. Ennek ellenére maga a technológia egyszerre több területen is hasznos lehet. Ehhez hasonlóan a kvantumszámítás újult figyelmet kapott, mint állítólagos forradalmi eszköz, amely többek között fokozhatja a kibervédelmet, sőt új internetet is létrehozhat. És bár az utóbbi években mindkét technológia komolyan fejlődött, még mindig korántsem tökéletes, bármennyire is szeretné bárki másként.
Különösen igaz ez az AI-re, amely jelenlegi formájában elsősorban speciális gépi tanulási algoritmusok, amelyek automatikusan képesek elvégezni az egyes feladatokat. A Szingapúri Nemzeti Egyetem (NUS) Kvanttechnológiai Központjának kutatói szerint az AI jelentősen javítható a kvantumszámítással.
A Physical Review Letters című folyóiratban megjelent új tanulmányban a NUS tudósai kvantum algoritmust javasoltak lineáris egyenletrendszerek számára, amelyek lehetővé teszik a nagy adatkészletek sokkal hatékonyabb kvantum számítógépes elemzését.
„Korábbi hasonló kvantum algoritmusokat használtak a problémák szűk körére. Finomítanunk kell őket, ha kvantumgyorsulást akarunk elérni más adatokhoz képest”- mondta Zhao Zhikuan, a tanulmány szerzője sajtóközleményében.
A kvantum algoritmus, egyszerű szóval, olyan algoritmus, amelyet reális kvantumszámítási modelleken belül futtatnak. A hagyományos algoritmusokhoz hasonlóan a kvantum is lépésről lépésre történik, de a kvantumszámításra jellemző jelenségeket alkalmaz, például a kvantum összefonódását és a szuperpozíciót.
Ebben az esetben a lineáris rendszerek megoldásának algoritmusa nagy adatmátrixok felhasználásával végez számításokat. Az ilyen nagyméretű feladatok alkalmasabbak kvantum számítógépekre.
Jobb, gyorsabb, erősebb
Promóciós videó:
Más szavakkal, a lineáris rendszerek megoldásának algoritmusa gyorsabb és hatékonyabb számítási módot kínál a klasszikus számítógépekhez képest. Az ilyen, 2009-ben kifejlesztett kvantumalgoritmus első verziója megalapozta az AI kvantumformáinak és a gépi tanulásnak a kutatását.
"A kvantum gépi tanulás egy fejlődő terület, ahol a kutatók megpróbálják kiaknázni a kvantum információfeldolgozás erejét a klasszikus gépi tanulási feladatok végrehajtásának felgyorsítása érdekében" - áll a kutatási cikkben. Az, hogy ezzel intelligensebbé válik-e az AI, az más kérdés.
A mai AI rendszerek és gépi tanulási algoritmusaik már képesek hatalmas mennyiségű számítás végrehajtására. Az adatkészletek feldolgozásának folyamatát (és ez általában rengeteg információ, amelyen keresztül az AI előrelép) a kvantumszámítással mindenképpen felgyorsítják.
Természetesen, mielőtt a Zhao és munkatársai által kifejlesztett algoritmus hasznos lehet, megfelelőbb kvantumszámítógépeket kell létrehoznunk. Tekintettel az ezen a területen végzett munka mennyiségére, feltételezhető, hogy nem sokkal később a koncepció valósággá válik.
"Arra számítunk, hogy három-négy évbe telik, amíg a jelenlegi hardverkísérletek a mesterséges intelligencia kvantumszámításának valós alkalmazásai lesznek" - mondta Zhao sajtóközleményében. Közben csapata azt tervezi, hogy hamarosan bemutatja az algoritmus működését.
Dmitrij Volkov