MAC-Life.ru

Когда квантовые вычисления и ИИ сталкиваются

Эксперты приближаются к квантовому преимуществу с невообразимой вычислительной мощностью, которая может раскрыть истинный потенциал машинного обучения.

Машинное обучение и квантовые вычисления — две технологии, которые сами по себе обладают невероятным потенциалом. Теперь исследователи объединяют их. Основная цель — добиться так называемого квантового преимущества, когда сложные алгоритмы могут быть вычислены значительно быстрее, чем на лучшем классическом компьютере. Это изменит правила игры в области ИИ.

Такой прорыв может привести к открытиям новых лекарств, успехам в химии, а также к улучшению науки о данных, прогнозов погоды и обработки естественного языка. «У нас может быть всего три года до достижения квантового преимущества в ИИ, если крупнейшие игроки в области квантовых вычислений достигнут своих целей», — говорит Ильяс Хан, исполнительный директор Cambridge Quantum Computing.

Это произошло после того, как в конце прошлого года Google объявила о достижении «квантового превосходства», заявив, что их квантовый компьютер решил проблему, на решение которой даже самой быстрой обычной машине потребуются тысячи лет.

50-кубитный квантовый компьютер IBM

«Разработка алгоритмов квантового машинного обучения может позволить нам решать сложные проблемы намного быстрее. Чтобы полностью реализовать потенциал квантовых вычислений для ИИ, нам необходимо увеличить количество кубитов, составляющих эти системы, — говорит доктор Джей Гамбетта, вице-президент по квантовым вычислениям в IBM Research.

Квантовые устройства используют странные свойства квантовой физики и механики для ускорения вычислений . Классические компьютеры хранят данные в битах, в виде нулей или единиц. Квантовые компьютеры используют кубиты, где данные могут существовать в двух разных состояниях одновременно. Это дает им больше вычислительной мощности. Мы говорим в миллион раз быстрее, чем некоторые классические компьютеры.

А когда вы добавляете один кубит, вы удваиваете вычислительную мощность квантового компьютера. «Чтобы соответствовать закону Мура [количество транзисторов в компьютерном чипе увеличивается вдвое примерно каждые два года, а стоимость падает], вам нужно будет добавлять один кубит каждый год», — говорит Питер Чапман, исполнительный директор IonQ.

«Наша цель — удваивать количество кубитов каждый год. Мы ожидаем, что квантовые компьютеры смогут регулярно решать проблемы, которые суперкомпьютеры не могут, в течение двух лет ».

Акцент на проблемах оптимизации

Промышленные гиганты, такие как IBM, Honeywell, Google, Microsoft и Amazon, уже активны в секторе квантовых вычислений . Их инвестиции будут иметь большое влияние на ускорение темпов развития.

«Мы ожидаем, что разработка алгоритмов значительно ускорится. Квантовое сообщество признало экономические возможности в решении сложных задач оптимизации, которые пронизывают многие аспекты делового мира. Они варьируются от «Как собрать Боинг 777 из миллионов деталей в правильном порядке?» к проблемам в распределении ресурсов », — объясняет д-р Дэвид Авшалом, профессор квантовой информации Чикагского университета.

Квантовое сообщество признало экономические возможности в решении сложных задач оптимизации, которые пронизывают многие аспекты делового мира.
«Многие вычислительные задачи, лежащие в основе машинного обучения, используемые в настоящее время для всего, от распознавания изображений до обнаружения спама, имеют правильную форму, позволяющую квантовое ускорение. Это не только приведет к более быстрым вычислениям и более ресурсоэффективным алгоритмам, но и позволит ИИ решать проблемы, которые в настоящее время невозможны из-за их сложности и размера ».

Квантовые компьютеры — не панацея от всех информационных проблем человечества. Они лучше всего подходят для очень конкретных задач, где существует огромное количество переменных и перестановок, таких как расчет наилучшего маршрута доставки мусоровозов или оптимального пути через пробки. Mitsubishi в Японии и Volkswagen в Германии развернули квантовые вычисления с искусственным интеллектом для поиска решений этих проблем.

Придет время, когда квантовый искусственный интеллект можно будет использовать для решения значимых задач, от планирования производства до логистики. Финансовая оптимизация управления портфелем также может выполняться квантовыми компьютерами.

«Звучит так, как будто он может иметь ограниченное применение, но оказывается, что многие бизнес-проблемы можно выразить как проблему оптимизации. Это включает в себя проблемы с машинным обучением », — говорит Чепмен.

«Через несколько лет мы вступим в квантовую эру. Людям важно увлекаться квантовыми вычислениями; это позволяет увеличить государственное финансирование и помогает в приеме на работу. Нам необходимо продолжать продвигать эту технологию, а также поддерживать первых пользователей в изучении того, как они могут применить квантовые вычисления в своем бизнесе ».

Потребность в улучшении квантовой производительности

Однако это еще не все. Следующее десятилетие — это более точные временные рамки с точки зрения того, как квантовые вычисления и ИИ сливаются и действительно имеют значение. Одной из областей инноваций является необходимость масштабирования для решения более крупных и сложных проблем с реальным воздействием, равно как и создание квантовых компьютеров с большей точностью и производительностью.

«Ограничение квантовой технологии, особенно когда речь идет об ИИ, можно описать термином« декогеренция ». Это вызвано вибрациями, перепадами температуры, шумом и взаимодействием с внешней средой. Это заставляет компьютеры терять свое «квантовое состояние» и не позволяет им выполнять вычислительные задачи своевременно или вообще », — говорит Хан.

«Непосредственный приоритет отрасли сместился с чистой вычислительной мощности, измеряемой кубитами, к производительности, которая лучше измеряется квантовым объемом. Правильно, отрасль направляет свою энергию на сокращение количества ошибок, чтобы преодолеть этот главный барьер и раскрыть истинную мощь машинного обучения ».

Со временем именно легкий доступ к этим компьютерам приведет к созданию эффективных бизнес-приложений и развитию успешного квантового машинного обучения. IBM открыла свои двери для квантовых компьютеров через облако с 2016 года, чтобы любой желающий мог проверить свои идеи. В процессе он создал динамичное сообщество с более чем 200 000 пользователей из более чем 100 организаций.

Мюррей Том вице-президент по программному обеспечению в D-Wave Systems

«Чем больше разработчиков и компаний будут сначала участвовать в решении проблем оптимизации, связанных с ИИ, а затем со временем создавать квантовое машинное обучение и разработку ИИ, тем скорее мы увидим еще больше масштабируемых и надежных приложений, имеющих ценность для бизнеса», — объясняет Мюррей Том , вице-президент по программному обеспечению в D-Wave Systems.

«Самое главное, нам нужно больше умных людей, которые будут определять и разрабатывать приложения. Таким образом, мы сможем намного быстрее преодолевать ограничения и расширить инструменты и платформу, чтобы их было проще использовать. Также очень важно привлечь больше стартапов и дальновидных корпоративных организаций, чтобы перейти к квантовым вычислениям и определить потенциальные приложения для своих областей ».

Exit mobile version