Viime aikoina näyttää olevan muodikasta puhua tekoälystä, ja tätä ilmaisua käytetään nyt aina kun mahdollista. Tästä huolimatta tekniikka itsessään voi olla hyödyllinen useilla alueilla kerralla. Samoin kvanttilaskenta on saanut uutta huomiota väitetysti vallankumouksellisena työkaluna, joka voi muun muassa parantaa kyberturvallisuutta ja jopa luoda uuden Internetin. Ja vaikka viime vuosina molemmat tekniikat ovat edenneet vakavasti, ne ovat edelleen kaukana täydellisyydestä, ei väliä kuinka kukaan haluaisi sen olevan toisin.
Tämä pätee erityisesti tekoälyyn, joka nykyisessä muodossaan on pääasiassa erikoistuneita koneoppimisalgoritmeja, jotka voivat suorittaa automaattisesti yksittäisiä tehtäviä. Singaporen kansallisen yliopiston (NUS) kvanttiteknologian keskuksen tutkijoiden mukaan tekoälyä voidaan parantaa merkittävästi kvanttilaskennan avulla.
Physical Review Letters -lehdessä julkaistussa uudessa tutkimuksessa NUS: n tutkijat ovat ehdottaneet lineaaristen yhtälöjärjestelmien kvanttialgoritmia, joka mahdollistaa paljon tehokkaamman suurten tietojoukkojen kvanttitietokoneanalyysin.
”Aikaisempia vastaavia kvanttialgoritmeja käytettiin kapeaan ongelmasarjaan. Meidän on parannettava niitä, jos haluamme saavuttaa kvanttikiihtyvyyden muille tiedoille”, tutkimuksen kirjoittaja Zhao Zhikuan sanoi lehdistötiedotteessa.
Kvanttialgoritmi on yksinkertaisesti sanottuna algoritmi, joka on suunniteltu toimimaan realistisissa kvanttilaskennallisissa malleissa. Kuten perinteiset algoritmit, kvantti on askel askeleelta -menetelmä, mutta se käyttää kvanttilaskennalle ominaisia ilmiöitä, kuten kvanttitangotusta ja päällekkäisyyttä.
Tässä tapauksessa algoritmi lineaaristen järjestelmien ratkaisemiseksi suorittaa laskutoimituksia suurilla datamatriiseilla. Tällaiset laajamittaiset tehtävät sopivat paremmin kvanttitietokoneisiin.
Parempi, nopeampi, vahvempi
Mainosvideo:
Toisin sanoen, lineaaristen järjestelmien ratkaisemisen algoritmi tarjoaa nopeamman ja tehokkaamman tavan laskea perinteisiin tietokoneisiin verrattuna. Tällaisen kvanttialgoritmin ensimmäinen versio, joka kehitettiin vuonna 2009, loi perustan tekoälyn ja koneoppimisen kvanttimuotojen tutkimukselle.
"Kvanttikoneoppiminen on kehittyvä ala, jossa tutkijat yrittävät hyödyntää kvanttitietojen prosessoinnin voimaa klassisten koneoppimistehtävien suorittamisen nopeuttamiseksi", tutkimuksen mukaan. Onko tämä tekoälyä älykkäämpi on toinen kysymys.
Nykyiset tekoälyjärjestelmät ja niiden koneoppimisalgoritmit pystyvät jo suorittamaan valtavia määriä laskutoimituksia. Aineistojen käsittelyprosessi (ja tämä on yleensä tonnia tietoa, jonka kautta tekoäly tekee tiensä) kiihtyy ehdottomasti kvanttilaskennalla.
Tietysti, ennen kuin Zhaon ja hänen kollegoidensa kehittämä algoritmi voi olla hyödyllinen, meidän on luotava sopivampia kvanttitietokoneita. Kun otetaan huomioon tällä alalla tehdyn työn määrä, voidaan olettaa, että ei kauan ennen kuin konseptista tulee totta.
"Odotamme, että kestää kolmesta neljään vuotta, ennen kuin nykyisistä laitteistokokeista tulee reaalimaailman sovelluksia kvanttilaskennalle tekoälyssä", Zhao sanoi lehdistötiedotteessa. Sillä välin hänen tiiminsä aikoo pian osoittaa, kuinka heidän algoritminsa toimii.
Dmitry Volkov