Бүгінгі таңда ғылым мен технология саласында ең көп талқыланып жатқан тақырыптардың бірі – жасанды интеллект пен кванттық есептеулерді біріктіру. Бұл екі саланың тоғысуы адамзат болашағына әсер ететін тың шешімдер мен мүмкіндіктерге жол ашуда. Жақында Вена университетінің халықаралық ғалымдар тобы фотондық кванттық процессор арқылы машиналық оқыту алгоритмдерінің тиімділігін арттыруға болатынын дәлелдеді. Зерттеу нәтижелері беделді Nature Photonics журналында жарияланды.
Екі саланың тоғысуы: жаңа зерттеу бағыты
Бір жағынан, жасанды интеллект пен машиналық оқыту технологиялары күнделікті өмірімізден бастап ғылыми ізденістерге дейін көптеген саланы түбегейлі өзгертіп жатыр. Екінші жағынан, кванттық есептеулер – есептеу парадигмасының мүлде жаңа түрі. Осы екі бағытты біріктіру арқылы «кванттық машиналық оқыту» деп аталатын жаңа ғылыми сала қалыптасты. Оның басты мақсаты – кванттық платформаларда алгоритмдердің жылдамдығын, дәлдігін және тиімділігін арттыру жолдарын табу.
Алайда бұл артықшылықтарға бүгінгі қолданыстағы кванттық компьютерлермен жету – әлі де болса күрделі әрі ашық тұрған ғылыми мәселе. Осыған орай зерттеушілер жаңа эксперименттік жоба жасап, нақты қадам жасады.
Эксперимент барысы және фотондық технологияның әлеуеті
Жоба аясында Милан политехникалық университетінде (Италия) фотондық кванттық схема жасалып, ол Quantinuum (Ұлыбритания) компаниясының зерттеушілері ұсынған машиналық оқыту алгоритмін басқарды. Фотондық кванттық процессор арқылы мәліметтер нүктелерін жіктеу және кванттық әсерлердің үлесін анықтау мақсат етілді. Нәтижесінде, кванттық чиптер классикалық алгоритмдермен салыстырғанда кейбір тапсырмаларды дәлірек орындайтыны анықталды.
«Біз жасаған алгоритм кейбір нақты тапсырмаларда классикалық нұсқасына қарағанда аз қателік жібереді», — дейді жоба жетекшісі, Вена университетінің ғалымы Филип Вальтер.
«Бұл қазіргі заманғы кванттық құрылғылардың өзінде жақсы нәтижелер көрсетуі мүмкін екенін білдіреді», — деп толықтырды зерттеу авторы Чжэнхао Инь.
Экология мен энергия тұтыну тұрғысынан артықшылық
Зерттеудің тағы бір маңызды тұсы — фотондық кванттық платформалардың энергияны аз тұтынуы. Бұл фактор алдағы жылдары аса өзекті болмақ.
«Машиналық оқыту алгоритмдері барған сайын күрделеніп, энергияға деген сұранысы артып келеді. Ал фотондық платформалар бұл мәселені шешуге сеп болуы мүмкін», — дейді зерттеу авторларының бірі Айрис Агрести.
Болашаққа бағыт
Бұл зерттеу кванттық есептеулер саласына ғана емес, дәстүрлі компьютерлік жүйелерге де әсер етуі мүмкін. Ғалымдар кванттық архитектуралардан шабыт алып, энергияны аз тұтынатын әрі өнімділігі жоғары жаңа алгоритмдер жасай алады. Демек, ғылым мен технология түйіскен тұста бізді экологиялық әрі тиімді интеллектуалдық жүйелердің жаңа дәуірі күтіп тұр.