Nylig ser det ut til at det har blitt fasjonabelt å snakke om kunstig intelligens (AI), og dette uttrykket brukes nå der det er mulig. Men til tross for dette kan selve teknologien være nyttig på flere områder samtidig. Likeledes har kvantebehandling fått fornyet oppmerksomhet som et påstått revolusjonerende verktøy som blant annet kan styrke cyberforsvar og til og med skape et nytt internett. Og selv om begge teknologiene de siste årene har avansert for alvor, er de fremdeles langt fra perfekte, uansett hvordan noen vil at det skal være ellers.
Dette gjelder spesielt for AI, som i sin nåværende form hovedsakelig er spesialiserte maskinlæringsalgoritmer som automatisk kan utføre individuelle oppgaver. Ifølge forskere ved Senter for kvanteteknologi ved National University of Singapore (NUS), kan AI forbedres betydelig gjennom kvanteberegning.
I en ny studie publisert i tidsskriftet Physical Review Letters, har NUS-forskere foreslått en kvantealgoritme for lineære ligningssystemer som vil muliggjøre mye mer effektiv kvantecomputeanalyse av store datasett.
“Tidligere lignende kvantealgoritmer ble brukt til et smalt utvalg av problemer. Vi må avgrense dem hvis vi ønsker å oppnå kvanteakselerasjon for andre data,”sa forfatter Zhao Zhikuan i en pressemelding.
En kvantealgoritme, i enkle termer, er en algoritme designet for å kjøre innenfor realistiske kvanteberegningsmodeller. I likhet med tradisjonelle algoritmer er kvante en trinnvis prosedyre, men den bruker fenomener som er spesifikke for kvanteberegning, for eksempel kvanteforvikling og superposisjon.
I dette tilfellet utfører algoritmen for løsning av lineære systemer beregninger ved bruk av store datamatriser. Slike store oppgaver er mer egnet for kvantecomputere.
Bedre, raskere, sterkere
Kampanjevideo:
Med andre ord tilbyr algoritmen for å løse lineære systemer en raskere og kraftigere måte å beregne sammenlignet med klassiske datamaskiner. Den første versjonen av en slik kvantealgoritme, utviklet i 2009, la grunnlaget for forskning på kvanteformer av AI og maskinlæring.
"Quantum machine learning er et felt i utvikling der forskere prøver å utnytte kraften i kvanteinformasjonsbehandling for å akselerere utførelsen av klassiske maskinlæringsoppgaver," sier forskningsartikelen. Om dette vil gjøre AI smartere er et annet spørsmål.
Dagens AI-systemer og maskinlæringsalgoritmene deres er allerede i stand til å utføre enorme mengder beregning. Prosessen med å behandle datasett (og dette er vanligvis tonnevis av informasjon som AI gjør sin vei gjennom) vil definitivt bli akselerert av kvanteberegning.
Før algoritmen utviklet av Zhao og hans kolleger kan være nyttig, må vi selvfølgelig lage mer passende kvantecomputere. Gitt mengden arbeid som er gjort på denne fronten, kan det antas at det ikke vil vare lenge før konseptet blir en realitet.
"Vi forventer at det vil ta tre til fire år for nåværende maskinvareeksperimenter å bli virkelige applikasjoner for kvanteberegning i kunstig intelligens," sa Zhao i en pressemelding. I mellomtiden planlegger teamet hans å gjennomføre en demonstrasjon av hvordan algoritmen deres fungerer snart.
Dmitry Volkov
