A. I. Kuantum Bilgisayarların Yaratılışının Sırrını Koruyor

Kuantum bilgisayarlar, günümüzün geleneksel bilgisayar sistemlerinde imkânsız olanı başarmanın anahtarıdır. Tamamen işlevsel olan henüz yaratılmamış olsa da, kuantum simülatörleri - veya belirli problemleri çözme amaçlı daha küçük sistemler - zaten modern süper bilgisayarların belirli görevlerde daha iyi performans gösterme yeteneğini ortaya koymuştur.

Bu kuantum yapılar, gülünç hızlarda sayısız işlem gerçekleştirebilir. Bu sadece bir fayda gibi görünebilir, ancak New York'taki Flatiron Enstitüsü'ndeki Hesaplamalı Kuantum Fiziği Merkezi'nden Dr. Giuseppe Carleo, kuantum bilgisayarlarının en büyük varlığının aslında büyük bir engel olduğunu açıklıyor.

Carleo, “Dizüstü bilgisayarınızın düzgün çalışıp çalışmadığını kontrol etmek oldukça basittir, kuantum bilgisayarlar için de aynı şeyi yapmak daha karmaşıktır” diyor Carleo. Ters. “Onlarla ilgili bir program çalıştırdığınızda çıktı, karakteristik değildir; bu, bir soru için birçok cevapla sonuçlanır. Kuantum bilgisayarı bu kadar güçlü kılan şey budur, ancak bu sonuçların tamamen rastgele olup olmadığını veya doğru olup olmadıklarını değerlendirmenin daha zor olduğu anlamına gelir. ”

Ancak Carleo ve bir grup uluslararası araştırmacı, yapay zekayı kullanarak karmaşık kuantum sistemlerini hızla denetlemenin bir yolunu bulmuşlardır. Dergide yayınlanan çalışmaları Doğa Fiziği 26 Şubat'ta, geleceğin kuantum bilgisayarlarının gerçekten çalıştığını göstermek için gerekli olacak bir teknik sunuyor.

Kuantum sistemlerinin bilgiyi saklama şekli onları doğrulamayı zorlaştırır.

Bir bilgisayardaki en küçük veri birimi, bir veri olması gereken bir bit veya sıfır. Kuantum hesaplama sistemleri, her ikisini de temsil edebilen “qubits” kullanır. ve aynı anda sıfır. Bu küçük değişiklik, bu bilgisayarların hayal edilemeyecek miktarda işle uğraşmasını sağlar. 50 litrelik bir dizi, 10.000.000.000.000.000 sayıyı temsil edebilir; bu, geleneksel bir bilgisayarda petabayt alan kaplar ve bilim adamlarının geri dönüp kontrol etmeleri tamamen imkansız olur.

Carleo ve kolejleri, kuantum sistemlerin çalışmasını temelde kontrol etmek için geleneksel öğrenme yöntemlerini kullanmanın uygun olmadığı bir makine öğrenme tekniklerini kullandılar.

Carleo, “Bu makineler kuantum sisteminin özünü çok kompakt bir şekilde yakalayabiliyor” dedi. “Sinir ağları, bu son derece karmaşık sistemlerdeki ilgili özellikleri az ya da çok otomatik olarak anlıyor. Bu karmaşıklığı kavrayabilir ve temel yapılarını anlamaya dönüştürürler. ”

Bu, araştırmacıların ilk defa A.I. Bunun gibi bir şey yapmak için, ancak Carleo’nun çalışmaları, kendisinden önceki araştırmalardan daha ayrıntılı sistemleri analiz edebiliyor.

Qubits, çeşitli problemleri çözmek için farklı şekillerde düzenlenmiştir. Önceki sinir ağları sadece bir boyutlu sistemleri denetleyebildiler, yani düz bir küme. Bu çalışma, “iki boyutlu” ve “kafes biçimli” qubit dizilerini başarıyla kontrol edebilmiştir.

Carleo, “Daha genel kuantum programlarını karakterize etmek için, bu tek boyutlu kubit yapıların ötesine geçmemiz gerekiyor” dedi. “Tekniğimiz bu yönde atılmış bir adımdır, böylelikle kbitlerin keyfi düzenini çözebiliriz.”

Bu araştırma, tamamen işlevsel bir kuantum bilgisayar yaratılmasının tamamen makine öğrenmesine bağlı olacağını göstermektedir. Bu tür derin öğrenme algoritmaları olmadan, bilim insanlarının kaç tane kuantum sistemi topladığına bakılmaksızın, gerçekte işe yaradıklarını kanıtlamanın bir yolu olmazdı.

A. I. günümüz bilgisayarlarının kutsal kâsesinin anahtarını elinde tutar.