Intelligence Artificielle Quantique
Le calcul quantique et l'intelligence artificielle sont toutes deux des technologies transformatrices, et l'intelligence artificielle nécessitera probablement le calcul quantique pour réaliser des progrès significatifs.
Bien que l'intelligence artificielle produise des applications fonctionnelles sur des ordinateurs classiques, elle est limitée par leurs capacités de calcul. Le calcul quantique peut fournir un coup de pouce de calcul à l'intelligence artificielle, lui permettant de résoudre des problèmes plus complexes et d'atteindre l'AGI.
Qu'est-ce que l'IA quantique ?
L'IA quantique est l'utilisation du calcul quantique pour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique. Grâce aux avantages de calcul du calcul quantique, l'IA quantique peut obtenir des résultats impossibles avec des ordinateurs classiques.
Qu'est-ce que le calcul quantique ?
La mécanique quantique est un modèle universel basé sur des principes qui diffèrent de ceux observés dans la vie quotidienne. Un modèle quantique de données est nécessaire pour traiter les données avec le calcul quantique. Des modèles hybrides quantiques-classiques sont également nécessaires pour le calcul quantique, y compris pour la correction d'erreurs et le bon fonctionnement de l'ordinateur quantique.
- Données quantiques : Les données quantiques sont des paquets de données stockés dans des qubits pour le calcul. Cependant, l'observation et le stockage des données quantiques sont difficiles en raison des caractéristiques qui les rendent précieuses, à savoir la superposition et l'intrication. De plus, les données quantiques sont bruyantes ; il est nécessaire d'appliquer l'apprentissage automatique au stade de l'analyse et de l'interprétation correcte de ces données.
- Modèles hybrides quantiques-classiques : Il est très possible d'obtenir des données sans signification uniquement lors de l'utilisation de processeurs quantiques pour générer des données quantiques. Pour cette raison, un modèle hybride émerge, alimenté par des mécanismes de traitement rapide des données tels que les CPU et les GPU, largement utilisés dans les ordinateurs classiques.
- Algorithmes quantiques : Un algorithme est une séquence d'étapes qui mène à la résolution d'un problème. Pour exécuter ces étapes sur un dispositif, il faut utiliser des ensembles d'instructions que le dispositif prend en charge. Le calcul quantique introduit des ensembles d'instructions basés sur un modèle d'exécution fondamentalement différent par rapport au calcul classique. L'objectif des algorithmes quantiques est de tirer parti des effets quantiques tels que la superposition et l'intrication pour obtenir des solutions plus rapidement.
Pour plus d'informations, n'hésitez pas à lire notre article détaillé sur le calcul quantique.
Pourquoi est-ce important ?
Bien que l'IA ait fait des progrès rapides au cours de la dernière décennie, elle n'a pas encore surmonté les limitations technologiques. Grâce aux caractéristiques uniques du calcul quantique, les obstacles à la réalisation de l'AGI (Intelligence Artificielle Générale) peuvent être éliminés. Le calcul quantique peut être utilisé pour l'entraînement rapide de modèles d'apprentissage automatique et pour la création d'algorithmes optimisés.
Une IA optimisée et stable rendue possible par le calcul quantique peut accomplir des années d'analyse en peu de temps, faisant progresser la technologie. Les modèles cognitifs neuromorphiques, l'apprentissage automatique adaptatif et le raisonnement dans l'incertitude font partie des défis fondamentaux de l'IA d'aujourd'hui. L'IA quantique est l'une des solutions les plus probables pour l'IA de nouvelle génération.
Avancées dans l'IA quantique
L'apprentissage automatique quantique approche de la praticité
Des chercheurs du CSIRO et de l'Université de Melbourne ont découvert que l'apprentissage automatique quantique ne nécessite pas de correction complète des erreurs. Une correction partielle des erreurs peut être utilisée dans les applications quantiques. Cette approche réduit considérablement les exigences matérielles, permettant à l'apprentissage automatique quantique de soutenir des applications réelles dans un avenir proche plutôt que dans des décennies.1
IonQ réalise un avantage quantique pratique pour l'IA
IonQ et Ansys ont exécuté une simulation de dispositif médical sur l'ordinateur quantique de 36 qubits d'IonQ, surpassant le calcul haute performance classique de 12 %.2
Partenariat Quantinuum + NVIDIA pour l'IA quantique générative
Quantinuum s'est associé à NVIDIA pour accélérer la combinaison du calcul quantique et de l'IA générative via NVQLink. Les premiers testeurs incluent Amgen (explorant l'apprentissage automatique hybride quantique pour les produits biologiques) et BMW (recherche sur les piles à combustible).3
Comment fonctionne l'IA quantique ?
TensorFlow Quantum (TFQ) de Google, une bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique quantique, est un exemple d'une suite d'outils qui combine la modélisation quantique et les techniques d'apprentissage automatique. L'objectif de TFQ est de fournir les outils nécessaires pour contrôler et modéliser des systèmes quantiques naturels ou artificiels.
Voici comment cela fonctionne :
- Convertir les données quantiques en un ensemble de données quantique : Les données quantiques peuvent être représentées sous forme d'un tableau multidimensionnel de nombres, appelé tenseurs quantiques. TensorFlow traite ces tenseurs afin de créer un ensemble de données pour une utilisation ultérieure.
- Choisir des modèles de réseaux de neurones quantiques : Sur la base de la connaissance de la structure des données quantiques, des modèles de réseaux de neurones quantiques sont sélectionnés. L'objectif est d'effectuer un traitement quantique afin d'extraire des informations cachées dans un état intriqué.
- Échantillonner ou Moyenner : La mesure des états quantiques extrait des informations classiques sous forme d'échantillons de la distribution classique. Les valeurs sont obtenues directement à partir de l'état quantique. TFQ fournit des méthodes pour la moyenne sur plusieurs exécutions impliquant les étapes (1) et (2).
- Évaluer un modèle de réseau de neurones classique – Puisque les données quantiques sont maintenant converties en données classiques, des techniques d'apprentissage profond sont utilisées pour apprendre les corrélations dans les données.
Les autres étapes d'évaluation de la fonction de coût, des gradients et de la mise à jour des paramètres sont des étapes classiques d'apprentissage profond. Ces étapes garantissent qu'un modèle efficace est créé pour des tâches non supervisées.
Ajouter comme source préféréeQuelles sont les possibilités d'application du calcul quantique dans l'IA ?
L'objectif réaliste à court terme des chercheurs pour l'IA quantique est de développer des algorithmes quantiques qui surpassent les algorithmes classiques et de les mettre en œuvre.
Algorithmes quantiques pour l'apprentissage
Développement d'algorithmes quantiques pour les généralisations quantiques des modèles d'apprentissage classiques. Cela peut fournir des accélérations possibles ou d'autres améliorations dans le processus d'entraînement de l'apprentissage profond. La contribution du calcul quantique à l'apprentissage automatique classique peut être réalisée en fournissant rapidement l'ensemble de poids optimal pour les réseaux de neurones artificiels.
Algorithmes quantiques pour les problèmes de décision
Les problèmes de décision classiques sont formulés sous forme d'arbres de décision. Une méthode pour atteindre l'ensemble des solutions consiste à créer des branches à partir de certains points. Cependant, lorsque chaque problème est trop complexe pour être résolu en le divisant répétitivement par deux, l'efficacité de cette méthode diminue. Les algorithmes quantiques basés sur l'évolution temporelle de Hamiltonian peuvent résoudre des problèmes représentés par un certain nombre d'arbres de décision plus rapidement que les marches aléatoires.
Recherche quantique
La plupart des algorithmes de recherche sont conçus pour le calcul classique. Le calcul classique surpasse les humains dans les problèmes de recherche. D'autre part, Lov Grover a proposé son algorithme de Grover et a déclaré que les ordinateurs quantiques peuvent résoudre ce problème encore plus rapidement que les ordinateurs classiques. L'IA alimentée par le calcul quantique peut être prometteuse pour des applications à court terme telles que le cryptage.
Théorie des jeux quantique
La théorie des jeux classique est une approche de modélisation largement utilisée dans les applications d'IA. L'extension de cette théorie au domaine quantique est la théorie des jeux quantique. Cela peut être un outil prometteur pour surmonter les problèmes critiques dans la communication quantique et pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle quantique.
Quelles sont les étapes critiques pour l'IA quantique ?
Bien que l'IA quantique soit une technologie immature, il y a des améliorations dans le calcul quantique qui augmentent le potentiel de l'IA quantique. Cependant, l'industrie de l'IA quantique a besoin d'étapes critiques pour devenir une technologie plus mature. Ces étapes peuvent être résumées comme suit :
- Des systèmes de calcul quantique moins sujets aux erreurs et plus puissants
- Des cadres de modélisation et d'entraînement open source largement adoptés
- Un écosystème de développeurs substantiel et qualifié
- Des applications d'IA convaincantes qui surpassent le calcul classique grâce au calcul quantique.
Ces étapes critiques permettraient le développement ultérieur de l'IA quantique.
IA pour le calcul quantique
Une revue de Nature Communications a mis en évidence comment l'IA fait progresser le calcul quantique sur toute la pile :
- Conception matérielle : L'IA optimise la disposition des qubits et l'architecture des puces
- Calibration : L'apprentissage automatique automatise la calibration des systèmes quantiques
- Correction d'erreurs : Les décodeurs alimentés par l'IA sont désormais les plus précis pour identifier et corriger les erreurs quantiques
- Compilation de circuits : L'IA conçoit des transpileurs plus intelligents qui traduisent efficacement les algorithmes vers le matériel quantique.4
N'hésitez pas à en lire plus sur le calcul quantique :
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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Commentaires 1
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Thank you. Where may I study this further?
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