Intelligenza artificiale quantistica
Il calcolo quantistico e l'intelligenza artificiale sono entrambe tecnologie trasformative, ed è probabile che l'intelligenza artificiale necessiti del calcolo quantistico per compiere progressi significativi.
Sebbene l'intelligenza artificiale produca applicazioni funzionali su computer classici, è limitata dalle loro capacità computazionali. Il calcolo quantistico può fornire una spinta computazionale all'intelligenza artificiale, consentendole di affrontare problemi più complessi e l'AGI.
Che cos'è l'IA quantistica?
L'IA quantistica è l'uso del calcolo quantistico per eseguire algoritmi di apprendimento automatico. Grazie ai vantaggi computazionali del calcolo quantistico, l'IA quantistica può ottenere risultati che non sono possibili con i computer classici.
Che cos'è il calcolo quantistico?
La meccanica quantistica è un modello universale basato su principi che differiscono da quelli osservati nella vita quotidiana. Per elaborare dati con il calcolo quantistico è necessario un modello quantistico dei dati. Sono inoltre necessari modelli ibridi quantistico-classici per il calcolo quantistico, inclusi la correzione degli errori e il corretto funzionamento del computer quantistico.
- Dati quantistici: I dati quantistici sono pacchetti di dati memorizzati in qubit per il calcolo. Tuttavia, osservare e memorizzare dati quantistici è difficile a causa delle caratteristiche che li rendono preziosi, ovvero la sovrapposizione e l'entanglement. Inoltre, i dati quantistici sono rumorosi; è necessario applicare l'apprendimento automatico nella fase di analisi e interpretazione corretta di questi dati.
- Modelli ibridi quantistico-classici: È altamente probabile ottenere dati privi di significato utilizzando solo processori quantistici per generare dati quantistici. Per questo motivo, emerge un modello ibrido, alimentato da meccanismi di elaborazione dati veloci come CPU e GPU, ampiamente utilizzati nei computer classici.
- Algoritmi quantistici: Un algoritmo è una sequenza di passi che conduce alla soluzione di un problema. Per eseguire questi passi su un dispositivo, è necessario utilizzare set di istruzioni che il dispositivo supporta. Il calcolo quantistico introduce set di istruzioni basati su un modello di esecuzione fondamentalmente diverso rispetto al calcolo classico. L'obiettivo degli algoritmi quantistici è sfruttare effetti quantistici come la sovrapposizione e l'entanglement per ottenere soluzioni più rapidamente.
Per saperne di più, sentiti gratuito di leggere il nostro articolo dettagliato sul calcolo quantistico.
Perché è importante?
Sebbene l'IA abbia compiuto rapidi progressi nell'ultimo decennio, non ha ancora superato i limiti tecnologici. Con le caratteristiche uniche del calcolo quantistico, gli ostacoli al raggiungimento dell'AGI (Intelligenza Artificiale Generale) possono essere eliminati. Il calcolo quantistico può essere utilizzato per un addestramento rapido dei modelli di apprendimento automatico e per creare algoritmi ottimizzati.
Un'IA ottimizzata e stabile, resa possibile dal calcolo quantistico, può completare anni di analisi in poco tempo, facendo progredire la tecnologia. I modelli cognitivi neuromorfici, l'apprendimento automatico adattivo e il ragionamento in condizioni di incertezza sono tra le sfide fondamentali dell'IA odierna. L'IA quantistica è una delle soluzioni più probabili per l'IA di prossima generazione.
Svolte nell'IA quantistica
L'apprendimento automatico quantistico si avvicina alla praticità
I ricercatori del CSIRO e dell'Università di Melbourne hanno scoperto che l'apprendimento automatico quantistico non richiede una correzione completa degli errori. La correzione parziale degli errori può essere utilizzata nelle applicazioni quantistiche. Questo approccio riduce significativamente i requisiti hardware, consentendo all'apprendimento automatico quantistico di alimentare applicazioni reali in un prossimo futuro anziché tra decenni.1
IonQ raggiunge un vantaggio quantistico pratico per l'IA
IonQ e Ansys hanno eseguito una simulazione di dispositivi medici sul computer a 36 qubit di IonQ che ha superato il calcolo classico ad alte prestazioni del 12%.2
Partnership Quantinuum + NVIDIA per l'IA quantistica generativa
Quantinuum ha stretto una partnership con NVIDIA per accelerare la combinazione di calcolo quantistico e IA generativa tramite NVQLink. I primi tester includono Amgen (che esplora l'apprendimento automatico ibrido quantistico per i prodotti biologici) e BMW (ricerca sulle celle a combustibile).3
Come funziona l'IA quantistica?
TensorFlow Quantum (TFQ) di Google, una libreria open-source per l'apprendimento automatico quantistico, è un esempio di suite di strumenti che combina la modellazione quantistica e le tecniche di apprendimento automatico. Lo scopo di TFQ è fornire gli strumenti necessari per controllare e modellare sistemi quantistici naturali o artificiali.
Ecco come funziona:
- Convertire i dati quantistici in un dataset quantistico: I dati quantistici possono essere rappresentati come un array multidimensionale di numeri, chiamato tensori quantistici. TensorFlow elabora questi tensori per creare un dataset per un ulteriore utilizzo.
- Scegliere i modelli di rete neurale quantistica: Sulla base della conoscenza della struttura dei dati quantistici, vengono selezionati i modelli di rete neurale quantistica. L'obiettivo è eseguire un'elaborazione quantistica per estrarre informazioni nascoste in uno stato entangled.
- Campionare o fare la media: La misurazione degli stati quantistici estrae informazioni classiche sotto forma di campioni dalla distribuzione classica. I valori sono ottenuti direttamente dallo stato quantistico. TFQ fornisce metodi per la media su diverse esecuzioni che coinvolgono i passaggi (1) e (2).
- Valutare un modello di rete neurale classica – Poiché i dati quantistici sono ora convertiti in dati classici, si utilizzano tecniche di deep learning per apprendere le correlazioni nei dati.
Gli altri passaggi di valutazione della funzione di costo, dei gradienti e dell'aggiornamento dei parametri sono passaggi classici del deep learning. Questi passaggi assicurano la creazione di un modello efficace per compiti non supervisionati.
Quali sono le possibilità di applicare il calcolo quantistico all'IA?
L'obiettivo realistico a breve termine dei ricercatori per l'IA quantistica è sviluppare algoritmi quantistici che superino gli algoritmi classici e implementarli.
Algoritmi quantistici per l'apprendimento
Sviluppo di algoritmi quantistici per generalizzazioni quantistiche di modelli di apprendimento classici. Può fornire possibili accelerazioni o altri miglioramenti nel processo di addestramento del deep learning. Il contributo del calcolo quantistico all'apprendimento automatico classico può essere ottenuto fornendo rapidamente l'insieme di pesi ottimale per le reti neurali artificiali.
Algoritmi quantistici per problemi decisionali
I problemi decisionali classici sono formulati come alberi decisionali. Un metodo per raggiungere l'insieme delle soluzioni consiste nel creare rami a partire da determinati punti. Tuttavia, quando ogni problema è troppo complesso per essere risolto dividendolo ripetutamente a metà, l'efficienza di questo metodo diminuisce. Gli algoritmi quantistici basati sull'evoluzione temporale hamiltoniana possono risolvere problemi rappresentati da un certo numero di alberi decisionali più velocemente delle passeggiate aleatorie.
Ricerca quantistica
La maggior parte degli algoritmi di ricerca è progettata per il calcolo classico. Il calcolo classico supera gli esseri umani nei problemi di ricerca. D'altra parte, Lov Grover ha fornito il suo algoritmo di Grover e ha affermato che i computer quantistici possono risolvere questo problema ancora più velocemente dei computer classici. Un'IA potenziata dal calcolo quantistico può essere promettente per applicazioni a breve termine come la crittografia.
Teoria dei giochi quantistica
La teoria dei giochi classica è un approccio di modellizzazione ampiamente utilizzato nelle applicazioni di IA. L'estensione di questa teoria al campo quantistico è la teoria dei giochi quantistica. Può essere uno strumento promettente per superare problemi critici nella comunicazione quantistica e per implementare l'intelligenza artificiale quantistica.
Aggiungi come fonte preferitaQuali sono le tappe fondamentali per l'IA quantistica?
Sebbene l'IA quantistica sia una tecnologia immatura, ci sono miglioramenti nel calcolo quantistico che aumentano il potenziale dell'IA quantistica. Tuttavia, l'industria dell'IA quantistica ha bisogno di tappe fondamentali per diventare una tecnologia più matura. Queste tappe possono essere riassunte come:
- Sistemi di calcolo quantistico meno soggetti a errori e più potenti
- Framework di modellazione e addestramento open-source ampiamente adottati
- Ecosistema di sviluppatori consistente e qualificato
- Applicazioni IA convincenti che superano il calcolo classico con il calcolo quantistico.
Questi passi critici consentirebbero l'ulteriore sviluppo dell'IA quantistica.
IA per il calcolo quantistico
Una revisione di Nature Communications ha evidenziato come l'IA stia facendo progredire il calcolo quantistico lungo l'intero stack:
- Progettazione hardware: L'IA ottimizza i layout dei qubit e l'architettura dei chip
- Calibrazione: L'apprendimento automatico automatizza la calibrazione dei sistemi quantistici
- Correzione degli errori: I decoder potenziati dall'IA sono ora i più precisi per identificare e correggere gli errori quantistici
- Compilazione di circuiti: L'IA progetta transpiler più intelligenti che traducono efficientemente gli algoritmi in hardware quantistico.4
Sentiti gratuito di leggere ulteriori informazioni sul calcolo quantistico:
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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}Collegamenti di riferimento
Commenti 1
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Thank you. Where may I study this further?
Quantum Computing vendors are publishing quite some material. We will also be publishing other research on this topic.