Quantistica artificiale Intelligence
Sia l'informatica quantistica che l'intelligenza artificiale sono tecnologie rivoluzionarie, e l'intelligenza artificiale probabilmente richiederà l'informatica quantistica per compiere progressi significativi.
Sebbene l'intelligenza artificiale produca applicazioni funzionali sui computer classici, è limitata dalle loro capacità computazionali. Il calcolo quantistico può fornire un impulso computazionale all'intelligenza artificiale, consentendole di affrontare problemi più complessi e di sviluppare l'AGI ( Intelligenza Artificiale Generale).
Che cos'è l'intelligenza artificiale quantistica?
L'intelligenza artificiale quantistica è l'utilizzo del calcolo quantistico per eseguire algoritmi di apprendimento automatico. Grazie ai vantaggi computazionali del calcolo quantistico, l'intelligenza artificiale quantistica può raggiungere risultati impossibili con i computer classici.
Che cos'è l'informatica quantistica?
La meccanica quantistica è un modello universale basato su principi che differiscono da quelli osservati nella vita quotidiana. Per elaborare i dati con il calcolo quantistico è necessario un modello quantistico. Anche i modelli ibridi quantistico-classici sono indispensabili per il calcolo quantistico, in particolare per la correzione degli errori e il corretto funzionamento del computer quantistico.
- Dati quantistici: I dati quantistici sono pacchetti di dati memorizzati nei qubit per l'elaborazione. Tuttavia, l'osservazione e la memorizzazione dei dati quantistici sono complesse a causa delle caratteristiche che li rendono preziosi, ovvero la sovrapposizione e l'entanglement . Inoltre, i dati quantistici sono rumorosi; è quindi necessario applicare l'apprendimento automatico nella fase di analisi e interpretazione di questi dati.
- Modelli ibridi quantistici-classici: è altamente probabile ottenere dati privi di significato quando si utilizzano esclusivamente processori quantistici per generare dati quantistici. Per questo motivo, emerge un modello ibrido, basato su meccanismi di elaborazione dati veloci come CPU e GPU, ampiamente utilizzati nei computer classici.
- Algoritmi quantistici: Un algoritmo è una sequenza di passaggi che porta alla soluzione di un problema. Per eseguire questi passaggi su un dispositivo, è necessario utilizzare i set di istruzioni supportati dal dispositivo stesso. L'informatica quantistica introduce set di istruzioni basati su un modello di esecuzione fondamentalmente diverso rispetto all'informatica classica. L'obiettivo degli algoritmi quantistici è quello di sfruttare gli effetti quantistici, come la sovrapposizione e l'entanglement, per ottenere soluzioni più rapidamente.
Per approfondire l'argomento, vi invitiamo a leggere il nostro articolo dettagliato sull'informatica quantistica .
Perché è importante?
Sebbene l'IA abbia compiuto rapidi progressi nell'ultimo decennio, non ha ancora superato i limiti tecnologici. Grazie alle caratteristiche uniche del calcolo quantistico, gli ostacoli al raggiungimento dell'AGI (Intelligenza Artificiale Generale) possono essere eliminati. Il calcolo quantistico può essere utilizzato per l'addestramento rapido di modelli di apprendimento automatico e per la creazione di algoritmi ottimizzati.
Un'intelligenza artificiale ottimizzata e stabile, resa possibile dal calcolo quantistico, può completare anni di analisi in breve 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 promettenti per l'IA di prossima generazione.
Progressi rivoluzionari nell'intelligenza artificiale quantistica
L'apprendimento automatico quantistico si avvicina alla praticabilità.
I ricercatori del CSIRO e dell'Università di Melbourne hanno scoperto che l'apprendimento automatico quantistico non richiede una correzione completa degli errori. Nelle applicazioni quantistiche è possibile utilizzare una correzione parziale degli errori. Questo approccio riduce significativamente i requisiti hardware, consentendo all'apprendimento automatico quantistico di alimentare applicazioni reali in un futuro prossimo, anziché tra decenni. 1
IonQ ottiene un vantaggio quantistico concreto per l'intelligenza artificiale
IonQ e Ansys hanno eseguito una simulazione di un dispositivo medico sul computer a 36 qubit di IonQ, ottenendo prestazioni superiori del 12% rispetto al calcolo ad alte prestazioni classico. 2
Quantinuum + NVIDIA Partnership per l'IA quantistica generativa
Quantinuum ha stretto una partnership con NVIDIA per accelerare la combinazione di calcolo quantistico e intelligenza artificiale generativa tramite NVQLink. Tra i primi tester figurano Amgen (che sta esplorando l'apprendimento automatico quantistico ibrido per i farmaci biologici) e BMW (ricerca sulle celle a combustibile). 3
Come funziona l'intelligenza artificiale quantistica?
TensorFlow Quantum (TFQ), 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. L'obiettivo di TFQ è fornire gli strumenti necessari per controllare e modellare sistemi quantistici naturali o artificiali.
Ecco come funziona:
- Conversione dei dati quantistici in un dataset quantistico: i dati quantistici possono essere rappresentati come un array multidimensionale di numeri, chiamati tensori quantistici. TensorFlow elabora questi tensori per creare un dataset utilizzabile in seguito.
- Scelta dei modelli di reti neurali quantistiche: sulla base della conoscenza della struttura dei dati quantistici, vengono selezionati i modelli di reti neurali quantistiche. L'obiettivo è eseguire l'elaborazione quantistica per estrarre informazioni nascoste in uno stato entangled.
- Campione o media : la misurazione degli stati quantistici estrae informazioni classiche sotto forma di campioni dalla distribuzione classica. I valori vengono ottenuti direttamente dallo stato quantistico. TFQ fornisce metodi per la media su più esecuzioni che coinvolgono i passaggi (1) e (2).
- Valutazione di un modello di rete neurale classica : poiché i dati quantistici vengono ora convertiti in dati classici, si utilizzano tecniche di apprendimento profondo per apprendere le correlazioni nei dati.
Le altre fasi, ovvero la valutazione della funzione di costo, dei gradienti e l'aggiornamento dei parametri, sono passaggi classici del deep learning. Questi passaggi garantiscono la creazione di un modello efficace per le attività non supervisionate.
Quali sono le possibilità di applicazione del calcolo quantistico nell'intelligenza artificiale?
L'obiettivo realistico a breve termine dei ricercatori nel campo dell'intelligenza artificiale quantistica è quello di sviluppare algoritmi quantistici che superino le prestazioni degli algoritmi classici e di implementarli.
Algoritmi quantistici per l'apprendimento
Sviluppo di algoritmi quantistici per generalizzazioni quantistiche di modelli di apprendimento classici. Ciò 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 il set di pesi ottimale per le reti neurali artificiali.
Algoritmi quantistici per problemi decisionali
I problemi decisionali classici vengono 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 suddividendolo 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 le prestazioni umane nei problemi di ricerca. D'altra parte, Lov Grover ha proposto il suo algoritmo di Grover e ha affermato che i computer quantistici possono risolvere questo problema ancora più velocemente dei computer classici. L'intelligenza artificiale basata sul calcolo quantistico potrebbe essere promettente per applicazioni a breve termine come la crittografia.
Teoria dei giochi quantistici
La teoria dei giochi classica è un approccio di modellazione ampiamente utilizzato nelle applicazioni di intelligenza artificiale. L'estensione di questa teoria al campo quantistico è la teoria dei giochi quantistica. Essa può rappresentare uno strumento promettente per superare i problemi critici nella comunicazione quantistica e per implementare l'intelligenza artificiale quantistica.
Quali sono le tappe fondamentali per l'intelligenza artificiale quantistica?
Sebbene l'intelligenza artificiale quantistica sia una tecnologia ancora immatura, i progressi nel campo del calcolo quantistico ne aumentano il potenziale. Tuttavia, il settore dell'IA quantistica necessita del raggiungimento di traguardi fondamentali per diventare una tecnologia più matura. Questi traguardi possono essere riassunti come segue:
- Sistemi di calcolo quantistico meno soggetti a errori e più potenti
- Framework di modellazione e addestramento open-source ampiamente adottati
- Un ecosistema di sviluppatori consistente e qualificato.
- Applicazioni di intelligenza artificiale innovative che superano le prestazioni del calcolo classico grazie al calcolo quantistico.
Questi passaggi cruciali consentirebbero l'ulteriore sviluppo dell'intelligenza artificiale quantistica.
Intelligenza artificiale per il calcolo quantistico
Una revisione pubblicata su Nature Communications ha evidenziato come l'intelligenza artificiale stia promuovendo il calcolo quantistico in tutta la sua infrastruttura:
- Progettazione hardware : l'intelligenza artificiale ottimizza la disposizione dei qubit e l'architettura del chip.
- Calibrazione : l'apprendimento automatico automatizza la calibrazione dei sistemi quantistici.
- Correzione degli errori : i decodificatori basati sull'intelligenza artificiale sono ora i più precisi per identificare e correggere gli errori quantistici.
- Compilazione di circuiti : l'intelligenza artificiale progetta transpiler più intelligenti che traducono in modo efficiente gli algoritmi per l'hardware quantistico. 4
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Commenti 1
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