Intelligenza Artificiale Quantistica
Il calcolo quantistico e l'intelligenza artificiale sono entrambe tecnologie trasformative, e l'intelligenza artificiale richiederà probabilmente il calcolo quantistico per ottenere 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 AGI.
Cos'è l'IA quantistica?
L'IA quantistica è l'uso del calcolo quantistico per calcolare algoritmi di apprendimento automatico. Grazie ai vantaggi computazionali del calcolo quantistico, l'IA quantistica può ottenere risultati non possibili con i computer classici.
Cos'è il calcolo quantistico?
La meccanica quantistica è un modello universale basato su principi che differiscono da quelli osservati nella vita quotidiana. È necessario un modello quantistico dei dati per elaborare i dati con il calcolo quantistico. Sono necessari anche modelli ibridi quantistici-classici per il calcolo quantistico, inclusa la correzione degli errori e il corretto funzionamento del computer quantistico.
- Dati quantistici: I dati quantistici sono pacchetti di dati archiviati nei qubit per il calcolo. Tuttavia, osservare e archiviare i dati quantistici è difficile a causa delle caratteristiche che lo rendono prezioso, 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 quantistici-classici: È altamente probabile ottenere dati privi di significato solo quando si utilizzano processori quantistici per generare dati quantistici. Per questo motivo, emerge un modello ibrido, alimentato da meccanismi di elaborazione rapida dei dati 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 set di istruzioni supportati dal dispositivo. Il calcolo quantistico introduce set di istruzioni basati su un modello di esecuzione fondamentalmente diverso rispetto al calcolo classico. Lo scopo degli algoritmi quantistici è sfruttare gli effetti quantistici come la sovrapposizione e l'entanglement per ottenere soluzioni più rapidamente.
Per ulteriori informazioni, sentiti libero di leggere il nostro articolo dettagliato sul calcolo quantistico.
Perché è importante?
Sebbene l'IA abbia fatto 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 l'addestramento rapido dei modelli di apprendimento automatico e per la creazione di algoritmi ottimizzati.
Un'IA ottimizzata e stabile abilitata dal calcolo quantistico può completare anni di analisi in poco tempo, facendo avanzare la tecnologia. I modelli cognitivi neuromorfici, l'apprendimento automatico adattivo e il ragionamento in condizioni di incertezza sono tra le sfide fondamentali dell'IA di oggi. L'IA quantistica è una delle soluzioni più probabili per l'IA di prossima generazione.
Svolta nell'IA quantistica
L'apprendimento automatico quantistico si avvicina alla praticità
I ricercatori di 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 nel prossimo futuro piuttosto che tra decenni.1
IonQ ottiene 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 ad alte prestazioni classico del 12%.2
Partnership Quantinuum + NVIDIA per l'IA quantistica generativa
Quantinuum si è associata a 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 una suite di strumenti che combina tecniche di modellazione quantistica e 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 modelli di reti neurali quantistiche: In base alla conoscenza della struttura dei dati quantistici, vengono selezionati i modelli di reti neurali quantistiche. Lo scopo è eseguire l'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 più 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, vengono utilizzate 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 che venga creato un modello efficace per attività non supervisionate.
Aggiungi come fonte preferitaQuali sono le possibilità di applicare il calcolo quantistico nell'IA?
Lo scopo 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 il set 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 è creare rami da certi punti. Tuttavia, quando ogni problema è troppo complesso per essere risolto dividendo ripetutamente a metà, l'efficienza di questo metodo diminuisce. Gli algoritmi quantistici basati sull'evoluzione temporale di Hamiltonian possono risolvere problemi rappresentati da un numero di alberi decisionali più velocemente delle passeggiate casuali.
Ricerca quantistica
La maggior parte degli algoritmi di ricerca è progettata per il calcolo classico. Il calcolo classico supera gli umani nei problemi di ricerca. D'altra parte, Lov Grover ha fornito il suo algoritmo di Grover e ha dichiarato che i computer quantistici possono risolvere questo problema ancora più velocemente dei computer classici. L'IA alimentata 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 modellazione 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.
Quali 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 sostanziale e qualificato
- Applicazioni di IA convincenti che superano il calcolo classico con il calcolo quantistico.
Questi passaggi critici consentirebbero un ulteriore sviluppo dell'IA quantistica.
IA per il calcolo quantistico
Una recensione di Nature Communications ha evidenziato come l'IA stia facendo avanzare il calcolo quantistico su tutto lo stack:
- Progettazione hardware: L'IA ottimizza il layout dei qubit e l'architettura del chip
- Calibrazione: L'apprendimento automatico automatizza la calibrazione del sistema quantistico
- Correzione degli errori: I decoder basati sull'IA sono ora i più precisi per identificare e correggere gli errori quantistici
- Compilazione dei circuiti: L'IA progetta transpiler più intelligenti che traducono efficientemente gli algoritmi nell'hardware quantistico.4
Sentiti libero di leggere di più sul calcolo quantistico:
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/quantum-ai}},
note = {AIMultiple. Consultato il 22 Gennaio 2026}
}Collegamenti di riferimento
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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.