Kuantum hesaplama ve yapay zeka, her ikisi de dönüştürücü teknolojilerdir ve yapay zekanın önemli ilerleme kaydetmesi için kuantum hesaplamaya ihtiyaç duyması muhtemeldir.
Yapay zekâ, klasik bilgisayarlarda işlevsel uygulamalar üretebilse de, bu bilgisayarların hesaplama kapasiteleriyle sınırlıdır. Kuantum hesaplama, yapay zekâya hesaplama gücü kazandırarak daha karmaşık sorunların ve genel yapay zekânın üstesinden gelmesini sağlayabilir.
Kuantum yapay zeka nedir?
Kuantum yapay zekâ, makine öğrenimi algoritmalarını hesaplamak için kuantum hesaplamanın kullanılmasıdır. Kuantum hesaplamanın hesaplama avantajları sayesinde, kuantum yapay zekâ, klasik bilgisayarlarla mümkün olmayan sonuçlar elde edebilir.
Kuantum hesaplama nedir?
Kuantum mekaniği, günlük hayatta gözlemlenenlerden farklı prensiplere dayanan evrensel bir modeldir. Kuantum hesaplama ile veri işlemek için kuantum veri modeline ihtiyaç duyulmaktadır. Hata düzeltme ve kuantum bilgisayarın düzgün çalışması da dahil olmak üzere, kuantum hesaplama için hibrit kuantum-klasik modeller de gereklidir.
- Kuantum verileri: Kuantum verileri, hesaplama için kübitlerde depolanan veri paketleridir. Bununla birlikte, süperpozisyon ve dolanıklık gibi değerli kılan özellikleri nedeniyle kuantum verilerini gözlemlemek ve depolamak zordur. Ayrıca, kuantum verileri gürültülüdür; bu verilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi ve yorumlanması aşamasında makine öğreniminin uygulanması gereklidir.
- Hibrit kuantum-klasik modeller: Kuantum işlemciler kullanılarak kuantum verisi üretildiğinde anlamsız veri elde etmek oldukça olasıdır. Bu nedenle, klasik bilgisayarlarda yaygın olarak kullanılan CPU ve GPU gibi hızlı veri işleme mekanizmalarıyla desteklenen hibrit bir model ortaya çıkmaktadır.
- Kuantum algoritmaları: Algoritma, bir problemin çözümüne götüren bir dizi adımdır. Bu adımları bir cihazda yürütmek için, cihazın desteklediği komut setlerini kullanmak gerekir. Kuantum hesaplama, klasik hesaplamaya kıyasla temelde farklı bir yürütme modeline dayalı komut setleri sunar. Kuantum algoritmalarının amacı, süperpozisyon ve dolanıklık gibi kuantum etkilerinden yararlanarak çözümleri daha hızlı elde etmektir.
Daha fazla bilgi için, kuantum hesaplama hakkındaki detaylı makalemizi okuyabilirsiniz .
Neden önemli?
Yapay zekâ son on yılda hızlı ilerleme kaydetmiş olsa da, henüz teknolojik sınırlamaların üstesinden gelemedi. Kuantum hesaplamanın benzersiz özellikleriyle, yapay genel zekâya (AGI) ulaşmanın önündeki engeller ortadan kaldırılabilir. Kuantum hesaplama, makine öğrenimi modellerinin hızlı eğitimi ve optimize edilmiş algoritmaların oluşturulması için kullanılabilir.
Kuantum hesaplama ile desteklenen optimize edilmiş, istikrarlı bir yapay zeka, yıllarca sürecek analizleri kısa sürede tamamlayarak teknolojiyi ilerletebilir. Nöromorfik bilişsel modeller, uyarlanabilir makine öğrenimi ve belirsizlik altında akıl yürütme, günümüz yapay zekasının temel zorlukları arasındadır. Kuantum yapay zeka, yeni nesil yapay zeka için en olası çözümlerden biridir.
Kuantum Yapay Zekasında Çığır Açan Gelişmeler
Kuantum Makine Öğrenimi Pratik Hale Gelmeye Yaklaşıyor
CSIRO ve Melbourne Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, kuantum makine öğreniminin tam hata düzeltmesi gerektirmediğini keşfetti. Kısmi hata düzeltmesi, kuantum uygulamalarında kullanılabilir. Bu yaklaşım, donanım gereksinimlerini önemli ölçüde azaltarak, kuantum makine öğreniminin on yıllar sonra değil, yakın gelecekte gerçek dünya uygulamalarına güç vermesini mümkün kılıyor. 1
IonQ Yapay Zeka Alanında Pratik Kuantum Avantajı Elde Etti
IonQ ve Ansys, IonQ'nun 36 kübitlik bilgisayarında tıbbi cihaz simülasyonu gerçekleştirdi ve bu simülasyon, klasik yüksek performanslı hesaplamaya kıyasla %12 daha iyi performans gösterdi. 2
Quantinuum + NVIDIA Üretken Kuantum Yapay Zeka Ortaklığı
Quantinuum, kuantum hesaplama ve üretken yapay zekanın NVQLink aracılığıyla birleştirilmesini hızlandırmak için NVIDIA ile ortaklık kurdu. İlk test kullanıcıları arasında Amgen (biyolojik ilaçlar için hibrit kuantum-makine öğrenimini araştırıyor) ve BMW (yakıt hücresi araştırması) yer alıyor. 3
Kuantum yapay zekâ nasıl çalışır?
Google'in TensorFlow Quantum (TFQ) adlı açık kaynaklı kuantum makine öğrenimi kütüphanesi, kuantum modelleme ve makine öğrenimi tekniklerini birleştiren bir araç setine örnektir. TFQ'nun amacı, doğal veya yapay kuantum sistemlerini kontrol etmek ve modellemek için gerekli araçları sağlamaktır.
İşte çalışma şekli:
- Kuantum verilerini kuantum veri kümesine dönüştürme : Kuantum verileri, kuantum tensörleri adı verilen çok boyutlu bir sayı dizisi olarak temsil edilebilir . TensorFlow, daha sonra kullanılmak üzere bir veri kümesi oluşturmak için bu tensörleri işler.
- Kuantum sinir ağı modellerini seçin: Kuantum veri yapısı bilgisine dayanarak kuantum sinir ağı modelleri seçilir. Amaç, dolanık bir durumda gizli olan bilgiyi çıkarmak için kuantum işleme gerçekleştirmektir.
- Örnek veya Ortalama : Kuantum durumlarının ölçümü, klasik dağılımdan örnekler şeklinde klasik bilgileri çıkarır. Değerler doğrudan kuantum durumundan elde edilir. TFQ, (1) ve (2) adımlarını içeren birkaç çalıştırma üzerinden ortalama alma yöntemleri sağlar.
- Klasik bir sinir ağı modelini değerlendirin – Kuantum verileri artık klasik verilere dönüştürüldüğü için, verilerdeki korelasyonları öğrenmek amacıyla derin öğrenme teknikleri kullanılmaktadır.
Maliyet fonksiyonunun, gradyanların değerlendirilmesi ve parametrelerin güncellenmesi gibi diğer adımlar, derin öğrenmenin klasik adımlarıdır. Bu adımlar, denetimsiz görevler için etkili bir model oluşturulmasını sağlar.
Kuantum hesaplamanın yapay zekada uygulanma olanakları nelerdir?
Araştırmacıların kuantum yapay zekâya yönelik yakın vadeli gerçekçi hedefi, klasik algoritmalardan daha iyi performans gösteren kuantum algoritmaları geliştirmek ve bunları uygulamaya koymaktır.
Öğrenme için kuantum algoritmaları
Klasik öğrenme modellerinin kuantum genellemeleri için kuantum algoritmalarının geliştirilmesi. Bu, derin öğrenme eğitim sürecinde olası hızlanmalar veya diğer iyileştirmeler sağlayabilir. Kuantum hesaplamanın klasik makine öğrenimine katkısı, yapay sinir ağları için en uygun ağırlık kümesinin hızlı bir şekilde sağlanmasıyla gerçekleştirilebilir.
Karar problemlerine yönelik kuantum algoritmaları
Klasik karar problemleri karar ağaçları olarak formüle edilir. Çözüm kümesine ulaşmanın bir yöntemi, belirli noktalardan dallar oluşturmaktır. Bununla birlikte, her problem tekrar tekrar ikiye bölünerek çözülemeyecek kadar karmaşık olduğunda, bu yöntemin verimliliği azalır. Hamilton zaman evrimine dayalı kuantum algoritmaları, bir dizi karar ağacıyla temsil edilen problemleri rastgele yürüyüşlerden daha hızlı çözebilir.
Kuantum arama
Arama algoritmalarının çoğu klasik hesaplama için tasarlanmıştır. Klasik hesaplama, arama problemlerinde insanlardan daha iyi performans gösterir. Öte yandan, Lov Grover, Grover algoritmasını ortaya koyarak kuantum bilgisayarların bu problemi klasik bilgisayarlardan bile daha hızlı çözebileceğini belirtmiştir. Kuantum hesaplama ile desteklenen yapay zeka, şifreleme gibi yakın vadeli uygulamalar için umut verici olabilir.
Kuantum oyun teorisi
Klasik oyun teorisi, yapay zeka uygulamalarında yaygın olarak kullanılan bir modelleme yaklaşımıdır. Bu teorinin kuantum alanına genişletilmesi ise kuantum oyun teorisidir. Kuantum iletişimindeki kritik sorunların üstesinden gelmek ve kuantum yapay zekayı uygulamak için umut vadeden bir araç olabilir.
Kuantum yapay zekâ için kritik dönüm noktaları nelerdir?
Kuantum yapay zekâ henüz olgunlaşmamış bir teknoloji olsa da, kuantum hesaplamada kuantum yapay zekânın potansiyelini artıran gelişmeler yaşanmaktadır. Bununla birlikte, kuantum yapay zekâ endüstrisinin daha olgun bir teknoloji haline gelmesi için kritik dönüm noktalarına ihtiyacı vardır. Bu dönüm noktaları şu şekilde özetlenebilir:
- Daha az hataya yatkın ve daha güçlü kuantum hesaplama sistemleri
- Yaygın olarak benimsenen açık kaynaklı modelleme ve eğitim çerçeveleri
- Önemli ve yetenekli geliştirici ekosistemi
- Kuantum hesaplama ile klasik hesaplamayı geride bırakan etkileyici yapay zeka uygulamaları.
Bu kritik adımlar, kuantum yapay zekasının daha da geliştirilmesini sağlayacaktır.
Kuantum Hesaplama için Yapay Zeka
Nature Communications'da yayınlanan bir inceleme, yapay zekanın kuantum hesaplamayı tüm aşamalarda nasıl geliştirdiğini vurguladı:
- Donanım tasarımı : Yapay zeka, kübit yerleşimlerini ve çip mimarisini optimize eder.
- Kalibrasyon : Makine öğrenimi, kuantum sistemlerinin kalibrasyonunu otomatikleştiriyor.
- Hata düzeltme : Yapay zeka destekli kod çözücüler, kuantum hatalarını belirleme ve düzeltme konusunda artık en hassas yöntemlerdir.
- Devre derleme : Yapay zeka, algoritmaları kuantum donanımına verimli bir şekilde çeviren daha akıllı dönüştürücüler tasarlıyor. 4
Kuantum hesaplama hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edebilirsiniz:
Referans Linkleri
Yorumlar 1
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.
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.