Ogłoszony niedawno przez IBM przełomowy eksperyment pokazał, że na uproszczonym modelu komputera kwantowego udało się obejść tzw. szum kwantowy – główną przeszkodę dla tej technologii (wprowadza błędy w obliczeniach). W efekcie komputery kwantowe wkrótce pokonają te zwykłe w użytecznych zadaniach, takich jak obliczanie właściwości materiałów czy interakcje cząstek elementarnych.
AI pomoże komputerom kwantowym
– Techniki „łagodzenia błędów” umożliwiły zespołowi wykonanie obliczeń kwantowych w skali, w której klasyczne komputery będą miały problemy – mówi „Nature” Katie Pizzolato, która kieruje grupą teorii kwantowej IBM w Yorktown Heights w Nowym Jorku.
Może to być przełom w wykorzystaniu komputerów kwantowych np. do szybszego rozwoju uczenia maszynowego. Niedawno superkomputer kwantowy Jiuzhang w niecałą sekundę poradził sobie z zadaniem, którego rozwiązanie klasycznemu superkomputerowi zajęłoby niecałe pięć lat. – Dużo większa moc obliczeniowa komputerów kwantowych pozwoli na znacznie bardziej kompleksowe zasilenie modeli uczenia maszynowego – mówi Anna Nowak, ekspert ds. kreatywnej technologii, dentsu Creative. – Jeśli chodzi o przełożenie rozwijanych algorytmów na wyeliminowanie problemów związanych z upowszechnieniem i szerszym wykorzystaniem, a także zabezpieczeniem komputerów kwantowych, jest to proces, który postępuje już od dłuższego czasu – dodaje.
Czytaj więcej
Eksperyment „porównawczy” pokazuje, że komputery kwantowe mogą mieć użyteczne zastosowania w świecie rzeczywistym już w ciągu dwóch lat.
Upowszechnienie popularnych narzędzi opartych np. na generatywnej sztucznej inteligencji jest czymś zupełnie innym niż algorytmy uczenia maszynowego wspierające procesy obliczeniowe.
