А.И. Држи тајну стварању квантних рачунара

$config[ads_kvadrat] not found

Age of Wonders 3 Let's Play

Age of Wonders 3 Let's Play
Anonim

Квантни компјутери имају кључ за постизање онога што се сматра немогућим у данашњим конвенционалним рачунарским системима. Иако потпуно функционалан тек треба да се створи, квантни симулатори - или мањи системи намењени за решавање специфичних проблема - већ су показали способност да надмашују савремене суперкомпјутере на одређеним задацима.

Ове квантне структуре могу изводити безбројне операције у бесмисленим брзинама. Ово може изгледати само као корист, али др. Гиусеппе Царлео из Центра за рачунску квантну физику на Флатирон Институту у Нев Иорку објашњава да је највећа вриједност квантних рачунала заправо главна препрека.

"Проверавање исправности функционисања лаптоп рачунара је прилично једноставно, исто је и за квантне рачунаре компликованије," каже Царлео Инверсе. “Сваки пут када покренете програм на њима излаз је недетерминистички, што резултира са много одговора за једно питање. То је оно што квантни рачунар чини тако моћним, али то такође значи да је теже процијенити да ли су ти резултати потпуно случајни или ако су исправни. ”

Али Царлео и група међународних истраживача пронашли су начин да брзо ревидирају сложене квантне системе користећи умјетну интелигенцију. Њихова студија, која је објављена у часопису Натуре Пхисицс 26. фебруара, обезбеђује технику која ће бити неопходна да би се показало да квантни рачунари будућности заиста раде.

Начин на који квантни системи складиште информације је оно што их чини тако тешким за верификацију.

Најмања јединица података у рачунару је мало, што мора бити једно или а зеро. Квантни рачунарски системи користе "кубите", који могу да представљају оба и зеро истовремено. Ова ситна промена омогућава овим рачунарима да се ухвате у коштац са незамисливом количином задатака. Серија од 50 кубита може представљати 10.000.000.000.000.000 бројева, што би заузимало петабајтове простора у традиционалном компјутеру и било би потпуно немогуће да се научници врате и провере.

Карлео и његови колеге користили су технике машинског учења да би у суштини проверили рад квантних система, нешто што није изводљиво користећи конвенционалне методе.

"Ове машине су у стању да ухвате суштину квантног система на веома компактан начин", каже Царлео. „Неуронске мреже разумију релевантне карактеристике у овим изузетно сложеним системима више или мање аутоматски. Они су у стању да схвате ову сложеност и трансформишу је да би разумели њене фундаменталне структуре. ”

Ово није први пут да су истраживачи користили А.И. да уради нешто овако, али Царлеов рад је у стању да анализира сложеније системе од истраживања које му је претходило.

Кубити су организовани у различите облике да би решили различите проблеме. Претходне неуронске мреже су биле у стању да контролишу једносимензионалне системе, тако да је правац линија био кубит. Ова студија је успјешно успјела провјерити "дводимензионалне" и "решеткасте" низове кубита.

"Да бисмо карактеризирали више опћих квантних програма, морамо ићи даље од ове једнодимензионалне структуре кубита", изјавио је Царлео. "Наша техника је корак напред у овом правцу, тако да можемо да се позабавимо арбитрарним оптужбама за кубите."

Ово истраживање показује да ће стварање потпуно функционалног квантног рачунара у потпуности зависити од стројног учења. Без оваквих дубоких алгоритама учења, без обзира на то колико се научника квантних система окупило, не би било начина да се докаже да они заиста раде.

А.И. држи кључ за свети грал савременог рачунања.

$config[ads_kvadrat] not found