Naabot na ng quantum computing ang isang mahalagang yugto kung saan ito ay nagbibigay ng praktikal na bentahe para sa mga aplikasyon ng artificial intelligence, ayon sa mga pinakabagong tagumpay mula sa iba't ibang grupo ng mananaliksik.
Isang grupo mula sa University of Vienna at mga katuwang nito ang nagpakita na kaya nang higitan ng maliliit na quantum computer ang mga klasikong sistema sa ilang partikular na gawain ng machine learning. Gamit ang photonic quantum processor, ipinamalas ng mga mananaliksik na ang mga quantum-enhanced algorithm ay mas tumpak sa pag-uuri ng datos kumpara sa mga tradisyonal na pamamaraan. Ang eksperimento, na inilathala sa Nature Photonics, ay gumamit ng quantum circuit na binuo sa Politecnico di Milano upang patakbuhin ang isang machine learning algorithm na unang iminungkahi ng mga mananaliksik mula sa Quantinuum.
"Mahalaga ito sa hinaharap, lalo na't nagiging hindi na praktikal ang ilang machine learning algorithm dahil sa sobrang taas ng konsumo sa enerhiya," ayon kay Iris Agresti, isa sa mga may-akda. Ipinakita ng photonic quantum platform ang mga bentahe nito sa bilis, katumpakan, at energy efficiency kumpara sa mga klasikong teknik, partikular na para sa mga kernel-based na aplikasyon ng machine learning.
Kasabay nito, isang multinational na grupo mula sa Chalmers University of Technology, University of Milan, University of Granada, at University of Tokyo ang nakabuo ng algorithm na nagpapahintulot sa mga ordinaryong computer na tumpak na magsimulate ng fault-tolerant quantum circuit. Tinutugunan ng inobasyong ito ang Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) bosonic code, na matagal nang mahirap isimulate ngunit mahalaga para sa pagbuo ng matatag at scalable na quantum computer.
Samantala, nakamit ng mga mananaliksik mula sa USC at Johns Hopkins University ang itinuturing ng marami bilang "banal na gral" ng quantum computing: isang walang-kondisyong exponential speedup gamit ang 127-qubit Eagle processors ng IBM. Ipinakita ng grupo ang bentahe na ito sa isang klasikong "guess-the-pattern" puzzle, na nagpapatunay—nang walang anumang palagay—na kayang lampasan ng quantum machines ang pinakamahusay na klasikong computer. Gumamit sila ng mga teknik tulad ng error correction at ng makapangyarihang quantum hardware ng IBM upang makamit ang tagumpay na ito.
Ipinapahiwatig ng mga pag-unlad na ito na ang quantum computing ay lumilipat na mula sa teoretikal na pangako patungo sa praktikal na aplikasyon. Habang ipinagpapatuloy ng IBM ang ambisyosong roadmap nito patungo sa 4,000+ qubit system pagsapit ng 2025, at patuloy na ipinapakita ng mga mananaliksik ang quantum advantage sa mga larangan mula machine learning hanggang semiconductor manufacturing, tila handa na ang teknolohiya upang maghatid ng makabagong kakayahan sa iba't ibang industriya.