Nakamit ng mga mananaliksik mula Sweden ang isang malaking tagumpay sa larangan ng quantum computing na maaaring magpabilis nang husto sa mga aplikasyon ng artificial intelligence at magbago sa paraan ng pagsasanay at pag-deploy ng mga AI model.
Noong Hunyo 24, 2025, inilunsad ng isang team na pinamumunuan ng doctoral student na si Yin Zeng mula sa Chalmers University of Technology ang isang pulse-driven qubit amplifier na tumutugon sa isa sa pinakamalaking hamon sa pagpapalawak ng quantum computers: ang konsumo sa kuryente at pagbuo ng init.
Ang makabagong amplifier na ito ay umaandar lamang kapag binabasa ang impormasyon mula sa mga qubit, at gumagamit ng ikasampung bahagi lamang ng kuryenteng kailangan ng pinakamahuhusay na amplifier ngayon—nang hindi isinusuko ang performance. Ang malaking pagbawas sa konsumo ng kuryente ay nakakatulong upang maiwasan ang pagkawala ng quantum state ng mga qubit, isang phenomenon na tinatawag na decoherence, na siyang pangunahing hadlang sa quantum computing.
"Ito ang pinaka-sensitibong amplifier na maaaring gawin gamit ang mga transistor sa kasalukuyan," paliwanag ni Zeng, pangunahing may-akda ng pag-aaral na inilathala sa IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. "Napababa namin ang konsumo ng kuryente nito sa ikasampung bahagi ng kailangan ng pinakamahuhusay na amplifier ngayon, nang hindi bumababa ang performance."
Gumamit ang team ng genetic programming upang bigyang-daan ang matalinong kontrol sa amplifier, kaya nitong tumugon sa mga incoming na qubit pulse sa loob lamang ng 35 nanoseconds. Mahalagang-malaki ang bilis na ito dahil ipinapadala ang quantum information sa pamamagitan ng mga pulse, at kailangang mabilis na mag-activate ang amplifier upang makasabay sa qubit readout.
Ayon kay Professor Jan Grahn, na gumabay sa pananaliksik: "Nagbibigay ang pag-aaral na ito ng solusyon para sa hinaharap na pagpapalawak ng quantum computers, kung saan ang init na nalilikha ng mga qubit amplifier ay malaking hadlang."
Malaki ang epekto nito sa AI. Kamakailang eksperimento ng mga mananaliksik mula sa University of Vienna ang nagpakita na kahit ang maliliit na quantum computer ay kayang mapahusay ang machine learning performance gamit ang mga makabagong photonic quantum circuit. Ipinapahiwatig ng kanilang mga natuklasan na ang quantum technology ngayon ay hindi na lamang pang-eksperimento—kaya na nitong magbigay ng praktikal na benepisyo para sa ilang partikular na aplikasyon ng AI.
Gumagamit ang quantum computers ng mga prinsipyo ng quantum mechanics, na nagpapahintulot sa mga qubit na umiral sa maraming estado nang sabay-sabay. Dahil dito, kaya nilang iproseso ang mga komplikadong problema na lampas sa kakayahan ng mga tradisyonal na computer. Sa 20 qubits lamang, kayang magrepresenta ng quantum computer ng higit sa isang milyong iba't ibang estado nang sabay-sabay.
Habang dumarami ang qubits sa quantum computers, eksponensiyal ding tumataas ang kanilang computational power, ngunit kasabay nito ang hamon sa pamamahala ng init at pagpigil sa decoherence. Tinutugunan ng tagumpay ng Chalmers ang hamong ito, na maaaring magbukas ng daan sa pagbuo ng mas malalaki at mas matatag na quantum system na partikular na iniangkop para sa AI workloads.
Inaasahan ng mga eksperto na maaaring baguhin ng quantum-enhanced AI ang mga larangan tulad ng pagtuklas ng gamot, agham ng materyales, financial modeling, at mga komplikadong problema sa optimization na kasalukuyang hindi kayang lutasin kahit ng pinakamakapangyarihang supercomputer.