Revolucionarno dostignuće u kvantnom računalstvu moglo bi dramatično ubrzati mogućnosti i primjene umjetne inteligencije.
Istraživači sa Sveučilišta za tehnologiju Chalmers u Švedskoj razvili su izuzetno učinkovito pojačalo koje predstavlja "najosjetljivije pojačalo koje se danas može izraditi pomoću tranzistora". Tim je uspio smanjiti potrošnju energije na samo jednu desetinu u odnosu na najbolja današnja pojačala, bez kompromisa u performansama.
Inovacija proizlazi iz pametnog dizajna koji se uključuje samo prilikom očitavanja podataka s kubita. Smanjena potrošnja energije pomaže u minimiziranju smetnji s kubitima i mogla bi omogućiti izgradnju većih i snažnijih kvantnih računala. Očitavanje kvantnih informacija izuzetno je osjetljivo—čak i najmanje temperaturne promjene, šum ili elektromagnetske smetnje mogu uzrokovati gubitak kvantnog stanja kubita. Budući da pojačala stvaraju toplinu koja uzrokuje dekoherenciju, istraživači već dugo traže učinkovitija pojačala za kubite.
Za razliku od drugih pojačala niske razine šuma, novi uređaj radi u impulsnom režimu, aktivirajući se samo kada je potrebno pojačati signal kubita, umjesto da stalno radi. Budući da se kvantne informacije prenose u impulsima, ključni izazov bio je osigurati da se pojačalo dovoljno brzo aktivira kako bi pratilo očitavanje kubita. Chalmersov tim riješio je to korištenjem genetskog programiranja za pametno upravljanje pojačalom, omogućujući mu da reagira na dolazne impulse kubita u samo 35 nanosekundi.
Ovo dostignuće ključno je za skaliranje kvantnih računala kako bi se podržao znatno veći broj kubita. Kako raste broj kubita, raste i računalna snaga te sposobnost rješavanja izrazito složenih izračuna. No, veći kvantni sustavi zahtijevaju više pojačala, što dovodi do veće potrošnje energije i potencijalne dekoherencije kubita. "Ovo istraživanje nudi rješenje za buduće povećanje kvantnih računala, gdje toplina koju stvaraju ova pojačala za kubite predstavlja glavni ograničavajući čimbenik," kaže Jan Grahn, profesor mikrovalne elektronike na Chalmersu.
Ovo otkriće poklapa se s nedavnim istraživanjima koja pokazuju da čak i mala kvantna računala mogu unaprijediti performanse strojnog učenja pomoću novih fotoničkih kvantnih sklopova. Ovi rezultati sugeriraju da današnja kvantna tehnologija više nije samo eksperimentalna—već sada može nadmašiti klasične sustave u određenim zadacima.
Kvantna računala imaju potencijal rješavati probleme daleko izvan dosega najmoćnijih današnjih strojeva, otvarajući vrata otkrićima u farmaciji, kibernetičkoj sigurnosti, umjetnoj inteligenciji i logistici. Ultra-učinkovito pojačalo razvijeno na Chalmersu uključuje se samo kada je potrebno očitati podatke s kubita. Zahvaljujući svom pametnom, impulsnom dizajnu, troši samo desetinu energije u odnosu na najbolje današnje modele.
Mnogi trenutačni veliki jezični modeli zahtijevaju više od milijun GPU sati za treniranje, dok kvantne neuronske mreže obećavaju učinkovitiju obradu složenih, visokodimenzionalnih skupova podataka u odnosu na klasične neuronske mreže. Osim ubrzanja, kvantno računalstvo moglo bi revolucionirati AI kroz naprednije algoritme optimizacije, sofisticiranije simulacije modela i znatno smanjenu potrošnju energije za treniranje AI modela.
"Očekujemo prve značajne proboje u Kvantnoj AI do kraja ovog desetljeća i početka sljedećeg, kako prelazimo s današnjih bučnih kvantnih uređaja na kvantna računala s ispravkom pogrešaka i desecima do stotinama logičkih kubita," objašnjava dr. Ines de Vega, voditeljica kvantnih inovacija u IQM-u. "Ovi strojevi omogućit će nam da prijeđemo izvan isključivo eksperimentalnih NISQ kvantnih algoritama, otključavajući praktične i potencijalno neočekivane prednosti za AI primjene. Spoj kvantnog računalstva i AI-a ima potencijal za ogroman utjecaj na svijet. Kvantno i AI zajedno mogli bi rješavati probleme koje klasična računala ne mogu, čineći AI učinkovitijim, bržim i snažnijim."