Švedski istraživači postigli su veliki napredak u kvantnom računalstvu koji bi mogao dramatično ubrzati primjenu umjetne inteligencije i transformirati način na koji se AI modeli treniraju i implementiraju.
Dana 24. lipnja 2025. tim predvođen doktorandom Yinom Zengom sa Sveučilišta Chalmers predstavio je pojačalo kvantnih bitova pokretano impulsima, koje rješava jedan od najvećih izazova u skaliranju kvantnih računala: potrošnju energije i generiranje topline.
Inovativno pojačalo aktivira se samo prilikom očitavanja informacija iz kubita, trošeći tek jednu desetinu energije u odnosu na najbolja današnja pojačala, bez kompromisa u performansama. Ovo dramatično smanjenje potrošnje energije pomaže u sprječavanju gubitka kvantnog stanja kubita—fenomena poznatog kao dekoherencija—što je do sada bio jedan od glavnih ograničavajućih faktora u kvantnom računalstvu.
"Ovo je najosjetljivije pojačalo koje se danas može izraditi pomoću tranzistora", objašnjava Zeng, prvi autor studije objavljene u časopisu IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. "Uspjeli smo smanjiti potrošnju energije na samo jednu desetinu one koju zahtijevaju najbolja današnja pojačala, bez gubitka performansi."
Tim je koristio genetsko programiranje za pametno upravljanje pojačalom, omogućujući mu da odgovori na dolazne impulse kubita u samo 35 nanosekundi. Ova brzina je ključna jer se kvantne informacije prenose u impulsima, a pojačalo se mora aktivirati dovoljno brzo da prati očitavanje kubita.
Profesor Jan Grahn, koji je nadzirao istraživanje, ističe: "Ova studija nudi rješenje za buduće povećanje kvantnih računala, gdje toplina koju generiraju ova pojačala kubita predstavlja veliki ograničavajući faktor."
Implikacije za umjetnu inteligenciju su duboke. Nedavni eksperimenti istraživača sa Sveučilišta u Beču pokazali su da čak i mala kvantna računala mogu poboljšati performanse strojnog učenja koristeći nove fotoničke kvantne sklopove. Njihovi rezultati sugeriraju da današnja kvantna tehnologija nije samo eksperimentalna—već sada može donijeti praktične prednosti za specifične AI primjene.
Kvantna računala koriste principe kvantne mehanike, omogućujući kubitima da istovremeno postoje u više stanja. To im omogućuje rješavanje složenih problema daleko izvan mogućnosti klasičnih računala. Sa samo 20 kubita, kvantno računalo može predstavljati više od milijun različitih stanja istovremeno.
Kako se kvantna računala skaliraju s više kubita, njihova računalna snaga eksponencijalno raste, ali raste i izazov upravljanja toplinom i sprječavanja dekoherencije. Otkriće sa Sveučilišta Chalmers izravno odgovara na taj izazov, potencijalno omogućujući razvoj većih i stabilnijih kvantnih sustava posebno optimiziranih za AI zadatke.
Stručnjaci predviđaju da bi kvantno unaprijeđena umjetna inteligencija mogla revolucionirati područja poput otkrivanja lijekova, znanosti o materijalima, financijskog modeliranja i složenih optimizacijskih problema koji su trenutno nerješivi čak i za najmoćnija superračunala.