Revolucionarno istraživanje pokazalo je da kvantno računarstvo nije samo obećanje za budućnost, već već danas nudi konkretne prednosti za primjene umjetne inteligencije.
Međunarodni istraživački tim pod vodstvom Sveučilišta u Beču uspješno je demonstrirao da čak i kvantni procesori skromnih dimenzija mogu nadmašiti klasične algoritme strojnog učenja u određenim zadacima. Njihov rad, objavljen ovog mjeseca u časopisu Nature Photonics, predstavlja jednu od prvih praktičnih primjena kvantnog računarstva za unapređenje svakodnevnih AI sustava.
Istraživači su koristili fotonički kvantni sklop izrađen na Politehničkom sveučilištu u Milanu kako bi implementirali algoritam strojnog učenja koji su izvorno predložili istraživači iz britanske tvrtke Quantinuum. Eksperiment se fokusirao na zadatke binarne klasifikacije, u kojima je kvantni sustav pokazao veću točnost u odnosu na klasične pristupe.
"Otkrili smo da naš algoritam za određene zadatke čini manje pogrešaka od klasičnog ekvivalenta," objašnjava Philip Walther sa Sveučilišta u Beču, voditelj projekta. "To znači da postojeća kvantna računala mogu pokazati dobre performanse bez potrebe za prelaskom granica najnaprednije tehnologije," dodaje Zhenghao Yin, prvi autor publikacije.
Osim poboljšane točnosti, fotonički pristup donosi i značajne prednosti u energetskoj učinkovitosti. "To bi u budućnosti moglo biti presudno, s obzirom na to da algoritmi strojnog učenja postaju neodrživi zbog prevelike potrošnje energije," naglašava koautorica Iris Agresti. Kako AI sustavi nastavljaju rasti u veličini i složenosti, njihova golema potrošnja energije postaje sve veći problem.
Ovo istraživanje premošćuje jaz između teorijskih kvantnih prednosti i praktičnih primjena, pokazujući da trenutna kvantna tehnologija može unaprijediti sustave strojnog učenja bez čekanja na kvantna računala velikih razmjera. Ovo otkriće otvara nove mogućnosti za učinkovitije algoritme inspirirane kvantnim arhitekturama, što bi moglo revolucionirati način na koji pristupamo AI računanju u sve više podatkovno vođenom svijetu.