Calculatoarele cuantice au ajuns într-un punct de cotitură, oferind avantaje practice pentru aplicațiile de inteligență artificială, potrivit unor descoperiri recente ale mai multor echipe de cercetare.
O echipă de la Universitatea din Viena, împreună cu colaboratori, a demonstrat că sistemele cuantice de mici dimensiuni pot deja depăși performanțele sistemelor clasice în anumite sarcini de învățare automată. Folosind un procesor cuantic fotonic, cercetătorii au arătat că algoritmii îmbunătățiți cuantic pot clasifica datele mai precis decât metodele convenționale. Experimentul, publicat în Nature Photonics, a folosit un circuit cuantic construit la Politecnico di Milano pentru a rula un algoritm de învățare automată propus inițial de cercetători de la Quantinuum.
„Acest lucru ar putea fi crucial în viitor, având în vedere că algoritmii de învățare automată devin din ce în ce mai greu de folosit din cauza cerințelor energetice prea mari”, a subliniat coautoarea Iris Agresti. Platforma cuantică fotonică a demonstrat avantaje în ceea ce privește viteza, acuratețea și eficiența energetică comparativ cu tehnicile de calcul clasice, în special pentru aplicațiile de învățare automată bazate pe kernel.
Într-o descoperire paralelă, o echipă multinațională de la Universitatea de Tehnologie Chalmers, Universitatea din Milano, Universitatea din Granada și Universitatea din Tokyo a dezvoltat un algoritm care permite computerelor obișnuite să simuleze fidel un circuit cuantic tolerant la erori. Această inovație abordează codul bosonic Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP), care a fost notoriu de dificil de simulat, dar este esențial pentru construirea calculatoarelor cuantice stabile și scalabile.
Între timp, cercetători de la USC și Universitatea Johns Hopkins au atins ceea ce mulți consideră „Sfântul Graal” al calculului cuantic: o accelerare exponențială necondiționată folosind procesoarele Eagle de 127 de qubiți ale IBM. Echipa a demonstrat acest avantaj pe un puzzle clasic de tip „ghicește tiparul”, dovedind fără presupuneri că mașinile cuantice pot depăși cele mai bune calculatoare clasice. Pentru a atinge această performanță, au folosit tehnici precum corectarea erorilor și hardware-ul cuantic puternic al IBM.
Aceste evoluții semnalează faptul că domeniul calculului cuantic trece de la promisiunea teoretică la aplicații practice. Pe măsură ce IBM își continuă planul ambițios către un sistem cu peste 4.000 de qubiți până în 2025, iar cercetătorii demonstrează avantaje cuantice în domenii care variază de la învățarea automată la fabricarea de semiconductori, tehnologia pare pregătită să ofere capabilități transformative în multiple industrii.