Քվանտային սխեմաների առաջացում AI-ի միջոցով. Քվանտային հաշվարկի էվոլյուցիան

Քվանտային շղթաներ Նրանք կարող են հնչել գիտաֆանտաստիկ ֆիլմից դուրս, բայց ես համոզված եմ, որ դրանք տեխնոլոգիայի հաջորդ մեծ հեղափոխությունն են:

Որպես տեխնոլոգիայի էնտուզիաստ՝ ես ոգևորված եմ քվանտային հաշվարկների և արհեստական ինտելեկտի (AI) համատեղումը ներուժով:

Այս միաձուլումը խոստանում է վերափոխել ամեն ինչ՝ ծածկագրությունից մինչև թմրամիջոցների հայտնաբերում, և ես չեմ կարող սպասել, թե ինչպես է դա տեղի ունենալու առաջիկա տարիներին:

Ի՞նչ են քվանտային սխեմաները:

Նախքան արհեստական ինտելեկտի և քվանտային սխեմաների փոխազդեցության մեջ խորանալը, կարևոր է հասկանալ, թե ինչ են դրանք:

Պարզ բառերով ասած, քվանտային շղթան քվանտային գործողությունների հաջորդականություն է, որը կատարվում է քյուբիթների վրա (տեղեկատվության հիմնական միավորները քվանտային հաշվարկում):

Ի տարբերություն դասական բիթերի, որոնք կարող են լինել 0 կամ 1, քյուբիթները կարող են գոյություն ունենալ միաժամանակ մի քանի վիճակներում՝ շնորհիվ սուպերպոզիցիայի երևույթի։

Քվանտային շղթայի կառուցվածքը

1. ԿուբիթներՀիմնական մշակման միավորներ:
2. Քվանտային դարպասներԳործողություններ, որոնք փոխում են քյուբիթների վիճակը:
3. ՉափումներԿուբիթների վերջնական վիճակի ընթերցում շղթան գործարկելուց հետո:

Քվանտային սխեմաների կիրառությունները

• Ֆակտորինգ մեծ թվերԿարևոր է գաղտնագրման որոշ տեսակների խախտման համար:
• Մոլեկուլային մոդելավորումԿարևոր է նոր դեղամիջոցներ և նյութեր հայտնաբերելու համար:
• ՕպտիմալացումԲարդ խնդիրների լուծում ավելի արագ, քան դասական համակարգիչները:

AI-ի դերը քվանտային սխեմաների ստեղծման գործում

Արդյունավետ քվանտային սխեմաների մշակումը չափազանց բարդ խնդիր է: Ահա թե որտեղ է AI-ի պատկերը:

Օգտագործելով առաջադեմ ալգորիթմներ՝ AI-ն կարող է օգնել ստեղծել և օպտիմալացնել քվանտային սխեմաներ ավելի արդյունավետ, քան հնարավոր կլիներ ձեռքով:

Ինչպե՞ս է AI-ն առաջացնում քվանտային սխեմաներ:

1. Մեքենայի ուսուցումՄեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են վերլուծել մեծ քանակությամբ տվյալներ և բացահայտել այնպիսի օրինաչափություններ, որոնք մարդկանց համար դժվար է նկատել:
2. Գենետիկական ալգորիթմներՈգեշնչված բնական էվոլյուցիայից՝ այս ալգորիթմները կարող են «զարգացնել» քվանտային սխեմաներ՝ ընտրելով և համատեղելով լավագույն նմուշները:
3. Նյարդային ցանցերՆրանք կարող են վերապատրաստվել կանխատեսելու որոշակի քվանտային սխեմաների արդյունավետությունը՝ արագացնելով զարգացման գործընթացը:

AI Circuit Generation-ի առավելությունները

• ԱրդյունավետությունAI-ն կարող է ստեղծել սխեմաներ ավելի արագ և ավելի մեծ ճշգրտությամբ:
• ՕպտիմալացումAI ալգորիթմները կարող են օպտիմիզացնել սխեմաները՝ ավելի քիչ քվանտային ռեսուրսներ օգտագործելու համար, ինչպիսիք են քուբիթները և դարպասները:
• ՀետախուզումAI-ն կարող է ուսումնասիրել դիզայնի ավելի մեծ տարածք և բացահայտել նորարարական լուծումներ, որոնք մարդիկ կարող են չմտածել:

Գործնական կիրառությունների օրինակներ

Google և Quantum Supremacy

Google-ը 2019-ին դարձավ վերնագրեր, երբ հայտարարեց, որ իր Sycamore պրոցեսորով հասել է «քվանտային գերակայության»:

Օգտագործելով AI-ի առաջադեմ տեխնիկան իրենց քվանտային սխեմաները զարգացնելու համար՝ Google-ի թիմը կարողացավ վայրկյանների ընթացքում կատարել հաշվողական առաջադրանք, որը դասական սուպերհամակարգչին կպահանջվեր հազարավոր տարիներ:

IBM և Qiskit

IBM-ն իր Qiskit հարթակով քվանտային հաշվարկների առաջատարն է:

Նրանք մեծ ներդրումներ են կատարել արհեստական ինտելեկտի օգտագործման մեջ՝ բարելավելու իրենց քվանտային սխեմաների արդյունավետությունն ու ամրությունը:

Qiskit-ի միջոցով մշակողները կարող են օգտագործել AI գործիքներ՝ մատչելի և արդյունավետ եղանակով օպտիմիզացված քվանտային սխեմաներ ստեղծելու համար:

Մարտահրավերներ և ապագա

Չնայած արհեստական ինտելեկտի և քվանտային հաշվարկների համադրությունը խոստումնալից է, այնուամենայնիվ, կան բազմաթիվ մարտահրավերներ, որոնք պետք է հաղթահարվեն:

Qubit-ի ճշգրտությունը, աղմուկի նվազեցումը և սխեմայի մասշտաբայնությունը կարևոր խնդիրներ են, որոնք պետք է լուծվեն:

Ճշգրտություն և աղմուկ

Կուբիթները չափազանց զգայուն են և ենթակա են արտաքին միջամտության, ինչը կարող է սխալներ մտցնել հաշվարկների մեջ:

AI ալգորիթմները կարող են օգնել մշակել սխալների շտկման ավելի արդյունավետ մեթոդներ, բայց սա շարունակական հետազոտության ոլորտ է:

Մասշտաբայնություն

Քվանտային սխեմաների մշակումը, որոնք կարող են ծավալվել մինչև ավելի մեծ թվով քյուբիթներ՝ առանց արդյունավետությունը կորցնելու, զգալի մարտահրավեր է:

AI-ն կարող է օգնել բացահայտել սխեմաների կառուցվածքները, որոնք ավելի հեշտությամբ մասշտաբելի են:

Ինտեգրում դասական հաշվարկների հետ

Մեկ այլ խոստումնալից ոլորտ է քվանտային սխեմաների ինտեգրումը դասական համակարգերի հետ:

AI-ն կարող է վճռորոշ դեր խաղալ հիբրիդային ալգորիթմների ստեղծման գործում, որոնք օգտագործում են երկու աշխարհների լավագույնը՝ բարդ խնդիրներ լուծելու համար:

Ինչպես կարող եք ներգրավվել

Եթե դուք ոգևորված եք քվանտային հաշվարկների ներուժով և ցանկանում եք ներգրավվել, ապա սկսելու մի քանի եղանակ կա.

1. ԿրթությունԿան բազմաթիվ անվճար և վճարովի առցանց դասընթացներ քվանտային հաշվարկների և AI-ի վերաբերյալ: Պլատֆորմները, ինչպիսիք են Coursera-ն, edX-ը և Khan Academy-ն, առաջարկում են արժեքավոր ռեսուրսներ:
2. Զարգացման գործիքներՓորձեք այնպիսի գործիքներ, ինչպիսիք են Qiskit-ը IBM-ից կամ Cirq-ը Google-ից: Այս հարթակներն առաջարկում են զարգացման մատչելի միջավայրեր՝ քվանտային սխեմաների ստեղծման և փորձարկման համար:
3. ՀամայնքՄասնակցեք առցանց համայնքներին, ինչպիսիք են ֆորումները և քննարկումների խմբերը Reddit-ում, Stack Overflow-ում և այլ հարթակներում: Գիտելիքի և փորձի փոխանակումը այլ էնտուզիաստների հետ կարող է շատ հարստացնող լինել:

Ապագան քվանտ է և խելացի

Արհեստական ինտելեկտի կողմից քվանտային սխեմաների ստեղծումը ոչ միայն միտում է, այլ անհրաժեշտություն՝ առաջ մղելու քվանտային հաշվարկները:

Համատեղելով AI-ի հզորությունը քվանտային հաշվարկների խոստման հետ՝ մենք մեկ քայլ ավելի մոտ ենք մարդկության ամենաբարդ և դժվարին խնդիրների լուծմանը:

Պատկերացրեք ներուժը

• Անհատականացված բժշկությունԲարդ մոլեկուլների սիմուլյացիան կարող է հանգեցնել նոր դեղամիջոցների հայտնաբերմանը, որոնք հարմարեցված են հատուկ անհատների համար:
• Կլիմա և շրջակա միջավայրԱվելի ճշգրիտ կլիմայական մոդելները կարող են օգնել կանխատեսել և մեղմել կլիմայի փոփոխության ազդեցությունը:
• Արհեստական բանականությունԻնքնին AI-ն կարող է օգուտ քաղել քվանտային հաշվարկից՝ հանգեցնելով մեքենայական ուսուցման և տվյալների մշակման էլ ավելի մեծ առաջընթացի:

Եզրակացություն

AI-ի կողմից ստեղծված քվանտային սխեմաները տեխնոլոգիայի երկու ամենաառաջադեմ ոլորտների հուզիչ միաձուլումն են:

Տեխնոլոգիաների սիրահարների համար սա ուշադիր հետևելու ոլորտ է:

Առջևում զգալի մարտահրավերներով, բայց նաև անհավատալի ներուժով, AI-ի և քվանտային հաշվարկների փոխազդեցությունը խոստանում է վերաիմաստավորել այն, ինչ հնարավոր է տեխնոլոգիաների աշխարհում:

Եթե դուք փնտրում եք հաջորդ մեծ տեխնոլոգիական հեղափոխությունը, որը պետք է հաջորդի, մի նայեք հետագա:

Արհեստական ինտելեկտով աշխատող քվանտային հաշվարկները պատրաստ են փոխակերպել ապագան այնպես, ինչպես մենք դեռ նոր ենք սկսում հասկանալ: Ժամանակն է պատրաստվելու քվանտային և խելացի ապագային: