Теоретики доказали преимущества квантовых компьютеров в системах ИИ
Квантовые компьютеры смогут выполнять задачи искусственного интеллекта, которые сегодня требуют огромных вычислительных мощностей обычных машин или вообще им не под силу. Квантовое превосходство в ИИ, пока что только теоретическое, получило строгое математическое доказательство.
Оно изложено в препринте на arXiv. Авторы работы рассмотрели квантовый компьютер из 60 логических кубитов применительно к обработке огромных массивов данных. По их расчетам, по эффективности использования памяти в вычислительной математике, генетике и задачах машинного обучения он превзойдет традиционные ЭВМ на четыре-шесть порядков.
«Машинное обучение действительно используется повсеместно: в науке, технике и повседневной жизни. Если мы сможем создать такую [квантовую] архитектуру, я полагаю, она найдет применение везде, где есть огромные массивы данных», — говорит один из авторов Синь-Юэнь (Роберт) Хуан, технический директор Oratomic.
Он изобрел метод обработки данных, собранных в неквантовом мире — например, отзывов о ресторанах или результатов секвенирования РНК, — который делает их пригодными для максимально эффективных квантовых вычислений. Для этого все данные необходимо перевести в «состояние суперпозиции» — математическую комбинацию, которую невозможно создать на обычных машинах. До сих пор эта задача считалась непрактичной — предполагалось, что такую информацию придется сохранять в специализированных накопителях колоссального объема, объясняет соавтор статьи Хаймэн Чжао из Калифорнийского технологического института.
Квантовые данные — порциями
Новый подход не нуждается в такой памяти. Он заключается в подаче данных в квантовый компьютер небольшими порциями без необходимости сохранять их все перед обработкой. Переводя на доступные простым смертным аналогии, это похоже на потоковое видео, которое не требует загрузки всего фильма для его просмотра.
Авторы показали, что такой подход не только работоспособен, но и позволяет квантовому компьютеру обрабатывать больше данных с меньшими затратами памяти, чем любой обычный компьютер. По словам Чжао, это преимущество настолько велико, что квантовый компьютер из примерно 300 отказоустойчивых логических кубитов превзойдет классическую машину, построенную из всех атомов видимой Вселенной.
Квантовые компьютеры с 300 логическими кубитами — дело далеко не ближайшего будущего, но по мнению Хуана, машину на 60 логических кубитов вполне реально построить к концу десятилетия. Уже при таком размере возникнет заметное квантовое преимущество перед классическими компьютерами для некоторых задач обработки больших массивов данных, в которых используется ИИ.
«Квантовая машина — очень мощное устройство, но ее сначала нужно "накормить". Это исследование как раз о том, как ее "кормить", загружая [данные] бит за битом, не "перекармливая"», — комментирует Адриан Перес-Салинас из Швейцарской высшей технической школы Цюриха.
Тем не менее, многие вопросы о применении этой работы к реальным устройствам и реальным данным еще предстоит решить. Многие прошлые алгоритмы квантового машинного обучения в итоге были подвергнуты «деквантованию» — адаптированы для применения на обычном оборудовании с сохранением производительности.
Первые возможные применения
Разработка найдет применение в крупных научных экспериментах, таких как Большой адронный коллайдер, где непрерывно генерируются петабайты данных, но большая их часть отбрасывается из-за нехватки компьютерной памяти, считает Ведран Дунко из Лейденского университета. Однако далеко не все задачи ИИ можно будет переложить с традиционных огромных дата-центров на квантовые компьютеры, предупреждает он.
Сейчас исследователи работают как над расширением круга алгоритмов, для которых их метод мог бы быть полезен, так и над созданием новых конфигураций квантовых компьютеров, которые сделали бы их достаточно быстрыми для обработки данных не только с минимальными затратами памяти, но и за приемлемое время.
