Tehnologia cuantică poate accelera procesul de învățare al mașinilor

Un experiment nou la Universitatea din Viena a demonstrat cum tehnologia cuantică poate accelera procesul de învățare al mașinilor. Fizicienii implicați în lucrare au folosit un procesor cuantic pentru fotoni individuali ca robot.

Cercetarea a fost publicată în Nature.

Au fost înregistrate progrese majore recent în domeniul calculului cuantic, iar puterea unor astfel de tehnologii este continuu realizată. Acest lucru a condus la utilizarea tehnologiei în aplicații reale, iar acum experții doresc să combine inteligența artificială (IA) și mașinile autonome cu fizica cuantică și algoritmii.

Procesul de învățare

Pentru a realiza acest lucru, oamenii de știință au cercetat modul în care mecanica cuantică poate ajuta la procesul de învățare al roboților și invers. Unele dintre rezultate au arătat cum roboții pot mișca mai repede sau cum experimentele cuantice pot utiliza tehnici de învățare noi. În ciuda faptului că se deplasează mai repede, roboții nu au fost încă capabili să învețe mai repede, ceea ce este necesar pentru dezvoltarea mașinilor autonome complexe.

Phillip Walther a condus un efort internațional condus de o echipă de fizicieni de la universitate. Ei au fost alăturați de teoreticieni de la Universitatea din Innsbruck, Academia Austriacă de Științe, Universitatea Leiden și Centrul Aerospațial German.

Colaborarea a reușit să demonstreze experimental accelerarea timpului de învățare al unui robot. Echipa s-a bazat pe fotoni individuali și un procesor cuantic fotonic integrat proiectat de MIT. Procesorul a fost utilizat ca robot, învățând să direcționeze fotoni individuali către o direcție predefinită.

Valeria Saggio este autoarea principală a publicației.

“Experimentul a putut arăta că timpul de învățare este semnificativ redus în comparație cu cazul în care nu se utilizează fizică cuantică”, spune Saggio.

Principiul suprapunerii

Robotul poate învăța prin a fi răsplătit pentru efectuarea mișcării corecte. Într-o lume clasică, de exemplu, cu o cotitură la stânga și una la dreapta, doar una poate fi aleasă și corectă. Cu toate acestea, cu tehnologia cuantică, robotul poate utiliza principiul suprapunerii, ceea ce înseamnă că poate efectua ambele cotituri în același timp.

Hand Briegel și echipa sa de la Universitatea din Innsbruck au dezvoltat ideile teoretice despre agenții de învățare cuantică.

“Această caracteristică cheie permite implementarea unui algoritm de căutare cuantică care reduce numărul de încercări pentru a învăța calea corectă. Ca urmare, un agent care poate explora mediul său în suprapunere va învăța semnificativ mai repede decât unul clasic”, spune Briegel.

Conform lui Walther, “Suntem abia la începutul înțelegerii posibilităților inteligenței artificiale cuantice și, prin urmare, fiecare nou rezultat experimental contribuie la dezvoltarea acestui domeniu, care este în prezent considerat unul dintre cele mai fertile domenii pentru calculul cuantic”.