Makine Öğrenme Sürecini Hızlandırabilen Kuantum Teknolojisi

Vienna Üniversitesi’nde yapılan yeni bir deney, kuantum teknolojisinin makine öğrenme sürecini nasıl hızlandırabileceğini gösterdi. Çalışmaya katılan fizikçiler, tek fotonlar için bir kuantum işlemciyi bir robot olarak kullandı.

Araştırma Nature dergisinde yayımlandı.

Kuantum hesaplama alanında yakın zamanda önemli gelişmeler yaşandı ve bu teknolojilerin gücü sürekli olarak gerçekleştiriliyor. Bu, teknolojinin gerçek yaşam uygulamalarında kullanılmasına yol açtı ve şimdi uzmanlar, yapay zeka (AI) ve otonom makineleri kuantum fiziği ve algoritmalarıyla birleştirmek istiyor.

Öğrenme Süreci

Bunu başarmak için bilim adamları, kuantum mekaniğinin robotların öğrenme sürecine nasıl yardımcı olabileceğini ve bunun tersi nasıl olabileceğini araştırdı. Bazı sonuçlar, robotların daha hızlı hareket edebileceği veya kuantum deneylerinin yeni öğrenme teknikleri kullanabileceğini gösterdi. Ancak daha hızlı hareket etme rağmen, robotlar henüz daha hızlı öğrenemiyor, bu da karmaşık otonom makinelerin geliştirilmesi için gerekli.

Phillip Walther, Viyana Üniversitesi’ndeki fizikçilerden oluşan bir ekibin liderliğindeki uluslararası bir çabayı yönetti. Onlara, Innsbruck Üniversitesi, Avusturya Bilimler Akademisi, Leiden Üniversitesi ve Alman Havacılık ve Uzay Merkezi’nden teorisyenler katıldı.

İşbirliği, bir robotun öğrenme süresinin hızlandırılmasının deneysel olarak kanıtlanmasını başardı. Ekibin MIT tarafından tasarlanan entegre bir fotonik kuantum işlemci ve tek fotonlar kullanıldı. İşlemci, önceden tanımlanmış bir yöne tek fotonları yönlendirmeyi öğrenen bir robot olarak kullanıldı.

Valeria Saggio, yayının ilk yazarı.

“Deney, öğrenme süresinin, kuantum fiziğinin kullanılmadığı duruma kıyasla önemli ölçüde azaltıldığını gösterdi” diyor Saggio.

Superposition Prensibi

Robot, doğru hareketi tamamladığında ödüllendirilerek öğrenilebilir. Klasik bir dünyada, örneğin sol ve sağ dönüş için, yalnızca biri seçilebilir ve doğru olabilir. Ancak kuantum teknolojisi ile robot, süperpozisyon prensibini kullanarak hem sol hem de sağ dönüşü aynı anda gerçekleştirebilir.

Hand Briegel ve Innsbruck Üniversitesi’ndeki ekibi, kuantum öğrenme ajanları hakkında teorik fikirleri geliştirdi.

“Bu ana özellik, öğrenme için doğru yolu bulmak amacıyla bir kuantum arama algoritmasının uygulanmasını sağlar. Sonuç olarak, ortamını süperpozisyon içinde keşfedebilen bir ajan, klasik karşıtından önemli ölçüde daha hızlı öğrenir” diyor Briegel.

Walther’e göre, “Kuantum yapay zeka olanaklarının anlaşılması için sadece başlangıç noktasındayız ve bu nedenle her yeni deneysel sonuç, şu anda kuantum hesaplamanın en verimli alanlarından biri olarak görülen bu alanın geliştirilmesine katkıda bulunuyor.”