Алгоритм AlphaZero застосовується до квантових обчислень

Квантові обчислення стали більш фокусованими за останні кілька років. Дослідники та компанії по всьому світу постійно працюють над розробкою цієї технології, яка може вирішувати надзвичайно складні проблеми, які є занадто складними для класичних комп’ютерів.

Одна з таких груп, яка працює над квантовим комп’ютером, знаходиться в Ааргуському університеті. Дослідницька група під керівництвом професора Джейкоба Шерсона використала комп’ютерний алгоритм AlphaZero для контролю квантової системи.

Квантові комп’ютери використовують квантову механіку, яка є галуззю фізики, що фокусується на найменших будівельних блоках нашого Всесвіту. Одним з фундаментальних правил є те, що система може існувати в більш ніж одному стані одночасно.

Ці правила перекладаються на комп’ютерну мову, і квантовий комп’ютер може виконувати кілька розрахунків одночасно. Це означає, що квантовий комп’ютер може працювати набагато швидше, ніж звичайні комп’ютери.

Теорія квантових комп’ютерів вже встановлена, але ще не створено повномасштабного квантового комп’ютера.

AlphaZero здатний навчатися самостійно без будь-якого втручання людей. Через це алгоритм能够 перемогти як людей, так і складні комп’ютерні програми в складних іграх, таких як Го, Сьогі та Шахи. AlphaZero зміг зробити це, змагаючись із самим собою та покращуючи з часом.

Алгоритм зміг перемогти провідну шахову програму Stockfish після гри проти себе лише чотири години. Після цього вражаючого виступу данський гросмейстер Петер Гейне Нільсен порівняв AlphaZero з вищою іншопланетною расою.

Дослідницька група в Ааргуському університеті використала комп’ютерні симуляції, щоб продемонструвати, як AlphaZero можна застосувати до трьох різних задач контролю. Ці завдання можуть бути використані в квантовому комп’ютері.

“AlphaZero використовує глибоку нейронну мережу у поєднанні з глибоким прогнозуванням у керованому дереві пошуку, що дозволяє передбачити приховані змінні апроксимації квантового параметричного ландшафту. Для підкреслення переносимості ми застосовуємо та оцінюємо алгоритм на трьох класах задач контролю, використовуючи лише одну спільну множину алгоритмічних гіперпараметрів”, – зазначається в дослідженні.

Дослідження, проведене командою, було опубліковано в Nature Quantum Information.

Ведучий аспірант Могенс Дальгард розповів про те, як команда була вражена здатністю AlphaZero швидко навчатися.

“Коли ми аналізували дані з AlphaZero, ми побачили, що алгоритм навчився використовувати основну симетрію задачі, яку ми спочатку не розглядали. Це був неймовірний досвід.”

Справжній прорив стався завдяки поєднанню AlphaZero, який є надзвичайно вражаючим алгоритмом сам по собі, з спеціалізованим квантовим оптимізаційним алгоритмом.

Згідно з професором Джейкобом Шерсоном, “це вказує на те, що нам все ще потрібні людські навички та досвід, і що метою майбутнього повинно бути розуміння та розвиток гібридних інтелектуальних інтерфейсів, які оптимально використовують сильні сторони обох.”

Команда хоче прискорити розвиток у цій галузі, тому вони опублікували код і зробили його відкритим. Це викликало великий інтерес.

“За кілька годин мене зв’язалися великі технологічні компанії з квантовими лабораторіями та міжнародними провідними університетами, щоб встановити майбутню співпрацю”, – сказав Джейкоб Шерсон. “Тому, ймовірно, не доведеться чекати довго, поки ці методи будуть використані в практичних експериментах по всьому світу.”

DeepMind – це британська компанія, сестринська компанія Google, яка відповідає за створення як AlphaZero, так і AlphaGo. Ці системи тепер демонструють свою важливість у інших галузях, включаючи квантові обчислення.