Kvantinių technologijų įmonė „Xanadu“ pradėjo naują mokslinių tyrimų iniciatyvą su gynybos pramonės milžine „Lockheed Martin“, siekdama išplėsti kvantinio mašininio mokymosi (QML) galimybių ribas.
Ši partnerystė skirta išsiaiškinti, ar kvantinės sistemos gali tapti pagrindu naujo tipo generatyviesiems modeliams, kurie pralenktų klasikinius dirbtinio intelekto sprendimus duomenų stokojančiose aplinkose.
Abi bendrovės teigia, kad gauti rezultatai ateityje gali turėti įtakos gynybos, finansų ir farmacijos sektorių tyrimams. Tyrimų ašis sutelkta kvantinės teorijos ir pažangaus mašininio mokymosi sankirtoje.
Peržiūrimi kvantinio mokymosi pagrindai
Pagrindinis bendradarbiavimo objektas – generatyvieji modeliai. Tai tokios sistemos, kurios išmoksta atpažinti dėsningumus duomenyse ir geba generuoti naujus, realistiškus rezultatus. Šiandien panašiais principais grindžiami didieji kalbos modeliai ir vaizdų generatoriai.
Vis dėlto klasikiniai generatyvieji modeliai reikalauja milžiniškų duomenų kiekių ir itin didelių skaičiavimo resursų. Jie taip pat sunaudoja daug energijos, todėl jų taikymas ribotas aplinkose, kuriose duomenys yra reti arba griežtai kontroliuojami.
„Xanadu“ ir „Lockheed Martin“ siekia ištirti, ar kvantiniai kompiuteriai gali iš esmės pakeisti šio uždavinio sprendimo būdą. Jų tyrimai orientuoti į Furjė pagrindu veikiančias ir kvantui giminingas operacijas, kurių klasikinės sistemos atkartoti negali.
„Šis darbas – tai bandymas iš naujo permąstyti, kaip kvantiniai kompiuteriai gali mokytis“, – teigė „Xanadu“ įkūrėjas ir generalinis direktorius Christianas Weedbrookas.
„Peržiūrėdami pagrindinius kvantinius primitvus tikimės atrasti visiškai naujų būdų, kaip reprezentuoti ir apdoroti duomenis.“
Pasak jo, „Lockheed Martin“ patirtis sustiprina šią iniciatyvą. „Lockheed Martin“ atsineša gilią domeno ekspertizę, todėl yra ideali partnerė šiam tyrinėjimui. Esame pasirengę kartu nagrinėti šias idėjas ir prisidėti prie besiformuojančios kvantinio mašininio mokymosi teorijos.“
Manoma, kad kvantui giminingos operacijos gali leisti modeliams informacijos atvaizdavimą perkelti į daug didesnio matavimo erdves. Tai galėtų sumažinti reikalingų duomenų kiekį ir suteikti galimybę aptikti naujus dėsningumus už klasikinių metodų ribų.
„Lockheed Martin“ šiame bendradarbiavime mato ir nacionalinio saugumo perspektyvas. Bendrovė jau ilgą laiką investuoja į pažangų skaičiavimą, jutimą ir saugų ryšį.
„Lockheed Martin aktyviai tyrinėjame kvantines technologijas, kurios gali iš esmės pakeisti skaičiavimą ir jutimo sistemas“, – sakė „Lockheed Martin“ kvantinių technologijų vadovė Dani Couger.
„Šis bendras darbas su „Xanadu“ plečia QML ribas ir giliną mūsų supratimą apie tai, kaip būsimos kvantinės sistemos galėtų prisidėti prie nacionalinio saugumo ir pažangių technologijų kūrimo.“
Jei kvantinės sistemos sugebės išnaudoti operacijas, kurios neprieinamos klasikiniam dirbtiniam intelektui, būsimos priemonės galės greičiau ir patikimiau apdoroti informaciją. Tai sustiprintų įvairias jutimo platformas ir duomenų sintezės sistemas.
Tokia pažanga tikėtina prisidėtų ir prie geresnių sprendimų priėmimo palaikymo technologijų kūrimo.
Anapus gynybos sektoriaus, šie tyrimai gali turėti reikšmingos įtakos ir toms pramonės šakoms, kurios remiasi sudėtingomis simuliacijomis.
Finansiniai modeliai, vaistų kūrimo procesai ir pažangiųjų medžiagų tyrimai neretai susiduria su ribotų duomenų problema. Kvantiniu būdu sustiprinti generatyvieji modeliai galėtų pasiūlyti naujus sprendimo kelius.
Ilgalaikės teorijos kūrimas
Ši iniciatyva tęsia platesnę „Xanadu“ tyrimų kryptį kvantinės programinės įrangos ir fotoninio aparatinio turinio srityje. Bendrovė siekia praktinių kvantinių technologijų taikymų kartu plėsdama fundamentinę teoriją.
Šioje partnerystėje pirmiausia pabrėžiama teorinė pusė.
Tyrėjai siekia atsakyti į atvirus klausimus apie tai, kaip kvantinės sistemos mokosi ir geba apibendrinti informaciją. Tikimasi, kad šie pamatai padės projektuoti ateities aparatinę įrangą ir algoritmus.
Kol kas tai – tyrimo stadijoje esantis projektas. Praktinis, didelio masto kvantinis mašininis mokymasis vis dar susiduria su aparatinės įrangos ir stabilumo iššūkiais. Tačiau abi bendrovės įsitikinusios, kad šiandien daromi teoriniai žingsniai gali nulemti rytojaus skaičiavimo pranašumą.
Kvantiniam skaičiavimui subrendus, lenktynės vyks ne tik dėl kubitų skaičiaus bei kokybės.
Vis daugiau dėmesio teks ir algoritmams bei mokymosi struktūroms. „Xanadu“ ir „Lockheed Martin“ dabar siekia atsakyti, ar kvantiniai generatyvieji modeliai gali tapti kita šių lenktynių riba.
