Kvantinių technologijų įmonė „Xanadu“ kartu su gynybos pramonės milžine „Lockheed Martin“ pradėjo naują mokslinių tyrimų iniciatyvą. Jos tikslas – praplėsti kvantinio mašininio mokymosi (QML) galimybių ribas.
Partnerystės esmė – išsiaiškinti, ar kvantinės sistemos galėtų tapti pagrindu naujo tipo generatyviesiems modeliams, kurie duomenų stokojančiose aplinkose pranoktų klasikinius dirbtinio intelekto sprendimus.
Abi bendrovės teigia, kad ateityje gauti rezultatai gali turėti įtakos gynybos, finansų ir farmacijos sektorių tyrimams. Tyrimų kryptis sutelkta kvantinės teorijos ir pažangaus mašininio mokymosi sankirtoje.
Peržiūrimi kvantinio mokymosi pagrindai
Pagrindinis bendradarbiavimo objektas – generatyvieji modeliai. Tai sistemos, kurios išmoksta atpažinti duomenyse esančius dėsningumus 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 didelių skaičiavimo resursų. Be to, jie suvartoja daug energijos, todėl jų taikymas ribotas aplinkose, kuriose duomenys yra reti, jautrūs arba griežtai kontroliuojami.
„Xanadu“ ir „Lockheed Martin“ siekia ištirti, ar kvantiniai kompiuteriai gali iš esmės pakeisti šio uždavinio sprendimo būdą. Tyrimai orientuoti į Furjė transformacijomis pagrįstas ir kvantinei fizikai giminingas operacijas, kurių klasikinės sistemos pilnavertiškai 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“, – pridūrė jis.
Pasak C. Weedbrooko, „Lockheed Martin“ patirtis šią iniciatyvą sustiprina: bendrovė atsineša gilią srities (domeno) ekspertizę, todėl yra itin tinkama partnerė šiam tyrinėjimui. Abi pusės ketina kartu nagrinėti šias idėjas ir prisidėti prie besiformuojančios kvantinio mašininio mokymosi teorijos.
Manoma, kad kvantinei fizikai būdingos operacijos gali leisti modeliams informaciją atvaizduoti daug didesnių matmenų erdvėse. Tai galėtų sumažinti reikalingų duomenų kiekį ir padėti aptikti dėsningumus, kurie klasikiniams metodams yra sunkiai pasiekiami.
„Lockheed Martin“ šiame bendradarbiavime taip pat įžvelgia nacionalinio saugumo perspektyvą. Bendrovė jau ilgą laiką investuoja į pažangų skaičiavimą, jutiklių technologijas 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 gilina mūsų supratimą apie tai, kaip būsimos kvantinės sistemos galėtų prisidėti prie nacionalinio saugumo ir pažangių technologijų kūrimo“, – teigė ji.
Jei kvantinės sistemos sugebės efektyviai išnaudoti operacijas, kurių klasikinis dirbtinis intelektas neturi, ateities sprendimai galės greičiau ir patikimiau apdoroti informaciją. Tai galėtų sustiprinti įvairias jutiklių platformas ir duomenų sintezės sistemas.
Tokia pažanga tikėtina prisidėtų ir prie pažangesnių sprendimų priėmimo palaikymo technologijų kūrimo.
Neapsiribojant gynybos sektoriumi, šie tyrimai gali būti reikšmingi ir pramonės šakoms, kurios remiasi sudėtingomis simuliacijomis.
Finansų modeliai, vaistų kūrimo procesai ir pažangiųjų medžiagų tyrimai dažnai susiduria su ribotų duomenų problema. Kvantiniais metodais sustiprinti generatyvieji modeliai galėtų pasiūlyti naujų sprendimo krypčių.
Ilgalaikės teorijos kūrimas
Ši iniciatyva tęsia platesnę „Xanadu“ tyrimų kryptį kvantinės programinės įrangos ir fotoninės aparatinės įrangos srityje. Bendrovė siekia praktinių kvantinių technologijų pritaikymų, kartu plėsdama fundamentinę teoriją.
Šioje partnerystėje pirmiausia akcentuojama teorinė pusė.
Tyrėjai siekia atsakyti į atvirus klausimus, kaip kvantinės sistemos mokosi ir kaip jos geba apibendrinti informaciją. Tikimasi, kad šie pagrindai padės projektuoti ateities aparatinę įrangą ir algoritmus.
Kol kas tai – ankstyvosios tyrimų stadijos projektas. Praktinis, didelio masto kvantinis mašininis mokymasis vis dar susiduria su aparatinės įrangos brandos, triukšmo ir stabilumo iššūkiais. Vis dėlto abi bendrovės įsitikinusios, kad šiandien daromi teoriniai žingsniai gali nulemti rytojaus skaičiavimo pranašumą.
Kvantiniam skaičiavimui bręstant, varžybos vyks ne vien dėl kubitų skaičiaus ar jų kokybės. Vis svarbesni taps algoritmai ir mokymosi struktūros. „Xanadu“ ir „Lockheed Martin“ siekia atsakyti, ar kvantiniai generatyvieji modeliai gali tapti kita šių lenktynių riba.
