Computerele obișnuite încă le pot întrece pe cele cuantice. Iată cum!

Cercetătorii de la Universitatea din New York (SUA) au descoperit că, în anumite circumstanțe, computerele obișnuite pot ține pasul cu computerele cuantice sau chiar le pot depăși.

Oamenii de știință au constatat că, adoptând o nouă metodă algoritmică inovatoare, computerele obișnuite pot obține un impuls semnificativ în ceea ce privește viteza și precizia, ceea ce ar putea însemna că acestea încă au un viitor în cazul în care computerele cuantice devin omniprezente.

• De ce încearcă cercetătorii să simuleze efectul substanțelor psihedelice asupra Inteligenței Artificiale?
• Agenții AI sunt matematic incapabili să efectueze o muncă funcțională

Mulți experți cred că computația cuantică reprezintă o schimbare de paradigmă față de computația clasică. Acest lucru i se datorează în primul rând faptului că computerele clasice procesează informațiile folosind biți digitali (0 și 1), în timp ce computerele cuantice folosesc biți cuantici (qubiți) pentru a stoca informațiile în valori cuprinse între 0 și 1.

Această abilitate le permite computerelor cuantice să proceseze și să stocheze informații în qubiți și le permite algoritmilor cuantici să depășească echivalenții clasici. În plus, computerele cuantice stochează informații în valori cuprinse între 0 și 1, ceea ce face dificilă imitarea perfectă a acestora de către computerele clasice, explică Interesting Engineering.

Nu vă grăbiți să aruncați computerele obișnuite!

Cu toate acestea, se pare că computerele cuantice sunt fragile și predispuse la pierderi de informații. În plus, chiar dacă informația este păstrată, conversia acesteia în informație clasică necesară pentru calculul practic nu este ușoară.

În schimb, computerele clasice nu suferă de problemele de pierdere și de traducere a informației cu care se confruntă computerele cuantice. În plus, algoritmii clasici pot fi proiectați pentru a profita de aceste provocări și pentru a simula un computer cuantic cu mult mai puține resurse decât se credea anterior, după cum este explicat studiu publicat în PRX Quantum.

Rezultatele studiului indică faptul că computerele obișnuite pot realiza calcule mai rapide și mai precise decât computerele cuantice de ultimă generație. Acest progres a fost realizat cu ajutorul unui algoritm care păstrează doar o parte a informației în stare cuantică și doar câtă este necesară pentru a calcula rezultatul cu precizie.

„Acest lucru arată că există multe căi potențiale pentru îmbunătățirea calculului, inclusiv abordări clasice și cuantice. În plus, munca noastră evidențiază cât de dificil este să obții un avantaj cuantic cu un computer cuantic predispus la erori”, explică Dries Sels, profesor asistent la Departamentul de Fizică al Universității din New York și unul dintre autorii studiului.

Noua metodă, similară cu comprimarea unei fotografii digitale

În acest sens, Sels și colegii săi s-au concentrat pe o rețea tensorială, care se crede că reprezintă interacțiunile dintre qubiți. De-a lungul timpului, a fost dificil de lucrat la astfel de rețele, dar progresele recente în domeniu permit acum optimizarea lor folosind instrumente preluate din inferența statistică.

Totuși, noua metodă se concentrează doar pe cele mai importante părți ale informației și ignoră restul, asemănător cu comprimarea unei fotografii pentru a o face mai mică fără a pierde calitatea. Această metodă le permite computerelor obișnuite să realizeze anumite lucruri interesante pe care computerele cuantice le pot face fără efort.

Cercetătorii compară metoda lor cu comprimarea unei fotografii într-un fișier JPEG, așa cum comprimarea unei fotografii reduce dimensiunea fișierului fără a face imaginea de neînțeles. În acest sens, tehnica lor simplifică problema calculului cuantic astfel încât un computer obișnuit să o poată gestiona mai eficient.

„Alegerea diferitelor structuri pentru rețeaua tensorială corespunde alegerii diferitelor forme de comprimare, ca diferite formate pentru imaginea ta. Suntem în plin proces de dezvoltare a instrumentelor pentru a lucra cu o gamă largă de rețele tensoriale diferite. Această muncă reflectă acest lucru și suntem încrezători că vom ridica ștacheta pentru computația cuantică chiar și mai sus în curând”, explică Joseph Tindall, de la Flatiron Institute (SUA), care a condus proiectul.

Vă recomandăm să citiți și:

A fost creat Copilul AI! Cine și de ce a făcut asta?

Oamenii de știință susțin că chatboții încep să înțeleagă lumea

Duolingo concediază traducători în favoarea Inteligenței Artificiale

Test de cultură generală. Ce este Inteligența Artificială?