Yapay zeka neden kuantum hesaplamanın öğle yemeğini yiyebilir?

Bir uyarı var: Temel durumlar açık hesaplamalar yerine deneme yanılma yoluyla etkili bir şekilde bulunduğundan, bunlar yalnızca yaklaşık değerlerdir. Ancak ETH Zürih’te araştırmacı ve araştırmanın başka yazarlarından Juan Carrasquilla, yaklaşımın çözümü zor görünen bir sorun üzerinde ilerleme kaydetmesinin nedeninin de bu olduğunu söylüyor. Bilim kıyaslama kağıdı.

Güçlü bir korelasyona sahip bir sistemdeki tüm etkileşimleri hassas bir şekilde takip etmek istiyorsanız, yapmanız gereken hesaplamaların sayısı sistemin boyutuyla birlikte katlanarak artar. Ancak yeterince iyi bir yanıttan memnunsanız, kısayollardan yararlanabileceğiniz pek çok alan vardır.

Carrasquilla, “Belki de onu tam olarak yakalama umudu yoktur” diyor. “Ancak fizikçilerin önemsediği tüm yönleri yakalayabilecek yeterli bilgiyi yakalama umudumuz var. Ve eğer bunu yaparsak, bunun gerçek bir çözümden temelde farkı yoktur.”

Güçlü korelasyona sahip sistemlerin klasik olarak simüle edilmesi genellikle çok zor olsa da, durumun böyle olmadığı dikkate değer örnekler de vardır. Bu, 2023’e göre yüksek sıcaklıktaki süper iletkenlerin modellenmesiyle ilgili bazı sistemleri içerir. kağıt girişi Doğa İletişimi.

Şirketin bu alandaki çalışmalarının çoğuna liderlik eden Microsoft Research’ün araştırma müdürü Frank Noe, “Üstel karmaşıklık nedeniyle, kısayolunu bulamadığınız sorunları her zaman bulabilirsiniz” diyor. “Fakat iyi bir kısayol bulamadığınız sistemlerin sayısının giderek azalacağını düşünüyorum.”

Sihirli mermi yok

Fakat, Stefanie CzischekOttawa Üniversitesi’nde fizik alanında yardımcı doçent olan nöral ağların hangi sorunları fizibil olarak çözebileceğini tahmin etmenin zor olabileceğini söylüyor. Bazı karmaşık sistemler için inanılmaz derecede iyi iş çıkarıyorlar, ancak görünüşte basit olan diğer sistemlerde hesaplama maliyetleri beklenmedik bir şekilde artıyor. “Sınırlarını gerçekten bilmiyoruz” diyor. “Hiç kimse bu sinir ağlarını kullanan sistemleri temsil etmeyi zorlaştıran koşulların neler olduğunu henüz bilmiyor.”

Bu arada diğer klasik kuantum simülasyon tekniklerinde de önemli ilerlemeler kaydedildi, diyor Antoine GeorgesNew York’taki Flatiron Enstitüsü’nün Hesaplamalı Kuantum Fiziği Merkezi’nin yöneticisi, aynı zamanda son gelişmelere de katkıda bulundu. Bilim kıyaslama kağıdı. “Hepsi kendi başlarına başarılı ve aynı zamanda birbirlerini tamamlıyorlar” diyor. “Dolayısıyla bu makine öğrenimi yöntemlerinin diğer tüm yöntemleri tamamen devre dışı bırakacağını düşünmüyorum.”

Kuantum bilgisayarların da kendi nişleri olacak, diyor Martin RoettelerTuzaklanmış iyonlardan yapılmış kuantum bilgisayarları geliştiren IonQ’nun kuantum çözümlerinin kıdemli yöneticisi. Zayıf korelasyonlu sistemleri simüle etmek için klasik yaklaşımların muhtemelen yeterli olacağını kabul etse de, bazı büyük, güçlü korelasyonlu sistemlerin ulaşamayacakları konusunda kendinden emin. “Üstel sizi ısıracak” diyor. “Klasik olarak tedavi edemeyeceğimiz, birbiriyle güçlü korelasyona sahip sistemlere sahip vakalar var. Durumun böyle olduğuna kesinlikle inanıyorum.”