Fizica cuantică îmbunătățește exponențial unele tipuri de învățare automată

Învățarea automată poate primi un impuls de la fizica cuantică.

La anumite tipuri de sarcini de învățare automată, computerele cuantice au un avantaj exponențial față de calculul standard, raportează oamenii de știință în revista 10 iunie Science. Cercetătorii au demonstrat că, potrivit matematicii cuantice, avantajul se aplică atunci când se utilizează învățarea automată pentru a înțelege sistemele cuantice. Iar echipa a arătat că avantajul se menține în testele din lumea reală.

„Oamenii sunt foarte entuziasmați de potențialul utilizării tehnologiei cuantice pentru a ne îmbunătăți capacitatea de învățare”, spune fizicianul teoretic și informaticianul Hsin-Yuan Huang de la Caltech. Dar nu era în întregime clar dacă învățarea automată ar putea beneficia de fizica cuantică în practică.

În anumite sarcini de învățare automată, oamenii de știință încearcă să culeagă informații despre un sistem cuantic – de exemplu, o moleculă sau un grup de particule – prin efectuarea de experimente repetate și analizarea datelor din aceste experimente pentru a învăța despre sistem.

Huang și colegii săi au studiat mai multe astfel de sarcini. Într-una dintre ele, oamenii de știință urmăresc să discearnă proprietăți ale sistemului cuantic, cum ar fi poziția și impulsul particulelor din interiorul acestuia. Datele cuantice din mai multe experimente ar putea fi introduse în memoria unui computer cuantic, iar computerul ar procesa datele în comun pentru a afla caracteristicile sistemului cuantic.

Cercetătorii au demonstrat teoretic că efectuarea aceleiași caracterizări cu tehnici standard, sau clasice, ar necesita exponențial mai multe experimente pentru a afla aceleași informații. Spre deosebire de un computer clasic, un computer cuantic poate exploata entanglementul – legături cuantice eterice – pentru a analiza mai bine rezultatele mai multor experimente.

Dar noua lucrare depășește doar partea teoretică. „Este crucial să înțelegem dacă acest lucru este realist, dacă este ceva ce am putea vedea în laborator sau dacă este doar teoretic”, spune Dorit Aharonov de la Universitatea Ebraică din Ierusalim, care nu a fost implicată în cercetare.

Astfel, cercetătorii au testat sarcini de învățare automată cu calculatorul cuantic al Google, Sycamore (SN: 10/23/19). În loc să măsoare un sistem cuantic real, echipa a folosit date cuantice simulate și le-a analizat folosind fie tehnici cuantice, fie clasice.

Învățarea automată cuantică a câștigat și acolo, chiar dacă calculatorul cuantic al Google este zgomotos, ceea ce înseamnă că erorile se pot strecura în calcule. În cele din urmă, oamenii de știință plănuiesc să construiască calculatoare cuantice care își pot corecta propriile erori (SN: 6/22/20). Dar, deocamdată, chiar și fără această corecție a erorilor, învățarea mecanică cuantică a prevalat.