211service.com
Een startup gebruikt Quantum Computing om machine learning te stimuleren
afwijzingen
Een bedrijf in Californië heeft zojuist bewezen dat een exotische en potentieel baanbrekende computer kan worden gebruikt om een veelvoorkomende vorm van machine learning uit te voeren.
De prestatie wekt de hoop dat kwantumcomputers, die gebruikmaken van de logica-tartende principes van de kwantumfysica om bepaalde soorten berekeningen met belachelijke snelheden uit te voeren, een grote impact kunnen hebben op het populairste gebied van de technische industrie: kunstmatige intelligentie.
Onderzoekers bij Afwijzingen berekenen , een bedrijf gevestigd in Berkeley, Californië, gebruikte een van zijn prototype kwantumchips - een supergeleidend apparaat dat is ondergebracht in een uitgebreide supergekoelde opstelling - om een zogenaamd clusteringalgoritme uit te voeren. Clustering is een machine learning-techniek die wordt gebruikt om gegevens in vergelijkbare groepen te ordenen. Rigetti maakt vandaag ook de nieuwe kwantumcomputer - die 19 kwantumbits of qubits aankan - beschikbaar via zijn cloud computing-platform, Forest genaamd.
De demonstratie betekent echter niet dat kwantumcomputers klaar zijn om een revolutie teweeg te brengen in AI. Quantumcomputers zijn zo exotisch dat niemand precies weet wat de killer-apps zijn. Het algoritme van Rigetti heeft bijvoorbeeld geen praktisch nut en het is niet helemaal duidelijk hoe nuttig het zou zijn om clustertaken op een kwantummachine uit te voeren.
Toch stelt Will Zeng, hoofd software en applicaties bij Rigetti, dat het werk een belangrijke stap is in de richting van het bouwen van een kwantummachine. Dit is een nieuwe weg naar praktische toepassingen voor kwantumcomputers, zegt Zeng. Clustering is een echt fundamenteel en fundamenteel wiskundig probleem. Niemand heeft ooit aangetoond dat je dit kunt.
Er is momenteel een opmerkelijke hoeveelheid opwinding rond pogingen om praktische kwantumcomputers te ontwikkelen. Grote technologiebedrijven, waaronder IBM, Google, Intel en Microsoft, evenals een paar goed gefinancierde startups racen om exotische machines te bouwen die beloven een fundamenteel nieuwe vorm van computergebruik in te luiden.
Voor het eerst bedacht door natuurkundigen bijna 40 jaar geleden , kwantumcomputers verwerken geen informatie met behulp van binaire een s en 0 s. In plaats daarvan maken ze gebruik van twee kwantumfenomenen - superpositie en verstrengeling - om berekeningen uit te voeren op grote hoeveelheden gegevens tegelijk. De aard van de kwantumfysica betekent dat een computer met slechts 100 qubits in staat moet zijn tot berekeningen op een verbijsterende schaal.
Rigetti is een soort underdog in de race. IBM heeft onlangs aangekondigd dat het een kwantumcomputer heeft gebouwd met 50 qubits, en er gaan geruchten dat Google een apparaat van vergelijkbare schaal heeft. Toch heeft Rigetti genoeg boosters. Het bedrijf heeft ongeveer $ 70 miljoen opgehaald bij investeerders, waaronder Andreessen Horowitz, een van de meest prominente bedrijven in Silicon Valley.
Het hebben van meer qubits staat echter niet noodzakelijk gelijk aan superioriteit. Het handhaven van kwantumtoestanden en het manipuleren van qubits vormen op betrouwbare wijze formidabele uitdagingen.
Net als sommige anderen gebruikt Rigetti een hybride benadering, wat betekent dat de kwantummachine samenwerkt met een conventionele om het programmeren eenvoudiger te maken. Zeng zegt dat de systemen van het bedrijf ook meer modulair zijn dan die van zijn rivalen, wat een aanzienlijk voordeel kan bieden als het gaat om het verder opschalen van machines.
Quantum computing heeft in theorie een enorm potentieel. Er zijn goede aanwijzingen dat kwantummachines kunnen worden gebruikt om cryptografische uitdagingen op te lossen en om nieuw materiaal te simuleren. En er is hoop dat algoritmen zoals die van Rigetti uiteindelijk de wereld van machine learning en AI zullen transformeren.
Kwantumcomputers bereiken nu net een schaal waarop ze werk kunnen uitvoeren dat heel moeilijk, zo niet onmogelijk, zou zijn om zelfs op de krachtigste conventionele supercomputer te draaien. De race om deze drempel te demonstreren met een functionerende machine, ook wel quantum suprematie genoemd, is symbolisch geworden voor de huidige hype. Natuurkundigen zijn het erover eens dat het nog een aantal jaren zal duren voordat kwantumcomputers, en de algoritmen die erop draaien, hun waarde laten zien.
Christopher Monroe , een experimenteel fysicus aan de Universiteit van Maryland en hoofdwetenschapper bij een andere startup voor kwantumcomputers, IonQ , zegt dat het te vroeg is om te suggereren dat kwantumcomputing machine learning zal veranderen. We begrijpen niet echt hoe en waarom klassieke machine learning werkt, dus het lijkt erop dat de toepassing ervan op kwantum een reeds versluierd veld nog verder zou kunnen vertroebelen, zegt hij.
Monroe brengt echter een interessante omgekeerde mogelijkheid naar voren. Hij suggereert dat machine learning een sleutelrol kan spelen bij het betrouwbaarder maken van kwantumcomputers. De groeiende complexiteit van klassieke besturingssystemen voor grote kwantumcomputers heeft misschien een andere aanpak nodig, benadrukt hij. Dus speculeert hij dat misschien niet-kwantum machine learning zal worden gebruikt om het complexe gedrag binnen deze machines te beheren.
Scott Aaronson , die het Quantum Information Center aan de Universiteit van Texas leidt, zegt dat hij verwacht dat kwantumcomputing in de toekomst sommige benaderingen van machinaal leren zal versnellen, hoewel er meer werk nodig zal zijn om te laten zien hoe waardevol dat is.
Zowel Aaronson als Monroe zijn het erover eens dat het van cruciaal belang zal zijn om kwantumcomputers toegankelijk te maken via de cloud, zoals Rigetti, IBM en Google allemaal doen. Toepassingen zullen waarschijnlijk ontstaan als ingenieurs en programmeurs beginnen te experimenteren met deze systemen.
Toegang bieden aan early adopters kan ook een waardevolle inkomstenstroom opleveren voor startups zoals Rigetti. IBM onlangs bekend gemaakt een reeks partners voor zijn kwantumproject, waaronder JPMorgan Chase, Daimler AG, Samsung, Hitachi en Oak Ridge National Laboratory. Deze bedrijven willen zien wat kwantummachines kunnen doen in een reeks toepassingen, waaronder financiële modellering, chemie en route-optimalisatie.
Aaronson vraagt zich af of de groeiende hype uiteindelijk de echte vooruitgang zal tegenhouden, hoewel het moeilijk kan zijn om de twee te scheiden. Aan de andere kant, zegt hij, is het echt een spannende tijd.