שיטה היברידית חדשה משיגה דיוק גבוה יותר ב־20% ודורשת פחות משאבים, תוך שימוש במחשב קוונטי בשלב האימון של מודלי AI
מחקר חדש מיוניברסיטי קולג' לונדון (UCL) מציג פריצת דרך בתחום הבינה המלאכותית: שילוב של מחשוב קוונטי עם מודלים של למידת מכונה מאפשר לחזות טוב יותר התנהגות של מערכות מורכבות וכאוטיות, כגון זרימת נוזלים וגזים.
החוקרים פיתחו גישה היברידית, שבה מחשב קוונטי משמש בשלב מרכזי בתהליך האימון של המודל. בניגוד למחשבים קלאסיים המשתמשים בביטים (0 או 1), מחשבים קוונטיים משתמשים בקיוביטים שיכולים להימצא במצבים מרובים בו־זמנית, וכן להשפיע זה על זה באמצעות שזירה קוונטית. תכונות אלו מאפשרות לייצג מגוון רחב של מצבים פיזיקליים גם עם מספר קטן יחסית של קיוביטים.
במקום להפעיל סימולציות ארוכות ומורכבות, או להסתמך על מודלי AI שעלולים לאבד דיוק לאורך זמן, החוקרים השתמשו במחשב קוונטי כדי לזהות דפוסים סטטיסטיים יציבים בתוך הנתונים. דפוסים אלה, המכונים תכונות בלתי משתנות, שימשו לאחר מכן לאימון מודל בינה מלאכותית על מחשב־על קלאסי.
התוצאות היו מרשימות: המודל המשולב היה מדויק בכ־20% יותר ממודלים סטנדרטיים, ושמר על יציבות לאורך זמן גם כאשר חזה מערכות כאוטיות. בנוסף, השיטה דרשה הרבה פחות זיכרון – עד מאות פעמים פחות – מה שהופך אותה ליעילה במיוחד עבור סימולציות גדולות ומורכבות.
בעיות בתחום דינמיקת זורמים
המחקר התמקד במיוחד בבעיות של דינמיקת זורמים, תחום מרכזי בפיזיקה ובהנדסה. הבנה מדויקת של זרימת נוזלים וגזים חיונית לחיזוי מזג אוויר ואקלים, לתכנון מערכות תחבורה, להבנת זרימת דם בגוף האדם ואף לתכנון טורבינות רוח יעילות יותר.
אחת המשמעויות החשובות של המחקר היא הדגמה של מה שמכונה “יתרון קוונטי” – מצב שבו מחשוב קוונטי מספק תוצאה טובה יותר מזו שניתן להשיג באמצעים קלאסיים בלבד. החוקרים מציינים כי זהו אחד המקרים הראשונים שבהם יתרון כזה מתבטא ביישום מעשי, ולא רק בתיאוריה.
עם זאת, מחשבים קוונטיים עדיין נמצאים בשלב מוקדם של פיתוח, וסובלים מרעש, שגיאות והפרעות. כדי להתמודד עם מגבלות אלה, החוקרים שילבו את המחשב הקוונטי רק בשלב אחד בתהליך, במקום להעביר נתונים הלוך ושוב בין מערכות קוונטיות וקלאסיות.
המחקר בוצע באמצעות מחשב קוונטי בן 20 קיוביטים, שפעל בטמפרטורה הקרובה לאפס המוחלט (כמינוס 273 מעלות צלזיוס), וחובר למחשב־על במרכז מיחשוב בגרמניה. החוקרים מתכננים כעת להרחיב את השיטה למערכות מורכבות יותר ולבדוק את יישומה בתרחישים מהעולם האמיתי.
בסיכומו של דבר, השילוב בין מיחשוב קוונטי לבינה מלאכותית עשוי לסמן כיוון חדש במדע החישובי: מודלים מדויקים יותר, מהירים יותר וחסכוניים יותר במשאבים, שיכולים לשפר את יכולת החיזוי בתחומים רבים – מאקלים ועד רפואה.
למאמר המדעי: DOI: 10.1126/sciadv.aec5049
עוד בנושא באתר הידען:
