Искусственные нейроны становятся квантовыми с фотонными цепями

Прочитано: 2204 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 голосов, среднее: 5,00 из 5)
Loading ... Loading ...


В последние годы искусственный интеллект стал повсеместным с такими приложениями, как интерпретация речи, распознавание изображений, медицинская диагностика и многие другие. В то же время было доказано, что квантовая технология способна обеспечить вычислительную мощность, недоступную даже самому большому в мире суперкомпьютеру. Физики из Венского университета продемонстрировали новое устройство под названием квантовый мемристор, которое может позволить нам объединить эти два мира, открывая беспрецедентные возможности. Эксперимент, проведенный в сотрудничестве с Национальным исследовательским советом (CNR) и Миланским политехническим университетом в Италии, был реализован на интегрированном квантовом процессоре, работающем на одиночных фотонах. Работа опубликована в текущем номере журнала Nature Photonics.

В основе всех приложений искусственного интеллекта лежат математические модели, называемые нейронными сетями. Эти модели вдохновлены биологической структурой человеческого мозга, состоящей из взаимосвязанных узлов. Точно так же, как наш мозг учится, постоянно перестраивая связи между нейронами, нейронные сети можно математически обучать, настраивая их внутреннюю структуру, пока они не станут способными к задачам человеческого уровня: распознавать наше лицо, интерпретировать медицинские изображения для диагностики, даже управлять нашими автомобилями. Таким образом, наличие интегрированных устройств, способных быстро и эффективно выполнять вычисления, связанные с нейронными сетями , стало основным направлением исследований, как академических, так и промышленных.

Одним из основных изменений в этой области стало открытие мемристора, сделанное в 2008 году. Это устройство меняет свое сопротивление в зависимости от памяти о прошлом токе, отсюда и название резистор-память или мемристор. Сразу же после его открытия ученые поняли, что (среди многих других применений) своеобразное поведение мемристоров было удивительно похоже на поведение нейронных синапсов. Таким образом, мемристор стал фундаментальным строительным блоком нейроморфной архитектуры.

Группа физиков-экспериментаторов из Венского университета, Национального исследовательского совета (CNR) и Миланского политехнического университета под руководством профессора Филипа Вальтера и доктора Роберто Оселламе продемонстрировала, что можно спроектировать устройство, обладающее ведет себя так же, как мемристор, при этом воздействуя на квантовые состояния и имея возможность кодировать и передавать квантовую информацию . Другими словами, квантовый мемристор. Реализация такого устройства является сложной задачей, потому что динамика мемристора имеет тенденцию противоречить типичному квантовому поведению.

Используя отдельные фотоны (то есть отдельные квантовые частицы света) и используя их уникальную способность распространяться одновременно в суперпозиции двух или более путей, физики преодолели эту проблему. В их эксперименте одиночные фотоны распространяются по волноводам, нанесенным лазером на стеклянную подложку, и направляются по суперпозиции нескольких путей. Один из этих путей используется для измерения потока фотонов, проходящих через устройство, и это количество — через сложную электронную схему обратной связи — модулирует передачу на другом выходе, таким образом достигая желаемого мемристивного поведения.

Помимо демонстрации квантового мемристора, исследователи представили модели, показывающие, что оптические сети с квантовым мемристором можно использовать для обучения как классическим, так и квантовым задачам, намекая на тот факт, что квантовый мемристор может быть недостающим звеном между искусственным интеллектом и квантовыми вычислениями.

«Раскрытие полного потенциала квантовых ресурсов в рамках искусственного интеллекта — одна из самых больших задач текущих исследований в области квантовой физики и компьютерных наук», — говорит Микеле Спаньоло, первый автор публикации в журнале Nature Photonics . Группа Филипа Вальтера из Венского университета также недавно продемонстрировала, что роботы могут быстрее обучаться при использовании квантовых ресурсов и заимствовании схем из квантовых вычислений. Это новое достижение представляет собой еще один шаг к будущему, в котором квантовый искусственный интеллект станет реальностью.

Искусственные нейроны становятся квантовыми с фотонными цепями



Новости партнеров