Чому створення квантового чіпа Willow безпосередньо пов’язано із розвитком ШІ

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

«Якщо ви думаєте, що розумієте квантову механіку — то ви не розумієте квантову механіку», — Нобелівський лауреат Річард Фейнман.

Лабораторія Google Quantum AI, — назва проєкту вже натякає, — нещодавно презентувала свій новий квантовий чіп Willow. Розробка викликала фурор, тому що розв’язала надскладну задачу менш ніж за п’ять хвилин. У сучасних суперкомп’ютерів на це пішло б приблизно десять септильйонів років — що значно перевищує вік Всесвіту.

Сама задача, це специфічний бенчмарк — щось, із чим можуть справитися лише квантові комп’ютери. Практичних застосувань це рішення поки що точно не має.

Але тест принаймні показує, що Willow сильно еволюціонував порівняно із минулими версіями.

«Willow тепер має найкращу у своєму класі продуктивність у двох системних тестах, про які йшлося вище: квантова корекція помилок та випадкова вибірка схем(...) Це вражаюче ~5-кратне покращення порівняно з попереднім поколінням наших чіпів», — пишуть у Quantum AI.

GPT на квантовому комп’ютері

Так, така наукова робота вже існує: фахівці провели дослідження — як відтворити сучасні трансформери на квантовому комп’ютері.

Важливий висновок роботи: вже існує теоретична база для створення LLM — тобто дослідники «переклали» основні механізми роботи нейромережі на квантову основу. Тепер залишилось подолати технічні обмеження — збільшити кількість кубітів.

«Переклад демонструє можливість реалізації складних мовних моделей на квантових комп’ютерах, що є першим кроком до використання квантових обчислень для розширення можливостей великих мовних моделей (LLM)», — йдеться у статті.

Особливі складнощі у дослідників викликала функція «softmax». Їм довелося створювати власний аналог, який виконував би ті ж самі функції.

Квантова генеративна модель

Паралельно, інша команда створила свою власну генеративну систему для створення зображень. У роботі були використані гібридні підходи, в яких дослідники поєднали класичні і квантові обчислення.

Що важливого: це вже робоча модель і вже існують реальні результати у вигляді згенерованого MNIST датасету. За словами дослідників — вони за якістю кращі ніж оригінальні.

У цьому випадку також скоріше важлива перспектива — використання генеративних нейромереж для створення синтетичних даних для тренування інших моделей. Наприклад, генерація фізичних властивостей матеріалів, яких просто немає у природі або нових розшифрованих криптографічних схем.

Просто додайте кубітів

Кожен піонерський проєкт у сфері квантових обчислень у своїх висновках зазначає щось на кшталт: «для повної реалізації створенні системи нам потрібно більше потужностей».

Тобто — потрібні потужніші чіпи. У деяких випадках дослідники самі не впевнені — наскільки більше кубітів їм треба, щоб усе працювало. Просто більше.

Науковцям з Google вдалося подолати цю найкритичнішу проблему: раніше, якщо до чіпа просто додавали додаткові кубіти, кількість помилок та шумів росла. Це була проблема із якою дослідники билися останні 30 років.

Тепер, якщо додавати кубіти, кількість помилок експоненційно знижується. Чи це і є перемога? Дійсно, це перемога.

Втім, у Quantum AI кажуть, що все не так просто: «Ми зосереджуємось на якості, а не лише на кількості — адже виробництво більшої кількості кубітів не допоможе, якщо вони не будуть достатньо якісними»

Як новий чіп Willow вплине на ШІ

«Мої колеги іноді запитують мене: чому я покинув бурхливо ростучу сферу штучного інтелекту, щоб зосередитися на квантових обчисленнях? Я відповідаю, що обидві технології виявляться найбільш трансформаційними технологіями нашого часу, але просунутий ШІ значно виграє від доступу до квантових обчислень», — зазначає Hartmut Neven, голова Quantum AI.

Як підкреслює науковець, ключова особливість квантових алгоритмів у тому, що вони мають закони масштабування. Це означає, що з ростом задачі (наприклад, обсягу даних чи складності) квантовий комп’ютер буде працювати набагато швидше та \ або ефективніше, ніж класичний комп’ютер.

Такі алгоритми можуть значно допомогти в обробці гігантських масивів даних — що є основою навчання моделей ШІ.

Звісно, крім прогресу ШІ, існують інші численні можливості використання квантових обчислень:

• Відкриття нових ліків.
• Розробка ефективних акумуляторів для електромобілів.
• Прискорення прогресу у термоядерному синтезі.
• Створення нових енергетичних альтернатив тощо.

У цих сферах квантові обчислення вже досягли певних результатів.

Довідка: Willow є частиною програми Quantum AI, яка реалізується в дослідницькому центрі Google у Санта-Барбарі. Цей кампус містить центр обробки квантових даних, лабораторії для досліджень і виготовлення квантових процесорів.

А що ви думаєте, про те як вплинуть квантові технології на розробки у сфері ШІ? Діліться своїми думками!