Sciencemag.cz
Doporučujeme
Dalším využití umělé inteligence se má inspirovat mj. hrou Minecraft. Umělá inteligence v tomto případě nemá nic společného s kvantovými algoritmy, ale automaticky odstraňuje defekty v hardwarové realizaci kvantového počítače.
Vzhledem k povaze kvantových počítačů i velmi drobná vada může zásadně ovlivnit jejich fungování. U kvantových počítačů na bázi polovodičů/tranzistorů je povolena mnohem menší tolerance než v případě použití těchto součástek pro počítače klasické. Případné nedokonalosti je třeba řešit úpravou vstupních napětí pro jednotlivé body/komponenty. I pro jediný prvek (qubit) je ale ruční ladění velmi náročné; má-li být kvantový počítač prakticky využitelný (počet qubitů apod.), může mít řádově až miliardy prvků a ruční ladění je nemožné. I v současných menších systémech vyžaduje ruční ladění znalosti příslušné fyziky, zkušenost/školení a navíc pořádný kus intuice. To dále zvýrazňuje už tak dost velké potíže kvantových počítačů se škálováním.
Studie publikovaná v Nature Communications popisuje algoritmus strojového učení, který by měl tento problém vyřešit. Postup se má inspirovat průzkumem jeskyně a těžbou v Minecraftu. Algoritmus zde optimalizuje efektivitu, tj. kde má smysl dále experimentovat s nastavováním vstupních napětí.
Na příslušném projektu se podíleli výzkumníci z Oxford University, DeepMind (Google), University of Basel (Basilej) a Lancaster University.
H. Moon et al. Machine learning enables completely automatic tuning of a quantum device faster than human experts, Nature Communications (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-17835-9
Zdroj: TechXplore.com/University of Oxford
Umělá inteligence odhalila podobnosti mezi zcela různými profesemi
