Азыркы учурдун көңүл бурдурган изилдөө багыттарынын бири – жакында эле пайда болгон эки технологиялык жетишкендиктин айкалышы: машиналык үйрөнүү жана кванттык эсептөө.
Австриянын Вена университетиндеги эксперименталдык изилдөө көрсөткөндөй, чакан масштабдагы кванттык компьютерлер да машиналык үйрөнүү алгоритмдеринин натыйжалуулугун жогорулата алат.
Бул нерсе аталган университеттин эл аралык изилдөөчүлөр тобу тарабынан фотондук кванттык процессордо далилденген.
Алардын жакында эле Nature Photonics журналында жарыяланган илимий иши оптикалык кванттык компьютерлер үчүн келечектүү жаңы колдонмолорду көргөзгөнү 6-июнь күнү университеттин өзүнүн интернет баракчасында жазылды.
https://physik.univie.ac.at/…/quantum-computers-boost…/
Анда белгиленгендей, жакында болгон илимий жетишкендиктер келечектеги технологиялардын өнүгүш багытын аныктады.
Бир жагынан, машиналык үйрөнүү жана жасалма интеллект адамдын жашоосун: күнүмдүк иштерден баштап, илимий изилдөөлөргө чейин түп-тамырынан өзгөртүүдө. Экинчи жагынан, кванттык эсептөө эсептөөнүн жаңы парадигмасы катары жаралды.
Ушул келечектүү эки тармактын айкалышынан жаңы изилдөө багыты – кванттык машиналык үйрөнүү пайда болду.
Бул тармак алгоритмдер кванттык платформаларда иштегенде алардын ылдамдыгын, натыйжалуулугун же тактыгын жогорулатуунун мүмкүнчүлүктөрүн изилдөөгө багытталган.
Бирок азыркы технологиядагы кванттык компьютерлерде мындай артыкчылыкка жетишүү дагы эле ачык көйгөй бойдон калууда.
Дал ушул жерден эл аралык изилдөөчүлөр тобу кийинки кадамды жасап, Вена университетинин окумуштуулары жүргүзгөн жаңы экспериментти иштеп чыгышты.
Экспериментте Politecnico di Milano (Италия) университетинде курулган кванттык фотондук схема колдонулуп, ал Quantinuum (Улуу Британия) компаниясынын изилдөөчүлөрү тарабынан сунушталган машиналык үйрөнүү алгоритмин иштетти.
Максат – маалымат чекиттерин фотондук кванттык компьютер менен классификациялоо жана кванттык эффекттердин салымын өзүнчө бөлүп көрсөтүү аркылуу, классикалык компьютерлерге салыштырмалуу кандай артыкчылык бар экенин түшүнүү болгон.
Эксперимент көрсөткөндөй, чакан өлчөмдөгү кванттык процессорлор деле салттуу алгоритмдерге караганда жакшыраак иштей алат.
“Биз айрым конкреттүү тапшырмалар үчүн биздин алгоритм классикалык аналогуна караганда азыраак ката кетирерин аныктадык”,- деп түшүндүрдү долбоордун жетекчиси, Вена университетинин профессору, кванттык эсептөө боюнча адис Филип Вальтер (Philip Walther).
“Бул болсо, учурдагы кванттык компьютерлер эң алдыңкы заманбаптехнологиялардан ашпай туруп деле жакшы жыйынтыктарды көрсөтө аларын билдирет”, — деп кошумчалады Чжэнхао Ин (Zhenghao Yin), Nature Photonics журналындагы макаланын башкы автору.
Жаңы изилдөөнүн дагы бир кызыктуу жагы – фотондук платформалар стандарттык компьютерлерге салыштырмалуу энергияны азыраак керектейт.
“Машиналык үйрөнүү алгоритмдеринин энергия талаптары өтө жогору болуп, аларды колдонуу кыйынга турган учурда бул өзгөчө маанилүү”, -деп баса белгилейт макаланын биргелешкен автору Ирис Агрести ( Iris Agresti).
Вена университети жазгандай, бул изилдөөнүн жыйынтыгы кванттык эсептөөгө да, кадимки эсептөөгө да таасир этет. Себеби, ал кванттык мүмкүнчүлүктөр пайдалуу болгон тапшырмаларды так көрсөтүү менен, эсептөө тармагындагы жаңы ыкмаларды ачып берет.
Изилдөөчүлөрдүн жыйынтыгы кванттык эсептөөгө таасир этет, анткени ал кванттык эффекттерден пайда көрө турган тапшырмаларды аныктайт, ошондой эле стандарттык эсептөөгө да таасир этет.
Кванттык технологияларга таянган жаңы алгоритмдер келечекте компьютерлерди ылдамыраак кылып, ошол эле учурда электр энергиясын азырак талап кылышы мүмкүн.
Илимий терминдерге түшүндүрмө:
Кванттык эсептөө – компьютер илиминде пайда болгон жаңы тармак, зат менен энергиянын атомдук жана субатомдук деңгээлдеги жүрүм-турумун түшүндүргөн кванттык теорияга негизделген компьютердик технологияны өнүктүрүү багыты.
Классикалык компьютерлер биттерди (компьютерлер үчүн маалыматты чагылдыруунун эң жөнөкөй бирдиги – 0 же 1) колдонсо, кванттык компьютерлер кванттык биттерди же “кубиттерди” колдонушат, алар бир эле учурда 0 жана 1 абалында боло алышат (бул “суперпозиция” деп аталат).
Мунун аркасында кванттык компьютер бир эле учурда көптөгөн мүмкүнчүлүктөрдү иштеп чыгууга жөндөмдүү.
Машиналык үйрөнүү (ML) – бул жасалма интеллекттин бир бөлүгү, ал компьютерлерге атайын түрдө программаланбастан эле маалыматтардан өз алдынча үйрөнүүгө мүмкүнчүлүк берген технология. Ал маалыматтарды талдап, үлгүлөрдү таанып, ошого жараша чечимдерди же болжолдоолорду жасайт.
Фотондук кванттык процессор – кванттык эсептөөлөрдү жүргүзүү үчүн жарыктын бөлүкчөлөрүн, же болбосо фотондорду кубит катары колдонгон түзүлүш. Фотондук процессорлор айрыкча кванттык байланыш, криптография жана симуляция сыяктуу тез иштөөнү жана туруктуулукту талап кылган колдонмолор үчүн абдан ылайыктуу.
Шилтемелер:
- Жаңылык Вена университетинин https://physik.univie.ac.at/en баракчасындагы маалыматка негизделип жазылды.
- Илимий жаңылыкка негиз болгон изилдөө Nature журналында https://www.nature.com/articles/s41566-025-01682-5 жарыяланган.
- Сүрөт unplash.com сайтынан алынды.
- Илимий терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.
