In letzter Zeit scheint es Mode geworden zu sein, über künstliche Intelligenz (KI) zu sprechen, und dieser Ausdruck wird jetzt verwendet, wo immer dies möglich ist. Trotzdem kann die Technologie selbst in mehreren Bereichen gleichzeitig nützlich sein. Ebenso hat das Quantencomputing als angeblich revolutionäres Werkzeug, das unter anderem die Cyber-Abwehr stärken und sogar ein neues Internet schaffen könnte, erneut Beachtung gefunden. Und obwohl beide Technologien in den letzten Jahren ernsthafte Fortschritte gemacht haben, sind sie noch lange nicht perfekt, egal wie jemand es anders haben möchte.
Dies gilt insbesondere für die KI, bei der es sich in der aktuellen Form hauptsächlich um spezialisierte Algorithmen für maschinelles Lernen handelt, mit denen einzelne Aufgaben automatisch ausgeführt werden können. Laut Forschern des Zentrums für Quantentechnologie an der National University of Singapore (NUS) kann die KI durch Quantencomputer erheblich verbessert werden.
In einer neuen Studie, die in der Zeitschrift Physical Review Letters veröffentlicht wurde, haben Wissenschaftler am NUS einen Quantenalgorithmus für lineare Gleichungssysteme vorgeschlagen, der eine wesentlich effizientere Quantencomputeranalyse großer Datensätze ermöglicht.
„Bisher wurden ähnliche Quantenalgorithmen für einen engen Bereich von Problemen verwendet. Wir müssen sie verbessern, wenn wir eine Quantenbeschleunigung für andere Daten erreichen wollen “, sagte der Studienautor Zhao Zhikuan in einer Pressemitteilung.
Ein Quantenalgorithmus ist in einfachen Worten ein Algorithmus, der entwickelt wurde, um in realistischen Quantenberechnungsmodellen zu laufen. Wie herkömmliche Algorithmen ist Quanten ein schrittweises Verfahren, verwendet jedoch Phänomene, die für die Quantenberechnung spezifisch sind, wie Quantenverschränkung und Überlagerung.
In diesem Fall führt der Algorithmus zum Lösen linearer Systeme Berechnungen unter Verwendung großer Datenmatrizen durch. Solche groß angelegten Aufgaben eignen sich besser für Quantencomputer.
Besser schneller stärker
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Mit anderen Worten, der Algorithmus zum Lösen linearer Systeme bietet im Vergleich zu klassischen Computern eine schnellere und leistungsfähigere Rechenmethode. Die erste Version eines solchen Quantenalgorithmus, der 2009 entwickelt wurde, legte den Grundstein für die Erforschung von Quantenformen der KI und des maschinellen Lernens.
"Quantenmaschinelles Lernen ist ein sich entwickelndes Gebiet, in dem Forscher versuchen, die Leistungsfähigkeit der Quanteninformationsverarbeitung zu nutzen, um die Ausführung klassischer maschineller Lernaufgaben zu beschleunigen", heißt es in dem Forschungsbericht. Ob dies die KI schlauer macht, ist eine andere Frage.
Die heutigen KI-Systeme und ihre Algorithmen für maschinelles Lernen sind bereits in der Lage, enorme Rechenmengen durchzuführen. Der Prozess der Verarbeitung von Datensätzen (und dies sind normalerweise Tonnen von Informationen, durch die sich die KI bewegt) wird definitiv durch Quantencomputer beschleunigt.
Bevor der von Zhao und seinen Kollegen entwickelte Algorithmus nützlich sein kann, müssen wir natürlich geeignetere Quantencomputer erstellen. Angesichts des Arbeitsaufwands an dieser Front kann davon ausgegangen werden, dass es nicht lange dauern wird, bis das Konzept Wirklichkeit wird.
"Wir gehen davon aus, dass es drei bis vier Jahre dauern wird, bis aktuelle Hardwareexperimente auf Quantencomputer in künstlicher Intelligenz angewendet werden", sagte Zhao in einer Pressemitteilung. In der Zwischenzeit plant sein Team, in Kürze zu demonstrieren, wie der Algorithmus funktioniert.
Dmitry Volkov
