211service.com
En startup använder Quantum Computing för att öka maskininlärning
Avslag
Ett företag i Kalifornien har just bevisat att en exotisk och potentiellt spelföränderlig typ av dator kan användas för att utföra en vanlig form av maskininlärning.
Bragden väcker förhoppningar om att kvantdatorer, som utnyttjar kvantfysikens logiktrotsande principer för att utföra vissa typer av beräkningar i löjliga hastigheter, kan ha en stor inverkan på det hetaste området inom teknikindustrin: artificiell intelligens.
Forskare vid Beräkningsavslag , ett företag baserat i Berkeley, Kalifornien, använde en av sina prototyper av kvantchips – en supraledande enhet inrymd i en utarbetad superkyld installation – för att köra vad som kallas en klustringsalgoritm. Clustering är en maskininlärningsteknik som används för att organisera data i liknande grupper. Rigetti gör också den nya kvantdatorn – som kan hantera 19 kvantbitar, eller qubits – tillgänglig via sin molnberäkningsplattform, kallad Forest, idag.
Demonstrationen betyder dock inte att kvantdatorer är redo att revolutionera AI. Kvantdatorer är så exotiska att ingen riktigt vet vad de mördande apparna kan vara. Rigettis algoritm är till exempel inte till någon praktisk användning, och det är inte helt klart hur användbart det skulle vara att utföra klustringsuppgifter på en kvantmaskin.
Ändå hävdar Will Zeng, chef för mjukvara och applikationer på Rigetti, att arbetet representerar ett nyckelsteg mot att bygga en kvantmaskin. Detta är en ny väg mot praktiska tillämpningar för kvantdatorer, säger Zeng. Clustering är ett mycket grundläggande och grundläggande matematiskt problem. Ingen har någonsin visat att du kan göra detta.
Det finns för närvarande en anmärkningsvärd mängd spänning kring ansträngningar att utveckla praktiska kvantdatorer. Stora teknikföretag, inklusive IBM, Google, Intel och Microsoft, samt några välfinansierade startups tävlar om att bygga exotiska maskiner som lovar att inleda en fundamentalt ny form av datoranvändning.
Drömde först upp av fysiker nästan 40 år sedan , kvantdatorer hanterar inte information med binär ett s och 0 s. Istället utnyttjar de två kvantfenomen – superposition och intrassling – för att utföra beräkningar på stora mängder data på en gång. Kvantfysikens natur innebär att en dator med bara 100 qubits bör kunna göra beräkningar i en häpnadsväckande skala.
Rigetti är något av en underdog i loppet. IBM meddelade nyligen att de har byggt en kvantdator med 50 qubits, och det ryktas ofta att Google har en enhet av liknande skala. Ändå har Rigetti gott om boosters. Företaget har samlat in cirka 70 miljoner dollar från investerare inklusive Andreessen Horowitz, ett av Silicon Valleys mest framstående företag.
Att ha fler qubits är dock inte nödvändigtvis lika med överlägsenhet. Att upprätthålla kvanttillstånd och manipulera kvantbitar på ett tillförlitligt sätt representerar enorma utmaningar.
Liksom vissa andra använder Rigetti en hybrid metod, vilket innebär att dess kvantmaskin fungerar i samverkan med en konventionell för att göra programmeringen enklare. Zeng säger att företagets system också är mer modulära än sina konkurrenters, vilket kan erbjuda en betydande fördel när det gäller att skala upp maskiner ytterligare.
Quantum computing har en enorm potential, i teorin. Det finns goda bevis för att kvantmaskiner kan användas för att lösa kryptografiska utmaningar och för att simulera nytt material. Och det finns hopp om att algoritmer som Rigettis så småningom kommer att förändra världen av maskininlärning och AI.
Kvantdatorer har just nu nått en skala där de kan utföra arbete som skulle vara mycket svårt, för att inte säga omöjligt, att köra på ens den mest kraftfulla konventionella superdatorn. Kapplöpet att demonstrera denna tröskel med en fungerande maskin, ibland kallad kvantöverhöghet, har blivit en symbol för den nuvarande hypen. Fysiker är överens om att det kommer att dröja flera år innan kvantdatorer, och algoritmerna som körs på dem, visar sitt värde.
Christopher Monroe , en experimentell fysiker vid University of Maryland och chefsforskare vid en annan uppstart av kvantdatorer, IonQ , säger att det är för tidigt att antyda att kvantberäkning kommer att förändra maskininlärning. Vi förstår inte riktigt hur och varför klassisk maskininlärning fungerar, så det verkar som att tillämpningen av det på kvantum bara ytterligare kan fördunkla ett redan fördunklat fält, säger han.
Monroe tar dock upp en intressant omvänd möjlighet. Han föreslår att maskininlärning kan spela en nyckelroll för att göra kvantdatorer mer pålitliga. Den växande komplexiteten hos klassiska styrsystem för stora kvantdatorer kan behöva ett annat tillvägagångssätt, påpekar han. Så han spekulerar i att kanske icke-kvantmaskininlärning kommer att användas för att hantera det komplexa beteendet inuti dessa maskiner.
Scott Aaronson , som leder Quantum Information Center vid University of Texas, säger att han förväntar sig att kvantberäkning kommer att påskynda vissa maskininlärningsmetoder i framtiden, även om mer arbete kommer att behövas för att visa hur värdefullt det är.
Både Aaronson och Monroe är överens om att att göra kvantdatorer tillgängliga via molnet, som Rigetti, IBM och Google alla gör, kommer att vara avgörande för att utveckla fältet. Tillämpningar kommer sannolikt att dyka upp när ingenjörer och programmerare börjar experimentera med dessa system.
Att ge tillgång till tidiga användare kan också ge en värdefull intäktsström för startups som Rigetti. IBM nyligen meddelat en rad partners för sitt kvantprojekt, inklusive JPMorgan Chase, Daimler AG, Samsung, Hitachi och Oak Ridge National Laboratory. Dessa företag vill se vad kvantmaskiner kan göra i en rad applikationer inklusive finansiell modellering, kemi och ruttoptimering.
Aaronson undrar om den växande hypen så småningom kan hålla tillbaka verkliga framsteg, även om det kan visa sig vara svårt att skilja de två åt. Å andra sidan, säger han, är det en riktigt spännande tid.