Một nhóm các nhà khoa học đến từ Đại học Griffith, Australia và Đại học Công nghệ Nanyang (NTU), Singapore đã cùng hợp tác phát triển một cỗ máy lượng tử có khả năng mô phỏng chính xác các kết quả dự đoán về tương lai.
Nghiên cứu này có ý nghĩa rất lớn tại thời điểm ngành cơ học lượng tử và học máy (trí tuệ nhân tạo) đang dần giao thoa nhau như hiện nay
Nhóm nghiên cứu đã tạo ra bộ xử lý thông tin quang lượng tử, sử dụng nguyên lý chồng chập lượng tử xác định các quỹ đạo có thể của một photon trong chùm ánh sáng, sau đó xếp chúng theo thứ tự xác suất xuất hiện.
Không giống như cách xử lý thông tin của não bộ con người dựa trên các dữ liệu đầu vào có sẵn để đưa ra các giả thiết, các thiết bị máy tính phải nhờ tới các thuật toán AI để xử lý lượng dữ liệu đầu vào với số lượng lớn vào cùng 1 lúc để đưa ra các kết quả khác nhau.
"Khi nghĩ về tương lai, chúng ta phải đối mặt với rất nhiều khả năng. Những khả năng này tăng theo cấp số nhân khi đi sâu vào dự đoán tương lai. Chẳng hạn, khi chỉ có hai khả năng để lựa chọn mỗi phút, trong vòng chưa đầy nửa giờ, sẽ có 14 triệu kết quả có thể xảy ra. Trong vòng chưa đầy một ngày, lượng kết quả sẽ vượt quá số lượng nguyên tử trong vũ trụ", trợ lý giáo sư Mile Gu của NTU Singapore, người thực hiện thí nghiệm cho biết.
Do đó, các nhà vật lý và chuyên gia máy học với tham vọng ngày càng tiến xa hơn nữa ra khỏi giới hạn đang không ngừng tìm hiểu và phát triển các siêu máy tính lượng tử để giải quyết các bài toán mang trong mình nhiều biến số.
Để làm được điều đó, các nhà nghiên cứu về máy học thường tập trung nỗ lực kết hợp giữa phần cứng máy tính mạnh mẽ (thường sử dụng hàng nghìn GPU hoặc CPU cùng lúc để đào tạo các hệ thống chạy thuật toán dự đoán), và phát triển thuật toán mạnh hơn để giải quyết các bài toán có hàng triệu biến số như một mạng nơ-ron nhân tạo.
Điện toán lượng tử cho phép chúng ta giải được nhiều biến số hơn với ít sức mạnh hơn. Các nhà khoa học tin rằng những hệ thống lượng tử sẽ có lợi thế so với hệ thống cổ điển. Chúng sẽ vượt qua các giới hạn của hệ thống tính toán nhị phân vốn chỉ có 1 và 0, bởi thực tế có vô số trạng thái giữa 1 và 0. Ngoài ra, các máy tính lượng tử còn giúp cải thiện năng lực tính toán và tối ưu hóa bộ nhớ.
Công việc của nhóm có ý nghĩa sâu rộng đối với lĩnh vực AI, đặc biệt là học sâu (deep learning). Nó có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể thời gian đào tạo các mạng nơ-ron nhân tạo xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh và các ứng dụng AI thông thường khác.
Theo các nhà nghiên cứu, việc tiên đoán quỹ đạo photon thành công đã xác minh lợi thế của các máy tính lượng tử. Kỹ thuật này có khả năng làm giảm dung lượng cần thiết của bộ nhớ máy tính trong việc mô phỏng các quá trình ngẫu nhiên, đồng thời cung cấp công cụ cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo lượng tử.
Hiện thiết bị thử nghiệm chỉ có thể mô phỏng 16 khả năng tương lai. Nhưng theo lý thuyết, các thuật toán có thể mở rộng đến vô hạn.
Du An