Kvantinė kompiuterija ir AI: ar jie kartu sukelia revoliuciją moksliniams tyrimams?

Kvantinė kompiuterija ir AI: ar jie kartu sukelia revoliuciją moksliniams tyrimams?

2025 m. vasario 26 d. Dortmundo technikos universiteto Rudolf Chaudoire paviljone įvyko Naujųjų metų „Cluster of Excellence Ruhr Explores Solvation“ (RESOLV) priėmimas. Daugiau nei 100 dalyvių, įskaitant mokslininkus, pramonės atstovus ir studentus, susirinko aptarti naujausių tirpiklių tyrimų ir technologinių naujovių. Dr. Alessandro Curioni, IBM Europos ir Afrikos viceprezidentas bei IBM tyrimų laboratorijos Ciuriche direktorius, pasakė svečio kalbą ir savo pastabų centre nurodė mokslo ir pramonės bendradarbiavimo svarbą naudojant dirbtinį intelektą (AI) sprendžiant visuomenės iššūkius.

RESOLV atstovė spaudai prof. dr. Martina Havenith apmąstė praėjusius metus, kuriems didelės įtakos turėjo naujos paraiškos rengimas ir pasiruošimas būsimam vertinimui Bonoje. Per pastaruosius trejus metus iš viso per 13 minčių šturmo sesijų dalyviai nustatė naujus mokslinius iššūkius. Šios peržiūros rezultatai turėtų būti pateikti 2025 m. gegužės 22 d.

Technologinės transformacijos ir jų padariniai

Dr. Curioni savo kalboje pabrėžė du labiausiai apibrėžiančius technologinius pokyčius per pastaruosius 30 metų: dirbtinį intelektą ir kvantinį skaičiavimą. DI šiuo metu keičia gyvenimo tikrovę, o kvantinė kompiuterija iš teorinės koncepcijos tampa dinamiška tyrimų sritimi. Remiantis prognozėmis, nuo 2030 metų kvantinė kompiuterija galės daug efektyviau spręsti sudėtingas užduotis.

Kompetencijos klasteris RESOLV planuoja vis dažniau naudoti dirbtinį intelektą tiriant tirpiklius. Klasterio mokslininkai jau naudoja mašininio mokymosi metodus, kad nustatytų tarpmolekulinės sąveikos potencialą ir kurtų chemines reakcijas. Šie metodai parodo, kaip AI gali ne tik optimizuoti esamus tyrimų procesus, bet ir atverti naujas tyrimų sritis.

AI ir kvantinės mechanikos tyrimai

Dirbtinio intelekto ir kvantinės mechanikos sinergija yra daug žadanti ir siūlo įdomių galimybių. Kvantinė mechanika gilina mūsų supratimą apie pagrindinius materijos ir energijos dėsnius. Jų principai, tokie kaip įsipainiojimas ir superpozicija, galėtų žymiai paskatinti dirbtinio intelekto plėtrą. Pavyzdžiui, įsipainiojimas įgalina sudėtingus apdorojimo procesus, o superpozicija padidina AI sistemų mokymosi greitį.

Šių dviejų technologijų derinys gali būti novatoriškas, ypač duomenų analizės, medžiagų mokslo ir farmacijos srityse. Kvantiniai algoritmai galėtų žymiai pagerinti modelio atpažinimą ir duomenų analizę. Tačiau nereikėtų nuvertinti ir iššūkių. Dideli skaičiavimo reikalavimai ir algoritmų sudėtingumas apsunkina integraciją į esamas sistemas.

Nepaisant to, kvantinė kompiuterija išlieka svarbia priemone sprendžiant konkrečias problemas, kurių vienas AI negali išspręsti. Norint padidinti kvantinių kompiuterių našumą, reikia stabilesnių kubitų, patobulinto klaidų taisymo ir greitesnių procesorių. Šios technologijos turi būti toliau plėtojamos, kad būtų išnaudotas visas jų potencialas.

Priešingai, AI pranašumas yra tas, kad jis gali veikti esamoje infrastruktūroje ir efektyviai apdoroti didelius duomenų kiekius. Ilgainiui tai gali paskatinti mišrų metodą, kai dirbtinis intelektas ir kvantinė kompiuterija papildytų vienas kitą ir sudarytų sąlygas moksliniams atradimams anksčiau nežinomais matmenimis.

Už išskirtinius pasiekimus RESOLV doktorantūros premija 2024 įteikta dr. Elie Benchimol. Jo tyrimai apie tirpiklių įtaką cheminei pusiausvyrai savaime besitvarkančiose sistemose atveria naują sudėtingų dinaminių sistemų tyrimų sritį.

Apibendrinant, renginys pabrėžia reikšmingą pažangą ir bendradarbiavimą dirbtinio intelekto ir kvantinio skaičiavimo srityse, kurie gali turėti ilgalaikį poveikį ne tik moksliniams tyrimams, bet ir pramonei. Keitimasis tarp šių dinamiškų tyrimų sričių galėtų iš naujo apibrėžti to, kas įmanoma, ribas news.rub.de, allaboutai.com ir das-wissen.de ataskaita.