Kvantu skaitļošana un AI: vai tie kopā rada revolūciju pētniecībā?

Kvantu skaitļošana un AI: vai tie kopā rada revolūciju pētniecībā?

2025. gada 26. februārī Dortmundes Tehniskās universitātes Rūdolfa Šaudoire paviljonā notika izcilības klastera Ruhr Explores Solvation (RESOLV) Jaungada pieņemšana. Vairāk nekā 100 dalībnieku, tostarp zinātnieki, nozares pārstāvji un studenti, pulcējās, lai apspriestu jaunākos sasniegumus šķīdinātāju pētniecībā un tehnoloģiskajās inovācijās. Dr. Alesandro Kurioni, IBM Eiropas un Āfrikas viceprezidents un IBM pētniecības laboratorijas Cīrihē direktors, uzstājās ar viesrunu un savās piezīmēs izvirzīja zinātnes un rūpniecības sadarbības nozīmi mākslīgā intelekta (AI) izmantošanā sabiedrības izaicinājumiem.

RESOLV pārstāve prof. Dr. Martina Havenita pārdomāja pagājušo gadu, ko lielā mērā ietekmēja jauna pieteikuma sagatavošana un gatavošanās gaidāmajam novērtējumam Bonnā. Kopumā 13 prāta vētras sesijās pēdējo trīs gadu laikā iesaistītās personas ir apzinājušas jaunus zinātniskus izaicinājumus. Šīs pārskatīšanas rezultāti ir gaidāmi 2025. gada 22. maijā.

Tehnoloģiskās pārvērtības un to ietekme

Dr. Kurioni savā runā uzsvēra divus pēdējos 30 gados noteicošās tehnoloģiskās pārvērtības: mākslīgo intelektu un kvantu skaitļošanu. AI pašlaik apvērsumā maina dzīves realitāti, savukārt kvantu skaitļošana no teorētiskas koncepcijas kļūst par dinamisku pētniecības jomu. Saskaņā ar prognozēm kvantu skaitļošana, sākot ar 2030. gadu, spēs daudz efektīvāk atrisināt sarežģītus uzdevumus.

Izcilības klasteris RESOLV plāno arvien vairāk izmantot mākslīgo intelektu pētījumos par šķīdinātājiem. Zinātnieki klasterī jau izmanto mašīnmācīšanās metodes, lai noteiktu starpmolekulārās mijiedarbības potenciālu un izstrādātu ķīmiskās reakcijas. Šīs pieejas parāda, kā AI var ne tikai optimizēt esošos pētniecības procesus, bet arī atvērt jaunas pētniecības jomas.

Pētījumi starp AI un kvantu mehāniku

Sinerģija starp mākslīgo intelektu un kvantu mehāniku ir daudzsološa un piedāvā aizraujošas iespējas. Kvantu mehānika padziļina mūsu izpratni par matērijas un enerģijas pamatlikumiem. To principi, piemēram, sapīšanās un superpozīcija, varētu ievērojami veicināt AI attīstību. Piemēram, sapīšanās nodrošina sarežģītus apstrādes procesus, savukārt superpozīcija palielina AI sistēmu mācīšanās ātrumu.

Šo divu tehnoloģiju kombinācija varētu būt revolucionāra, jo īpaši datu analīzē, materiālu zinātnē un farmācijā. Kvantu algoritmi varētu ievērojami uzlabot modeļu atpazīšanu un datu analīzi. Taču arī izaicinājumus nevajadzētu novērtēt par zemu. Augstās skaitļošanas prasības un algoritmu sarežģītība apgrūtina integrāciju esošajās sistēmās.

Neskatoties uz to, kvantu skaitļošana joprojām ir svarīgs līdzeklis konkrētu problēmu risināšanai, kuras AI viens pats nevar atrisināt. Lai palielinātu kvantu datoru veiktspēju, ir nepieciešami stabilāki kubiti, uzlabota kļūdu labošana un ātrāki procesori. Šīs tehnoloģijas ir jāturpina attīstīt, lai pilnībā izmantotu to potenciālu.

Turpretim mākslīgā intelekta priekšrocība ir tā, ka tā var darboties esošajā infrastruktūrā un efektīvi apstrādāt lielu datu apjomu. Ilgtermiņā tas varētu novest pie hibrīda pieejas, kurā mākslīgais intelekts un kvantu skaitļošana papildina viens otru un ļauj veikt zinātniskus atklājumus par iepriekš nezināmiem izmēriem.

Atzinībā par izciliem sasniegumiem RESOLV doktora balva 2024 tika piešķirta Dr. Elie Benchimol apbalvotajam. Viņa pētījumi par šķīdinātāju ietekmi uz ķīmisko līdzsvaru pašorganizējošās sistēmās paver jaunu kompleksu dinamisku sistēmu izpētes jomu.

Rezumējot, pasākums izceļ nozīmīgos sasniegumus un sadarbību AI un kvantu skaitļošanas jomā, kam varētu būt ilgstoša ietekme ne tikai uz zinātnisko izpēti, bet arī uz rūpniecību. Apmaiņa starp šīm dinamiskajām pētniecības jomām varētu no jauna definēt iespējamā robežas news.rub.de, allaboutai.com un das-wissen.de atskaite.