Kvantni memristor, karika koja spaja umjetnu inteligenciju i kvantno računanje
Aurstrijski i talijanski eksperimentalni fizičari razvili su kvantnu verziju memristora koja utire put kvantnim neuromorfnim računalima
Posljednjih godina računalstvo je napredovalo na dva glavna područja: u strojnom učenju i istraživanju kvantnih računala koja se teoretski mogu pokazati moćnijima od bilo kojeg superračunala. Stvoren je i prvi prototip kvantnog memristora koji kombinira umjetnu inteligenciju s kvantnim računalstvom.
Mozgu slična računala
U teoriji, memristori ili memorijski otpornici mogu djelovati poput umjetnih neurona koji su sposobni i za računanje i za pohranu podataka. Istraživači su sugerirali da bi neuromorfna ili mozgu slična računala izgrađena pomoću memristora dobro funkcionirala u pokretanju neuronskih mreža, sustava za strojno učenje koji koriste sintetičke verzije sinapsi i neurona kako bi oponašali proces učenja u ljudskom mozgu.
A sada su eksperimentalni fizičari sa Sveučilišta u Beču, Nacionalnog istraživačkog vijeća (CNR) i Milanskog politehničkog sveučilišta razvili kvantnu verziju memristora za koju sugeriraju da bi mogla dovesti do kvantnih neuromorfnih računala.
Fluks fotona
U svom istraživanju, objavljenom u časopisu Nature Photonics, rabili su pojedinačne fotone, tj. pojedinačne kvante čestica svjetla i iskoristili njihovu jedinstvenu sposobnost da se istovremeno šire u superpoziciji dva ili više putova. Pojedinačni fotoni se šire duž valovoda ispisanih laserom na staklenoj podlozi i vođeni su superpozicijom nekoliko staza.
Jedan od ovih putova se koristi za mjerenje fluksa fotona koji prolaze kroz uređaj i ta količina, kroz složenu shemu elektroničke povratne sprege, modulira prijenos na drugom izlazu, čime se postiže željeno ponašanje kvantnog memristora.
"Prednost korištenja kvantnog memristora u kvantnom strojnom učenju je činjenica da memristor, za razliku od bilo koje druge kvantne komponente, ima memoriju", objašnjava glavni autor Michele Spagnolo.
Otključavanje punog potencijala
I doista, simulacije pokazuju da se optičke mreže s kvantnim memristorom mogu koristiti za učenje i na klasičnim i na kvantnim zadacima. To znači da bi kvantni memristor mogao biti karika koja nedostaje između umjetne inteligencije i kvantnog računanja.
"Otključavanje punog potencijala kvantnih resursa unutar umjetne inteligencije jedan je od najvećih izazova trenutnog istraživanja kvantne fizike i računalne znanosti", kaže Spagnolo.
Roboti brže uče
Istraživači Sveučilišta u Beču nedavno su pokazali kako roboti mogu brže učiti kada koriste kvantne resurse i posuđuju sheme iz kvantnog računanja. Sljedeći korak bit će povezivanje nekoliko memristora, a u budućim istraživanjima povećavat će se i broj fotona u svakom memristoru i broj stanja u kojima oni mogu postojati unutar svakog uređaja, najavljuju istraživači.
