MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Команда учёных из Университета науки и технологий Китая и Китайского университета Гонконга сообщила о способности квантовых платформ превзойти классические суперкомпьютеры с ИИ в задачах прогнозирования погоды. Это грозит подорвать огромные инвестиции в классические платформы прогноза погоды, поскольку китайцы обещают создавать квантовые платформы по предсказанию погодных явлений за суммы в сто раз меньше.
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews
Государственные и частные структуры в США уже вложили и планируют вкладывать в классические ИИ-платформы по предсказанию погоды сотни миллионов долларов. По утверждению китайских исследователей, за всего 1 % от этих денег можно создать простую и компактную квантовую платформу, которая либо сравнится, либо превзойдёт по точности предсказаний классический суперкомпьютер с искусственным интеллектом. В конце марта в журнале Physical Review Letters исследователи из Китая опубликовали работу, в которой показали, что такое возможно.
Техническая сторона исследования — это организация так называемого квантового резервуарного вычисления (QRC) на платформе ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Данные кодировались на взаимодействующих ядерных спинах (4 углеродных и 5 протонных) молекулы кротоновой кислоты с метками из изотопа углерода-14. Учёные описывают эксперимент как чашку с кофе, в которой ингредиенты перемешали ложечкой и оставили приходить в равновесное состояние.
По большому счёту — это не вычисления, а симуляция. Она не может быть универсальной, но для решения специфических задач может считаться работой вычислительного алгоритма. В данном случае квантовая платформа анализировала временные ряды, чем обычно занимаются алгоритмы прогнозирования погоды и не только. Резервуарный метод, кстати, способен использовать для анализа даже шум в системе и при этом работает при комнатной температуре.
Предложенный китайскими исследователями подход существенно снижает аппаратные требования и энергопотребление по сравнению с классическими нейронными сетями, делая технологию доступной для решения реальных задач уже на современном оборудовании. В случае классических суперкомпьютеров с ИИ для решения той же задачи с существенно меньшей точностью потребовалась бы система с 10 тыс. узлов. Тем самым учёные делают вывод, что это первый доказанный случай, когда квантовая система превзошла классические в решении задач, имеющих прикладную ценность.
Источник:
