به گزارش خبرگزاری ایمنا و به نقل از نیچر، یک شبکه عصبی موفق به یادگیری تصحیح خطاهایی شده است که حین محاسبات کوانتومی رخ می‌دهند و عملکردی بهتر از الگوریتم‌های طراحی شده توسط انسان ارائه می‌دهد، این استراتژی مسیر امیدوارکننده‌ای را به سوی رایانه‌های کوانتومی عملی ترسیم می‌کند.
محاسبات کوانتومی به‌عنوان راه‌حلی برای مشکلاتی که فراتر از توانایی‌های رایانه‌های کلاسیک هستند، شناخته می‌شود، از شبیه‌سازی مولکول‌ها برای توسعه دارو تا بهینه‌سازی لجستیک پیچیده، این فناوری پتانسیل‌های زیادی دارد، با این حال یک مانع بزرگ در این مسیر وجود دارد، پردازنده‌های کوانتومی به دلیل اختلالات محیطی و سایر منابع مستعد خطا هستند، غلبه‌بر این چالش برای ساخت یک کامپیوتر کوانتومی عملی ضروری است.
در این راستا، باوش و همکارانش در مقاله‌ای که در نیچر (Nature) منتشر شده است، AlphaQubit( یک دستگاه شبیه‌ساز کوانتمی) را معرفی کرده‌اند، این رویکرد از هوش مصنوعی برای انجام یک جهش بزرگ در اصلاح خطاهای کوانتومی استفاده می‌کند و محققان را به محاسبات کوانتومی مقیاس‌پذیر نزدیک‌تر می‌سازد، AlphaQubit با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی توانسته است خطاهای ناشی از اختلالات محیطی را به‌طور مؤثری تصحیح کند و عملکردی فراتر از الگوریتم‌های سنتی ارائه دهد.
این پیشرفت نشان‌دهنده همکاری موفقیت‌آمیز بین فیزیک و هوش مصنوعی است و می‌تواند به توسعه رایانه‌های کوانتومی عملی کمک شایانی کند، با ادامه این تحقیقات، امید می‌رود که موانع موجود در مسیر محاسبات کوانتومی برطرف شده و این فناوری به‌طور گسترده‌تری در دسترس قرار گیرد.
نظر شما