Автор: Бахмат М.
Квантовый ИИ (Quantum AI, QAI) представляет собой мощное сочетание квантовых вычислений и искусственного интеллекта. Эта область стремится объединить уникальную вычислительную мощь квантовых систем с возможностями распознавания закономерностей и обучения ИИ для решения задач быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде.
По данным McKinsey Technology Trends Outlook 2024, генеративный ИИ продемонстрировал всплеск поисковых запросов в Google почти на 700% с 2022 по 2023 год, что отражает растущий интерес к этой технологии и ускоряет интеграцию ИИ в бизнес-процессы.
- Как работает квантовый ИИ
- Синергия: Квантовые вычисления для ИИ и ИИ для квантовых вычислений
- Потенциальные преимущества квантового ИИ
- Сценарии использования квантового ИИ
- Проблемы квантового ИИ
- Лидеры индустрии и достижения
- Будущее квантового ИИ
- Самое важное о квантовом искусственном интеллекте
Чем квантовый ИИ отличается от обычного ИИ? Обычный ИИ работает на классических компьютерах, используя биты. Квантовый ИИ интегрирует принципы квантовых вычислений, такие как суперпозиция, запутанность и параллелизм, используя кубиты для обработки и хранения данных.
Как работает квантовый ИИ
Чтобы понять принцип работы квантового искусственного интеллекта (ИИ), введем несколько определений.
Квантовые вычисления (Quantum Computing, QC) — это новый тип вычислений, основанный на законах квантовой механики и способный решать задачи, недоступные классическим компьютерам. В их основе лежат кубиты, которые могут находиться сразу в нескольких состояниях благодаря суперпозиции и запутанности, что позволяет обрабатывать огромные объемы данных параллельно. Первые идеи квантовых вычислений появились в 1980-х годах, когда Ричард Фейнман предложил использовать квантовые эффекты для моделирования сложных процессов.
Квантовый искусственный интеллект (Quantum Artificial Intelligence, QAI) — это объединение квантовых вычислений и ИИ, где квантовые системы обеспечивают высокую производительность, а ИИ отвечает за умение находить закономерности и обучаться. Вместе они решают задачи быстрее и эффективнее, чем классические компьютеры, открывая путь к новым уровням оптимизации, моделирования и созданию интеллектуальных систем, работающих лучше привычных алгоритмов.
Квантовое преимущество (Quantum Advantage, QA) — это способность квантовых компьютеров решать задачи, недоступные для классических систем. Считается, что первые практические примеры могут быть достигнуты уже к 2030 году.
Эти цифры абсолютно реальны. Так, общий объем инвестиций в стартапы квантовых технологий два года составил $8,5 млрд, причем $6,7 млрд пришлось на квантовые вычисления (ИИ в том числе), что демонстрирует растущий интерес к ним со стороны индустрии и инвесторов. Также рынок квантовых вычислений, по прогнозам Fortune Business Insights, вырастет с $928,8 млн до $6,5 млрд к 2030 году с годовым темпом роста 32,1%. Плюс к 2035 году квантовые технологии могут создать стоимость до $2 трлн в четырех ключевых отраслях: химия, биологические науки, финансы и мобильность.
На фоне такого стремительного роста и инвестиций активно развиваются конкретные технологии, которые формируют практическое применение квантовых вычислений в ИИ. Одним из ключевых направлений являются квантовые нейронные сети.
Квантовые нейронные сети (Quantum Neural Networks, QNN) — это нейронные сети, работающие с кубитами, которые, как ожидается, будут иметь преимущества при обучении ИИ на больших наборах данных.
Подобно традиционным нейронным сетям, QNN имеют слои, но работают с кубитами вместо классических перцептронов:
- На входном слое данные кодируются в кубиты.
- Обработка кубитов происходит в «скрытом слое».
- На выходном слое кубиты измеряются и передаются в системы обнаружения и исправления ошибок, возможно, с использованием ИИ для быстрого исправления ошибок.
- Наконец, ИИ интерпретирует результаты квантовой обработки для предоставления выводов.
Сегодня квантовые вычисления и ИИ включают несколько смежных направлений, которые формируют экосистему будущего. Сегодня речь идит уже о построении целых вычислительных архитектур и систем безопасности, готовых к новому уровню вызовов. В связи этим вводим еще одно важное определение.
Квантово-ориентированные суперкомпьютерные вычисления (Quantum-centric Supercomputing, QCS) — один из подходов к строительству вычислительных экосистем на базе квантовых вычислений. Они объединяют квантовые и классические вычисления, распределяя задачи так, чтобы каждая часть системы использовала свои сильные стороны. Это обеспечивает им гибкость и делает еще более мощными, чем традиционные суперкомпьютеры.
Но вместе с ростом возможностей появляется и новая угроза. Квантовые алгоритмы способны взломать криптографические методы, которые десятилетиями считались надежными. Именно поэтому особое внимание уделяется квантово-стойкой криптографии.
Квантово-стойкая криптография (Post-Quantum Cryptography, PQC) — это набор технологий защиты данных, устойчивых к атакам квантовых машин. Есть реальный риск, что злоумышленники уже копируют зашифрованные массивы информации с целью взломать их в будущем, когда квантовые компьютеры станут достаточно мощными.
Синергия: Квантовые вычисления для ИИ и ИИ для квантовых вычислений
Интеграция квантовых вычислений, классических вычислений и ИИ рассматривается как мощный, долгосрочный и синергетический подход — «триада». Концепция Триады заключается в том, что Квантовые вычисления решают специализированные задачи, высокопроизводительные классические вычисления (HPC) обрабатывают большие объемы данных и уточняют результаты, а ИИ оптимизирует алгоритмы и анализирует данные — вместе они позволяют справляться с самыми сложными проблемами.
- Квантовые вычисления выполняют специализированные задачи, такие как оптимизация и симуляция квантовых систем, с которыми классические компьютеры справляются с трудом.
- Высокопроизводительные классические вычисления (HPC) обрабатывают большие объемы данных и уточняют результаты квантовых вычислений. HPC служит мостом, делающим квантовые результаты применимыми.
- ИИ играет независимую роль в решении конкретных задач и улучшает как квантовые, так и классические системы. ИИ может оптимизировать квантовые алгоритмы, классические симуляции и уточнять анализ данных.
Такое взаимное усиление часто описывается как «Квантовые вычисления для ИИ» и «ИИ для квантовых вычислений». Квантовые системы позволяют ИИ решать задачи, недоступные классическим методам. В свою очередь, ИИ помогает оптимизировать и развивать квантовые технологии.
Потенциальные преимущества квантового ИИ
Квантовый ИИ обещает возможности, которые, как ожидается, превзойдут классический ИИ:
- Массивный параллелизм. Благодаря суперпозиции квантовый ИИ теоретически может выполнять множество вычислений одновременно, ускоряя обучение алгоритмов, моделирование, оптимизацию и симуляцию.
- Передовые вычисления. N кубитов могут представлять 2^N состояний, что обеспечивает иной подход к решению задач и вычислениям по сравнению с традиционными нейронными сетями.
- Ускорение. QNN могут ускорить обработку больших наборов данных, сложных симуляций и длительных вычислений, которые замедляют классические нейронные сети. Например, алгоритм Гровера ускоряет поиск.
- Высокая точность. Генеративный ИИ на квантовой основе, как ожидается, будет предоставлять точные и уникальные результаты, что может привести к новым открытиям.
- Преодоление барьера транзисторов. Поскольку классические полупроводники сталкиваются с физическими ограничениями, квантовые вычисления и квантовый ИИ могут обеспечить дальнейший рост вычислительной мощности.
Сценарии использования квантового ИИ
Квантовый ИИ уже перестал быть чисто теоретической концепцией и постепенно находит реальные применения в самых разных областях. Его уникальная способность обрабатывать огромные объемы данных параллельно и выявлять сложные закономерности открывает новые возможности для науки, бизнеса и промышленности. Ниже рассмотрим основные сценарии использования.
- Медицинские исследования и фармацевтика: ускорение открытия новых лекарств, моделирование молекулярных взаимодействий, тестирование эффективности и токсичности соединений.
- Финансовое моделирование: оптимизация инвестиционных портфелей, оценка рисков, быстрый анализ финансовых данных, прогнозирование рыночных тенденций.
- Управление цепями поставок и логистика: решение сложных задач оптимизации, минимизация отходов, повышение пропускной способности систем.
- Кибербезопасность: разработка квантово-устойчивой криптографии, защита данных от будущих квантовых атак, выявление кибермошенничества с помощью принципа no-cloning.
- Материаловедение и производство: проектирование новых материалов (например, самовосстанавливающихся), оптимизация производственных процессов, создание катализаторов для расщепления микропластика.
- Климатическое моделирование и экологическая наука: более точные прогнозы изменения климата, анализ экологических данных, разработка новых материалов для возобновляемой энергетики.
- Автомобильная промышленность: оптимизация управления трафиком, совершенствование технологий автономных транспортных средств (бесколлизионная навигация, энергоэффективное вождение).
- Генеративный ИИ (GenAI): ускорение обучения больших языковых моделей (LLM), улучшение обработки естественного языка, генерация уникальных и нерепетативных результатов.
Таким образом, квантовый искусственный интеллект (ИИ) позволяет справляться с задачами, которые обычные компьютеры решить не могут, и открывает новые возможности в самых разных сферах. С каждым годом это все ближе к реальному применению.
Проблемы квантового ИИ
Несмотря на потенциал, квантовый ИИ находится на ранней стадии и сталкивается с серьезными техническими и финансовыми препятствиями:
- Нестабильность оборудования и ошибки. Кубиты хрупки и подвержены шуму, декогеренции и нагреву, что может привести к ошибкам и «галлюцинациям ИИ». Для их преодоления требуются сложные методы коррекции ошибок.
- Сложность эксплуатации. Поведение кубитов, такое как коллапс состояния при измерении, затрудняет повседневное использование и масштабирование для корпоративных приложений.
- Недостаток зрелых квантовых алгоритмов. Многие квантовые алгоритмы еще теоретические, и квантовый ИИ часто полагается на традиционные методы, что ограничивает его текущий высокоскоростной потенциал.
- Высокая сложность и затраты. Квантовые системы часто требуют дорогостоящего специализированного оборудования и экспертизы, что требует значительных инвестиций.
- Безопасность и стандартизация: Отсутствие стандартизации, интероперабельности и образования создает риски.
Лидеры индустрии и достижения
Развитие квантовых технологий движется не только исследованиями и стартапами, но и крупными компаниями, которые воплощают смелые идеи в жизнь. Их успехи показывают, как квантовые системы и ИИ постепенно становятся реальностью и готовы применяться в промышленности.
- IBM стремится к 2029 году создать крупномасштабный отказоустойчивый квантовый компьютер Starling, способный выполнять квантовые схемы из 100 млн гейтов на 200 логических кубитах.
- Microsoft представила чип Majorana 1 с архитектурой Topological Core, обеспечивающей встроенную стойкость к ошибкам на аппаратном уровне, который позволит решать промышленные задачи за годы, а не десятилетия.
- Google Quantum AI разработал чип Willow, демонстрирующий экспоненциальное снижение ошибок с увеличением числа кубитов, что стало ключевым прорывом в коррекции квантовых ошибок. Тестовые вычисления Willow заняли 5 минут, тогда как суперкомпьютеру на это потребовались бы 10^25 лет.
Суммарно Google планирует создать миллион кубитов до конца десятилетия, а IBM — 100 000 кубитов в течение 10 лет, что открывает перспективу для масштабирования квантового ИИ и его интеграции в реальные приложения.
Будущее квантового ИИ
Будущее квантового ИИ выглядит многообещающе, хотя технологии пока находятся на ранней стадии развития. Несмотря на снижение инвестиций и найма в 2023 году, долгосрочные прогнозы остаются позитивными: количество вакансий в квантовой отрасли выросло на 8% с 2021 по 2023 год, а интерес бизнеса продолжает расти.
Квантовые технологии и робототехника сейчас находятся на этапе «передовых инноваций» (frontier innovation), что говорит о том, что мы только начинаем использовать их потенциал, но возможности огромны. Эксперты отмечают, что масштабные применения квантовых вычислений могут стать массовыми через 15–20 лет, однако полезные решения для конкретных задач появятся гораздо раньше.
В ближайшем будущем квантовый ИИ будет постепенно внедряться в исследовательские и промышленные проекты, помогая ускорять открытие лекарств, оптимизировать сложные системы и создавать новые материалы. Постепенно он станет незаменимым инструментом для компаний и научных лабораторий, где скорость, точность и эффективность критически важны.
Chief Operating Officer Colobridge, Андрей Михайленко:
«Является ли квантовый ИИ более мощным, чем традиционный ИИ? Теоретически, да, для определенных задач, но он все еще находится в стадии разработки. Использует ли ИИ в настоящее время методы квантовых вычислений? В исследованиях и ранних реализациях — да, через такие подходы, как QNN и гибридные методы, но крупномасштабные практические приложения пока не стали массовыми. Область квантового ИИ вызывает огромный энтузиазм, и, хотя полностью реализованные системы появятся через годы, понимание их потенциала и вызовов критически важно для лидеров. Некоторые считают будущее за квантовым ИИ, и инвестиции в эту область необходимы для сохранения инновационности».
Самое важное о квантовом искусственном интеллекте
- Решает задачи, недоступные классическим компьютерам.
- Использует кубиты для параллельной обработки данных.
- Ускоряет обучение и работу нейронных сетей.
- Интегрируется с HPC для масштабирования вычислений.
- Оптимизирует процессы в промышленности, финансах и логистике.
- Поддерживает разработку пост-квантовой криптографии.
- Постепенно внедряется в реальные исследовательские проекты.
Несмотря на развитие квантовых вычислений и квантового ИИ традиционные вычислительные системы все еще востребовано. Облачные или физические ресурсы под задачи любой сложности вы всегда можете получить на технологической платформе Colobridge. Узнайте, как мы можем помочь вашему бизнесу.
