Автор: Бахмат М.
Квантовий ШІ (Quantum AI, QAI) є потужним поєднанням квантових обчислень і штучного інтелекту. Ця галузь прагне об’єднати унікальну обчислювальну потужність квантових систем з можливостями розпізнавання закономірностей і навчання ШІ для вирішення завдань швидше і ефективніше, ніж будь-коли раніше.
За даними McKinsey Technology Trends Outlook 2024, генеративний ШІ продемонстрував сплеск пошукових запитів у Google майже на 700% з 2022 по 2023 рік, що відображає зростаючий інтерес до цієї технології та прискорює інтеграцію ШІ в бізнес-процеси.
- Як працює квантовий ШІ
- Синергія: Квантові обчислення для ШІ та ШІ для квантових обчислень
- Потенційні переваги квантового ШІ
- Сценарії використання квантового ШІ
- Проблеми квантового ШІ
- Лідери індустрії та досягнення
- Майбутнє квантового ШІ
- Найважливіше про квантовий штучний інтелект
Чим квантовий ШІ відрізняється від звичайного ШІ? Звичайний ШІ працює на класичних комп’ютерах, використовуючи біти. Квантовий ШІ інтегрує принципи квантових обчислень, такі як суперпозиція, заплутаність і паралелізм, використовуючи кубіти для обробки та зберігання даних.
Як працює квантовий ШІ
Щоб зрозуміти принцип роботи квантового штучного інтелекту (ШІ), введемо кілька визначень.
Квантові обчислення (Quantum Computing, QC) — це новий тип обчислень, заснований на законах квантової механіки і здатний вирішувати завдання, недоступні класичним комп’ютерам. В їх основі лежать кубіти, які можуть перебувати відразу в декількох станах завдяки суперпозиції і заплутаності, що дозволяє обробляти величезні обсяги даних паралельно. Перші ідеї квантових обчислень з’явилися в 1980-х роках, коли Річард Фейнман запропонував використовувати квантові ефекти для моделювання складних процесів.
Квантовий штучний інтелект (Quantum Artificial Intelligence, QAI) — це об’єднання квантових обчислень і ШІ, де квантові системи забезпечують високу продуктивність, а ШІ відповідає за вміння знаходити закономірності і навчатися. Разом вони вирішують завдання швидше і ефективніше, ніж класичні комп’ютери, відкриваючи шлях до нових рівнів оптимізації, моделювання і створення інтелектуальних систем, що працюють краще за звичні алгоритми.
Квантова перевага (Quantum Advantage, QA) — це здатність квантових комп’ютерів вирішувати завдання, недоступні для класичних систем. Вважається, що перші практичні приклади можуть бути досягнуті вже до 2030 року.
Ці цифри абсолютно реальні. Так, загальний обсяг інвестицій у стартапи квантових технологій за два роки склав $8,5 млрд, причому $6,7 млрд припало на квантові обчислення (ШІ в тому числі), що демонструє зростаючий інтерес до них з боку індустрії та інвесторів. Також ринок квантових обчислень, за прогнозами Fortune Business Insights, зросте з $928,8 млн до $6,5 млрд до 2030 року з річним темпом зростання 32,1%. Плюс до 2035 року квантові технології можуть створити вартість до $2 трлн у чотирьох ключових галузях: хімія, біологічні науки, фінанси та мобільність.
На тлі такого стрімкого зростання та інвестицій активно розвиваються конкретні технології, які формують практичне застосування квантових обчислень у ШІ. Одним з ключових напрямків є квантові нейронні мережі.
Квантові нейронні мережі (Quantum Neural Networks, QNN) — це нейронні мережі, що працюють з кубітами, які, як очікується, матимуть переваги при навчанні ШІ на великих наборах даних.
Подібно до традиційних нейронних мереж, QNN мають шари, але працюють з кубітами замість класичних перцептронів:
- На вхідному шарі дані кодуються в кубіти.
- Обробка кубітів відбувається в «прихованому шарі».
- На вихідному шарі кубіти вимірюються і передаються в системи виявлення і виправлення помилок, можливо, з використанням ШІ для швидкого виправлення помилок.
- Нарешті, ШІ інтерпретує результати квантової обробки для надання висновків.
Сьогодні квантові обчислення та ШІ включають кілька суміжних напрямків, які формують екосистему майбутнього. Сьогодні мова йде вже про побудову цілих обчислювальних архітектур і систем безпеки, готових до нового рівня викликів. У зв’язку з цим вводимо ще одне важливе визначення.
Квантово-орієнтовані суперкомп’ютерні обчислення (Quantum-centric Supercomputing, QCS) — один з підходів до побудови обчислювальних екосистем на базі квантових обчислень. Вони об’єднують квантові та класичні обчислення, розподіляючи завдання так, щоб кожна частина системи використовувала свої сильні сторони. Це забезпечує їм гнучкість і робить ще більш потужними, ніж традиційні суперкомп’ютери.
Але разом із зростанням можливостей з’являється і нова загроза. Квантові алгоритми здатні зламати криптографічні методи, які десятиліттями вважалися надійними. Саме тому особлива увага приділяється квантово-стійкій криптографії.
Квантово-стійка криптографія (Post-Quantum Cryptography, PQC) — це набір технологій захисту даних, стійких до атак квантових машин. Існує реальний ризик, що зловмисники вже копіюють зашифровані масиви інформації з метою зламати їх у майбутньому, коли квантові комп’ютери стануть достатньо потужними.
Синергія: Квантові обчислення для ШІ та ШІ для квантових обчислень
Інтеграція квантових обчислень, класичних обчислень і ШІ розглядається як потужний, довгостроковий і синергетичний підхід — «тріада». Концепція Тріади полягає в тому, що квантові обчислення вирішують спеціалізовані завдання, високопродуктивні класичні обчислення (HPC) обробляють великі обсяги даних і уточнюють результати, а ШІ оптимізує алгоритми та аналізує дані — разом вони дозволяють справлятися з найскладнішими проблемами.
- Квантові обчислення виконують спеціалізовані завдання, такі як оптимізація і симуляція квантових систем, з якими класичні комп’ютери справляються з трудом.
- Високопродуктивні класичні обчислення (HPC) обробляють великі обсяги даних і уточнюють результати квантових обчислень. HPC служить мостом, що робить квантові результати застосовними.
- ШІ відіграє незалежну роль у вирішенні конкретних завдань і покращує як квантові, так і класичні системи. ШІ може оптимізувати квантові алгоритми, класичні симуляції та уточнювати аналіз даних.
Таке взаємне посилення часто описується як «Квантові обчислення для ШІ» і «ШІ для квантових обчислень». Квантові системи дозволяють ШІ вирішувати завдання, недоступні класичним методам. У свою чергу, ШІ допомагає оптимізувати і розвивати квантові технології.
Потенційні переваги квантового ШІ
Квантовий ШІ обіцяє можливості, які, як очікується, перевершать класичний ШІ:
- Масивний паралелізм. Завдяки суперпозиції квантовий ШІ теоретично може виконувати безліч обчислень одночасно, прискорюючи навчання алгоритмів, моделювання, оптимізацію та симуляцію.
- Передові обчислення. N кубітів можуть представляти 2^N станів, що забезпечує інший підхід до вирішення завдань і обчислень у порівнянні з традиційними нейронними мережами.
- Прискорення. QNN можуть прискорити обробку великих наборів даних, складних симуляцій і тривалих обчислень, які уповільнюють класичні нейронні мережі. Наприклад, алгоритм Гровера прискорює пошук.
- Висока точність. Генеративний ШІ на квантовій основі, як очікується, буде надавати точні та унікальні результати, що може привести до нових відкриттів.
- Подолання бар’єру транзисторів. Оскільки класичні напівпровідники стикаються з фізичними обмеженнями, квантові обчислення і квантовий ШІ можуть забезпечити подальше зростання обчислювальної потужності.
Сценарії використання квантового ШІ
Квантовий ШІ вже перестав бути суто теоретичною концепцією і поступово знаходить реальне застосування в найрізноманітніших галузях. Його унікальна здатність обробляти величезні обсяги даних паралельно і виявляти складні закономірності відкриває нові можливості для науки, бізнесу та промисловості. Нижче розглянемо основні сценарії використання.
- Медичні дослідження та фармацевтика: прискорення відкриття нових ліків, моделювання молекулярних взаємодій, тестування ефективності та токсичності сполук.
- Фінансове моделювання: оптимізація інвестиційних портфелів, оцінка ризиків, швидкий аналіз фінансових даних, прогнозування ринкових тенденцій.
- Управління ланцюгами поставок і логістика: вирішення складних завдань оптимізації, мінімізація відходів, підвищення пропускної здатності систем.
- Кібербезпека: розробка квантово-стійкої криптографії, захист даних від майбутніх квантових атак, виявлення кібершахрайства за допомогою принципу no-cloning.
- Матеріалознавство та виробництво: проектування нових матеріалів (наприклад, самовідновлюваних), оптимізація виробничих процесів, створення каталізаторів для розщеплення мікропластику.
- Кліматичне моделювання та екологічна наука: більш точні прогнози зміни клімату, аналіз екологічних даних, розробка нових матеріалів для відновлюваної енергетики.
- Автомобільна промисловість: оптимізація управління трафіком, вдосконалення технологій автономних транспортних засобів (безколізійна навігація, енергоефективне водіння).
- Генеративний ШІ (GenAI): прискорення навчання великих мовних моделей (LLM), поліпшення обробки природної мови, генерація унікальних і нерепетативних результатів.
Таким чином, квантовий штучний інтелект (ШІ) дозволяє справлятися із завданнями, які звичайні комп’ютери вирішити не можуть, і відкриває нові можливості в найрізноманітніших сферах. З кожним роком це все ближче до реального застосування.
Проблеми квантового ШІ
Попри потенціал, квантовий ШІ знаходиться на ранній стадії і стикається з серйозними технічними та фінансовими перешкодами:
- Нестабільність обладнання та помилки. Кубіти крихкі і схильні до шуму, декогеренції та нагрівання, що може призвести до помилок і «галюцинацій ШІ». Для їх подолання потрібні складні методи корекції помилок.
- Складність експлуатації. Поведінка кубітів, така як колапс стану при вимірюванні, ускладнює повсякденне використання і масштабування для корпоративних додатків.
- Нестача зрілих квантових алгоритмів. Багато квантових алгоритмів ще є теоретичними, і квантовий ШІ часто покладається на традиційні методи, що обмежує його поточний високошвидкісний потенціал.
- Висока складність і витрати. Квантові системи часто вимагають дорогого спеціалізованого обладнання та експертизи, що вимагає значних інвестицій.
- Безпека та стандартизація: Відсутність стандартизації, інтероперабельності та освіти створює ризики.
Лідери індустрії та досягнення
Розвиток квантових технологій рухається не тільки дослідженнями та стартапами, але й великими компаніями, які втілюють сміливі ідеї в життя. Їхні успіхи показують, як квантові системи та ШІ поступово стають реальністю і готові застосовуватися в промисловості.
- IBM прагне до 2029 року створити великомасштабний відмовостійкий квантовий комп’ютер Starling, здатний виконувати квантові схеми зі 100 млн гейтів на 200 логічних кубітах.
- Microsoft представила чіп Majorana 1 з архітектурою Topological Core, що забезпечує вбудовану стійкість до помилок на апаратному рівні, який дозволить вирішувати промислові завдання за роки, а не десятиліття.
- Google Quantum AI розробив чіп Willow, що демонструє експоненціальне зниження помилок із збільшенням числа кубітів, що стало ключовим проривом у корекції квантових помилок. Тестові обчислення Willow зайняли 5 хвилин, тоді як суперкомп’ютеру на це знадобилося б 10^25 років.
Загалом Google планує створити мільйон кубітів до кінця десятиліття, а IBM — 100 000 кубітів протягом 10 років, що відкриває перспективу для масштабування квантового ШІ та його інтеграції в реальні додатки.
Майбутнє квантового ШІ
Майбутнє квантового ШІ виглядає багатообіцяючим, хоча технології поки що перебувають на ранній стадії розвитку. Незважаючи на зниження інвестицій і найму в 2023 році, довгострокові прогнози залишаються позитивними: кількість вакансій у квантовій галузі зросла на 8% з 2021 по 2023 рік, а інтерес бізнесу продовжує зростати.
Квантові технології та робототехніка зараз перебувають на етапі «передових інновацій» (frontier innovation), що свідчить про те, що ми тільки починаємо використовувати їхній потенціал, але можливості величезні. Експерти відзначають, що масштабне застосування квантових обчислень може стати масовим через 15–20 років, проте корисні рішення для конкретних завдань з’являться набагато раніше.
У найближчому майбутньому квантовий ШІ буде поступово впроваджуватися в дослідницькі та промислові проекти, допомагаючи прискорювати відкриття ліків, оптимізувати складні системи і створювати нові матеріали. Поступово він стане незамінним інструментом для компаній і наукових лабораторій, де швидкість, точність і ефективність критично важливі.
Chief Operating Officer Colobridge, Андрій Михайленко:
«Чи є квантовий ШІ потужнішим за традиційний ШІ? Теоретично, так, для певних завдань, але він все ще перебуває на стадії розробки. Чи використовує ШІ на даний момент методи квантових обчислень? У дослідженнях і ранніх реалізаціях — так, через такі підходи, як QNN і гібридні методи, але великомасштабні практичні застосування поки що не стали масовими. Галузь квантового ШІ викликає величезний ентузіазм, і, хоча повністю реалізовані системи з’являться через роки, розуміння їхнього потенціалу та викликів є критично важливим для лідерів. Деякі вважають майбутнє за квантовим ШІ, і інвестиції в цю область необхідні для збереження інноваційності».
Найважливіше про квантовий штучний інтелект
- Вирішує завдання, недоступні класичним комп’ютерам.
- Використовує кубіти для паралельної обробки даних.
- Прискорює навчання і роботу нейронних мереж.
- Інтегрується з HPC для масштабування обчислень.
- Оптимізує процеси в промисловості, фінансах і логістиці.
- Підтримує розробку пост-квантової криптографії.
- Поступово впроваджується в реальні дослідницькі проекти.
Попри розвиток квантових обчислень і квантового ШІ, традиційні обчислювальні системи все ще затребувані. Хмарні або фізичні ресурси під завдання будь-якої складності ви завжди можете отримати на технологічній платформі Colobridge. Дізнайтеся, як ми можемо допомогти вашому бізнесу.
