Танилцуулга
Квант Боловсруулах Нэгж (QPU) нь тооцооллын хурд болон үр ашгийг экспоненциалаар нэмэгдүүлэхэд бэлэн болсон. Хоёртын бит (0 ба 1) дээр суурилдаг сонгодог процессоруудаас ялгаатай нь QPU нь квант механикийн зарчмуудыг, ялангуяа суперпозици ба орооцолдох зарчмуудыг урьд өмнө байгаагүй хэмжээнд нарийн төвөгтэй тооцооллыг хийдэг.
Хиймэл оюун ухааны загварууд улам боловсронгуй болохын хэрээр уламжлалт техник хангамж нь гүнзгий сургалт, томоохон хэмжээний симуляци, бодит цагийн шийдвэр гаргалтын шаардлагыг хангахад бэрхшээлтэй тулгарч байна. квант тооцооллыг эдгээр хязгаарлалтыг даван туулах боломжийг олгож, байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP), эмийн нээлт, санхүүгийн загварчлал гэх мэт салбарт нээлт хийх боломжийг олгож байна.
Энэ нийтлэлд бид Квант боловсруулах нэгж болох, энэ нь уламжлалт процессоруудаас юугаараа ялгаатай, мөн яагаад хиймэл оюун ухааны ирээдүйн түлхүүрийг хадгалдаг болохыг судлах болно.
Үүний дараа таны унших дуртай нийтлэлүүд:
🔗 NVIDIA-ийн Omniverse гайхалтай – Бид аль хэдийн Матрикс дотор орчихсон уу? – NVIDIA-ийн Omniverse-ийн оюун ухааныг эргүүлэм реализм болон симуляцийн онол яагаад шинжлэх ухааны уран зөгнөлт зохиол шиг санагдахаа больж байгааг судлаарай.
🔗 Хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар даван туулах хамгийн хүнд сорилтууд нь инновацийг хязгаарт хүргэж байна – Өнөөдөр хиймэл оюун ухаанд тулгарч буй хамгийн нарийн төвөгтэй асуудлууд болох ёс зүйн дилеммээс эхлээд зохицуулалтын эрсдэл хүртэл болон тэдгээр нь дараагийн үеийн нээлтүүдийг хэрхэн хөтөлж байгааг авч үзье.
Квант боловсруулалтын нэгж (QPU) гэж юу вэ?
Квант боловсруулалтын нэгж (QPU) квант компьютерын гол тооцооллын нэгж юм кубит ашиглан ажилладаг бөгөөд энэ нь сонгодог битээс хоёр чухал зүйлээр ялгаатай байдаг:
🔹 Суперпозици: Кубит нь сонгодог битүүд шиг ганц төлөвт хязгаарлагдахын оронд нэгэн зэрэг олон төлөвт (0 ба 1) оршиж болно. Энэ нь квант компьютеруудад асар их хэмжээний мэдээллийг зэрэгцээ боловсруулах боломжийг олгодог.
🔹 Оролцоо: Кубитууд нь зайнаас үл хамааран нэг кубит болж хувирах нь түүний орооцолдсон хамтрагчдаа шууд нөлөөлөх байдлаар хоорондоо холбогдож болно. Энэ шинж чанар нь тооцооллын үр ашгийг нэмэгдүүлж, асуудлыг илүү хурдан шийдвэрлэх боломжийг олгодог.
QPU нь CPU (Төв боловсруулах нэгж)-тэй маш төстэй ажилладаг боловч сонгодог компьютеруудад боломжгүй ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд квант механикийг ашигладаг. IBM, Google, Intel зэрэг компаниуд өргөтгөх боломжтой квант процессоруудыг QPU нь хиймэл оюун ухааны судалгаа, хөгжүүлэлтэд улам бүр хамааралтай болж байна.
Квант боловсруулалтын нэгж нь хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хувиргадаг вэ
Хиймэл оюун ухаан нь загваруудыг сургах, өгөгдлийг шинжлэх, таамаглал дэвшүүлэхэд асар их тооцооллын хүч шаарддаг. Квант боловсруулах нэгж нь хиймэл оюун ухааны ертөнцийг эрс өөрчилж чадах өвөрмөц давуу талуудыг авчирдаг:
1. Машин сургалтын экспоненциал хурдатгал
Хиймэл оюун ухааны загварууд, ялангуяа гүнзгий сургалтын сүлжээнүүд нь өргөн хүрээтэй матрицын тооцоолол болон магадлалд суурилсан таамаглал шаарддаг. Квант тооцооллын суперпозици нь олон боломжийг нэгэн зэрэг үнэлэх боломжийг олгодог бөгөөд нарийн төвөгтэй хиймэл оюун ухааны загваруудыг сургахад шаардагдах хугацааг багасгадаг.
Жишээлбэл, Google-ийн Sycamore квант процессор нь 10,000 жил шаардагдах асуудлыг 200 секундын дотор шийдснээр квант давамгайллыг бий болгосон . Ийм чадварыг хиймэл оюун ухааны сургалтад ашигласнаар дараагийн үеийн загваруудыг боловсруулахад шаардагдах хугацааг багасгаж чадна.
2. Сайжруулсан өгөгдөл боловсруулалт ба хэв маягийн танилт
Квант тооцоолол нь сонгодог системүүдээс илүү нарийн төвөгтэй хэв маягтай асар их өгөгдлийн санг илүү үр дүнтэйгээр зохицуулж чаддаг. Энэ нь дараахь зүйлсэд гүн гүнзгий нөлөө үзүүлдэг
🔹 Байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP): Квант идэвхжүүлсэн хиймэл оюун ухаан нь хэлний орчуулга, яриа таних, чатбот харилцан үйлчлэлийг илүү сайн ойлголцолтойгоор сайжруулж чадна.
🔹 Зураг болон видео таних: Квант боловсруулах нэгж нь пиксел дээр суурилсан өгөгдлийг хурдан шинжлэх замаар хиймэл оюун ухаанаар удирддаг нүүр царай таних, эмнэлгийн дүрслэл, автоматжуулсан хяналтыг сайжруулж чадна.
🔹 Баяжуулах сургалт: Квант хиймэл оюун ухаан нь олон ирээдүйн нөхцөл байдлыг нэгэн зэрэг шинжлэх замаар өөрөө жолооддог машин, робот техник зэрэг бие даасан системд шийдвэр гаргалтыг оновчтой болгож чадна.
3. Хиймэл оюун ухааны алгоритмуудыг оновчлох
Хиймэл оюун ухааны олон асуудал нь оновчлол буюу олон боломжит хувилбаруудаас хамгийн сайн шийдлийг олохтой холбоотой байдаг. Квант боловсруулах нэгж нь квант хайлуулах замаар нарийн төвөгтэй оновчлолын асуудлыг шийдвэрлэхдээ маш сайн бөгөөд энэ арга нь дараах чиглэлээр сонгодог аргуудаас илүү үр дүнтэй байдаг.
🔹 Нийлүүлэлтийн сүлжээний логистик
🔹 Санхүүгийн портфолио оновчлол
🔹 Эмийн нээлт ба молекулын симуляци
🔹 Ухаалаг хотуудад замын хөдөлгөөний урсгалын оновчлол
Жишээлбэл, эмийн компаниуд квант түвшинд нэгдлүүд хэрхэн харилцан үйлчлэлцэхийг урьдчилан таамаглах замаар эмийн нээлтийг хурдасгахын тулд молекулын харилцан үйлчлэлийг квантаар ажилладаг хиймэл оюун ухааныг
4. Эрчим хүчний хэрэглээг бууруулах
Хиймэл оюун ухааны загварууд асар их хэмжээний эрчим хүч хэрэглэдэг бөгөөд нэг гүнзгий сургалтын загварыг сургах нь ашиглалтын хугацаанд таван машинтай тэнцэх хэмжээний нүүрстөрөгчийн ул мөр . Квант боловсруулах нэгжүүд нь тооцооллыг цөөн алхамаар гүйцэтгэснээр эрчим хүчний хэрэглээ болон байгаль орчинд үзүүлэх нөлөөллийг эрс багасгаснаар илүү эрчим хүчний хэмнэлттэй аргыг санал болгодог.
Квант боловсруулалтын нэгжийг хиймэл оюун ухаанд хэрэгжүүлэхэд тулгарч буй бэрхшээлүүд
Квант боловсруулах нэгжүүд боломжит боломжуудаас үл хамааран хиймэл оюун ухаанд өргөнөөр нэвтрүүлэхээс өмнө хэд хэдэн саад бэрхшээлтэй тулгардаг:
🔹 Алдааны түвшин ба квант декогерент: Кубитууд нь хүрээлэн буй орчны нөлөөлөлд маш мэдрэмтгий тул тооцооллын алдаа гаргадаг. Судлаачид үүнийг шийдвэрлэхийн тулд квант алдааг засах аргуудыг боловсруулж байна.
🔹 Хязгаарлагдмал Кубитийн өргөтгөл: Одоогийн QPU-ууд хязгаарлагдмал тооны кубиттай (IBM-ийн хамгийн дэвшилтэт квант процессор одоогоор 1,121 кубиттай сая сая тогтвортой кубит шаардаж магадгүй юм
🔹 Өндөр өртөг ба дэд бүтцийн шаардлага: Квант компьютерууд нь кубитийн тогтвортой байдлыг хадгалахын тулд хэт хүйтэн температур (бараг абсолют тэг) шаарддаг тул тэдгээрийг үнэтэй бөгөөд өргөн хүрээнд хэрэгжүүлэхэд хэцүү болгодог.
🔹 Холимог хиймэл оюун ухаан-квант системийн хэрэгцээ: Бүрэн ажиллагаатай квант хиймэл оюун ухааны системүүд хөгжих хүртэл квант боловсруулах нэгжүүд нь сонгодог хиймэл оюун ухааны процессоруудад тусалдаг эрлийз арга нь хэвийн үзэгдэл байх магадлалтай.
Хиймэл оюун ухаан дахь квант боловсруулалтын нэгжүүдийн ирээдүй
Квант боловсруулах нэгжийг хиймэл оюун ухааны судалгаанд нэгтгэснээр
✅ Хиймэл Ерөнхий Оюун Ухаан (ХБО): Квант тооцоолол нь асар их хэмжээний өгөгдлийг шинэ аргаар боловсруулснаар хүн шиг оюун ухаанд хүрэх замыг хурдасгаж магадгүй юм.
✅ Аюулгүй хиймэл оюун ухаан ба криптограф: Квант тэсвэртэй шифрлэлт нь хиймэл оюун ухааны аюулгүй байдлыг сайжруулж, өгөгдлийг ирээдүйн кибер аюулаас хамгаалах болно.
✅ Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг шинжлэх ухааны нээлтүүд: Уур амьсгалын загварчлалаас эхлээд сансрын судалгаа хүртэл QPU-ээр ажилладаг хиймэл оюун ухаан нь тооцооллын хувьд боломжтой зүйлсийн хил хязгаарыг тэлэх болно.
Google Quantum AI, IBM Quantum, Microsoft Azure Quantum, D-Wave зэрэг компаниуд квант хиймэл оюун ухааны судалгааны тэргүүн эгнээнд явж байгаа бөгөөд QPU-д суурилсан хиймэл оюун ухааныг бодит болгохын тулд тэрбум тэрбум долларын хөрөнгө оруулалт хийж байна.
Квант Боловсруулах Нэгж (QPU) нь боловсруулалтын хурдыг экспоненциалаар нэмэгдүүлэх, үр ашгийг дээшлүүлэх, нэгэн цагт боломжгүй гэж бодож байсан асуудлуудыг шийдвэрлэх замаар хиймэл оюун ухааны ирээдүйг дахин тодорхойлохоор төлөвлөж байна. Өргөтгөх чадвар болон хэрэгжилтэд томоохон бэрхшээлүүд байсаар байгаа ч квант тооцоолол болон хиймэл оюун ухааны нь эрүүл мэндийн салбараас санхүү хүртэл болон бусад салбаруудад хувьсгал хийх боломжтой.
AI Assistant Store-оос хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааны бүтээгдэхүүнүүдийг олж нээгээрэй