క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్పై దీర్ఘకాలంగా సాగుతున్న చర్చ దిశ మార్చుకుంది
క్వాంటం కంప్యూటింగ్ను చాలా కాలంగా కృత్రిమ మేధస్సుకు భవిష్యత్ ఇంజిన్గా ప్రచారం చేస్తున్నారు, కానీ ఆ వాదనకు మద్దతు చాలాసార్లు బలహీనంగానే ఉంది. అత్యంత కఠినమైన సమస్య క్వాంటం యంత్రంపై డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం మాత్రమే కాకుండా, శాస్త్రీయ డేటాను నిజంగా క్వాంటం ప్రభావాలను ఉపయోగించగల రూపంలోకి తీసుకురావడమూ. New Scientist హైలైట్ చేసిన కొత్త పని, అనేక పరిశోధకులు ఊహించినంతగా ఆ అడ్డంకి సంపూర్ణం కాకపోవచ్చని సూచిస్తోంది.
క్వాంటం కంప్యూటింగ్ సంస్థ Oratomic కు చెందిన Hsin-Yuan Huang మరియు సహచరులు, క్వాంటం కంప్యూటర్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సంబంధిత అల్గోరిథమ్స్కు ప్రయోజనాలను ఇవ్వగలవని వాదిస్తున్నారు. వారి విశ్లేషణ, ఇప్పటివరకు పెద్ద మొత్తంలో సంప్రదాయ కంప్యూటింగ్ శక్తిని కోరుకునే డేటా-భారీ గణనాత్మక పనుల్లో క్వాంటం హార్డ్వేర్ సహాయం చేయగల భవిష్యత్తుకు గణితపరమైన పునాది వేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
మూల అడ్డంకి డేటా లోడింగ్
సంవత్సరాలుగా, క్వాంటం-వృద్ధి చెందిన AI పట్ల ఉన్న సందేహం ఒక ప్రాయోగిక బాటిల్నెక్ చుట్టూ కేంద్రీకృతమైంది. టెక్స్ట్ సమీక్షలు లేదా RNA సీక్వెన్సింగ్ ఫలితాలు వంటి క్వాంటం కాని ప్రపంచంలో సేకరించిన డేటాను, ఒక సూపర్పోజిషన్ స్థితిలో ఎన్కోడ్ చేయాల్సి ఉంటుంది, అప్పుడు మాత్రమే క్వాంటం కంప్యూటర్ దానిని నిజమైన క్వాంటం ప్రవర్తనతో ప్రాసెస్ చేయగలదు. ఆ దశ కోసం ప్రత్యేక మెమరీ పరికరాలు అవసరం అవుతాయని, అవి అమలులో సాధ్యంకానింత పెద్దవిగా ఉంటాయని పరిశోధకులు భావించారు.
ఆ అనుమానం ఈ రంగం హృదయాన్నే తాకింది. ఇన్పుట్ను సిద్ధం చేయడానికే వ్యవస్థ విపరీతమైన వనరులు ఖర్చుచేస్తే, సిద్దాంతపరమైన వేగవంతం అంతగా ఉపయోగపడదు. వాస్తవంగా చూస్తే, క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ వాగ్దానం సాధారణ డేటాను క్వాంటం కంప్యూటర్ ఉపయోగించగలదిగా మార్చే ఖర్చుతో మళ్లీ మళ్లీ ఢీకొంది.
బాటిల్నెక్ చుట్టూ వెళ్లే వేరే మార్గం
Huang మరియు సహచరులు, ప్రాసెసింగ్ ప్రారంభానికి ముందు మొత్తం డేటాను విస్తారమైన ప్రత్యేక క్వాంటం మెమరీల్లో నిల్వ చేయాల్సిన అవసరం లేని ప్రత్యామ్నాయాన్ని ప్రతిపాదిస్తున్నారు. దాని బదులుగా, డేటాను క్వాంటం కంప్యూటర్లో చిన్న బ్యాచ్లుగా ప్రవేశపెడతారు. ఇది సాంకేతిక వివరంలా అనిపించవచ్చు, కానీ సాధ్యాసాధ్యాల చర్చను కీలకంగా మార్చుతుంది. క్వాంటం ప్రయోజనానికి అవసరమైన నిర్మాణాన్ని కాపాడుతూ డేటాను క్రమంగా లోడ్ చేయగలిగితే, ఒక ప్రధాన ప్రాయోగిక అభ్యంతరం బలహీనపడుతుంది.
మూల పాఠ్యం దీనిని తుది ఉత్పత్తిగా కాకుండా, ఒక పునాది దశగా చూపిస్తోంది. క్వాంటం కంప్యూటర్లు నేడు నిజ జీవిత పనుల్లో సంప్రదాయ AI హార్డ్వేర్ను ఒక్కసారిగా అధిగమించడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయని అది చెప్పడం లేదు. ఇది, అది చివరికి ఎలా సాధ్యమవుతుందో గురించి పరిశోధకులకు ఇప్పుడు మరింత నమ్మదగిన రూపరేఖ ఉండొచ్చని చెబుతోంది.
హైప్ను దాటి ఇది ఎందుకు ముఖ్యం
మెషిన్ లెర్నింగ్ విజ్ఞానం, పరిశ్రమ, మరియు రోజువారీ సాఫ్ట్వేర్ అంతటా నిక్షిప్తమై ఉంది; అందుకే క్వాంటం సహాయం అన్న ఆలోచన సంవత్సరాల సందేహాలున్నా ఆకర్షణీయంగానే ఉంది. క్వాంటం నిర్మాణాలు ఒకరోజు కొన్ని పెద్ద డేటాసెట్లను మరింత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగలిగితే, దాని లాభం ఒక చిన్న నిచ్ వినియోగానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు. అది AIలోని గణన పరిమితుల గురించి పరిశోధకులు ఎలా ఆలోచిస్తారో కూడా ప్రభావితం చేస్తుంది.
అదే సమయంలో, ఈ పనిని గమ్యస్థానంగా కాకుండా ఒక మ్యాప్గా చూడటం మంచిది. గణిత పునాది ముఖ్యమైంది, ఎందుకంటే అది ఒక రంగం కల్పన వెనుక పరుగెడుతోందా, లేక నిజమైన ఇంజినీరింగ్ లక్ష్యాన్ని వెంబడిస్తున్నదా అని నిర్ధారిస్తుంది. క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఈ తేడా అసాధారణంగా కీలకంగా ఉంది. ఈ రంగం సంవత్సరాలుగా ధైర్యమైన వాగ్దానాలు చేసింది, కానీ ప్రయోజనానికి వాస్తవిక మార్గాలు ఇప్పటివరకు అంతగా అందుబాటులోకి రాలేదు.
ఈ విశ్లేషణ చర్చను ముగించదు, కానీ దాని పదజాలాన్ని మార్చుతుంది. క్వాంటం కంప్యూటర్లు ఎప్పుడైనా AIకి సహాయపడతాయా అని అడగడం బదులు, ఏ మెషిన్ లెర్నింగ్ సమస్యలు ఈ బ్యాచ్-లోడింగ్ విధానానికి ఉత్తమంగా సరిపోతాయి, మరియు సిద్ధాంతానికి అనుగుణంగా హార్డ్వేర్ ఎంత వేగంగా పరిపక్వత చెందగలదు అనే ప్రశ్నను ఈ రంగం మరింతగా అడగొచ్చు. ఇది ఇప్పటివరకు క్వాంటం AI గురించి జరిగిన సంభాషణకంటే మరింత స్పష్టమైన, ఉపయోగకరమైన చర్చ.
ఈ వ్యాసం New Scientist నివేదికపై ఆధారపడింది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.