In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie alomtegenwoordig geworden, met toepassingen zoals spraakinterpretatie, beeldherkenning, medische diagnose en nog veel meer. Tegelijkertijd is bewezen dat kwantumtechnologie in staat is tot rekenkracht die ver buiten het bereik ligt van zelfs 's werelds grootste supercomputer. Natuurkundigen van de Universiteit van Wenen hebben nu een nieuw apparaat gedemonstreerd, de kwantummemristor genaamd, waarmee we deze twee werelden kunnen combineren en ongekende mogelijkheden kunnen ontsluiten. Het experiment, uitgevoerd in samenwerking met de National Research Council (CNR) en de Politecnico di Milano in Italië, is gerealiseerd op een geïntegreerde kwantumprocessor die werkt op enkele fotonen. Het werk is gepubliceerd in het huidige nummer van het tijdschrift Nature Photonics .

De kern van alle toepassingen van kunstmatige intelligentie zijn wiskundige modellen die neurale netwerken worden genoemd. Deze modellen zijn geïnspireerd op de biologische structuur van het menselijk brein, gemaakt van onderling verbonden knooppunten. Net zoals onze hersenen leren door de verbindingen tussen neuronen voortdurend te herschikken, kunnen neurale netwerken wiskundig worden getraind door hun interne structuur af te stemmen totdat ze in staat zijn om taken op menselijk niveau uit te voeren:ons gezicht herkennen, medische beelden interpreteren voor diagnose, zelfs autorijden. Het hebben van geïntegreerde apparaten die in staat zijn om de berekeningen die betrokken zijn bij neurale netwerken snel en efficiënt uit te voeren, is dus een belangrijk onderzoeksfocus geworden, zowel academisch als industrieel.

Een van de belangrijkste game changers in het veld was de ontdekking van de memristor, gemaakt in 2008. Dit apparaat verandert zijn weerstand afhankelijk van een herinnering aan de stroom uit het verleden, vandaar de naam memory-resistor of memristor. Onmiddellijk na de ontdekking realiseerden wetenschappers zich dat (naast vele andere toepassingen) het eigenaardige gedrag van memristors verrassend veel leek op dat van neurale synapsen. De memristor is dus een fundamentele bouwsteen geworden van neuromorfe architecturen.

Een groep experimentele natuurkundigen van de Universiteit van Wenen, de National Research Council (CNR) en de Politecnico di Milano, onder leiding van prof. Philip Walther en dr. Roberto Osellame, hebben nu aangetoond dat het mogelijk is om een ​​apparaat te ontwerpen dat de hetzelfde gedrag als een memristor, terwijl het werkt op kwantumtoestanden en in staat is om kwantuminformatie te coderen en te verzenden. Met andere woorden, een kwantum memristor. Het realiseren van een dergelijk apparaat is een uitdaging omdat de dynamiek van een memristor de neiging heeft om typisch kwantumgedrag tegen te spreken.

Door gebruik te maken van enkele fotonen (d.w.z. enkele kwantumdeeltjes van licht) en gebruik te maken van hun unieke vermogen om zich gelijktijdig voort te planten in een superpositie van twee of meer paden, hebben de natuurkundigen de uitdaging overwonnen. In hun experiment planten enkele fotonen zich voort langs golfgeleiders die met een laser op een glazen substraat zijn geschreven en worden ze geleid op een superpositie van verschillende paden. Een van deze paden wordt gebruikt om de flux van fotonen te meten die door het apparaat gaat, en deze hoeveelheid - via een complex elektronisch feedbackschema - moduleert de transmissie op de andere uitgang, waardoor het gewenste memristieve gedrag wordt bereikt.

Naast het demonstreren van de kwantummemristor, hebben de onderzoekers simulaties geleverd die aantonen dat optische netwerken met de kwantummemristor kunnen worden gebruikt om te leren over zowel klassieke als kwantumtaken, wat erop wijst dat de kwantummemristor mogelijk de ontbrekende schakel is tussen kunstmatige intelligentie en kwantumcomputing .

"Het ontsluiten van het volledige potentieel van kwantumbronnen binnen kunstmatige intelligentie is een van de grootste uitdagingen van het huidige onderzoek in de kwantumfysica en informatica", zegt Michele Spagnolo, de eerste auteur van de publicatie in het tijdschrift Nature Photonics ik> . De groep van Philip Walther van de Universiteit van Wenen heeft onlangs ook aangetoond dat robots sneller kunnen leren bij het gebruik van kwantumbronnen en het lenen van schema's uit kwantumberekening. Deze nieuwe prestatie vertegenwoordigt weer een stap in de richting van een toekomst waarin kwantum kunstmatige intelligentie realiteit wordt. + Verder verkennen

Kunstmatige intelligentie versnellen