МОСКВА, 10 июл – РИА Новости. Российский квантовый центр и Газпромбанк создали три новых лаборатории, где ведущие российские ученые проверят, можно ли применять квантовые компьютеры и симуляторы для ускорения нейросетей и систем искусственного интеллекта, заявили ученые на встрече с журналистами.
Нейронный век
Стремительный рост объема данных, вырабатываемых и используемых человечеством в повседневной жизни, заставляет сегодня программистов, инженеров, физиков и представителей других наук искать новые способы обработки информации.
Самые большие надежды сегодня возлагаются на две вещи – квантовые компьютеры, способные обрабатывать космически большие объемы данных, и на системы машинного обучения и искусственного интеллекта, способные искать полезную "иголку" в "стоге сена" бесполезной информации, не тратя на это много ресурсов.
Как уже рассказывал РИА "Новости" Алексей Федоров, один из руководителей лабораторий, квантовые алгоритмы можно применять для того, чтобы ускорять математические процедуры, задействованные в работе систем ИИ, но при этом их можно использовать и для решения задач оптимизации и множеством других способов.
"Михаил Лукин и его коллеги уже создали квантовые машины, которые в принципе могут решать достаточно серьезные задачи. И у нас, и у инвесторов возникает большой вопрос – а что именно они могут делать и где они будут полезны? Это мы и собираемся проверить в рамках наших трех групп и лабораторий", — пояснил Федоров, выступая на встрече с журналистами в Москве.
Помимо Федорова и его коллег, в этой работе будут участвовать коллективы под руководством Александра Львовского и Алексея Рубцова. Рубцов возглавит направление, в котором методы машинного обучения будут использоваться для описания сложных квантовых систем. Вдобавок, он будет разрабатывать теорию квантовых нейронных сетей.
Команда Федорова займется разработкой программной платформы для квантовых вычислений и реализации алгоритмов машинного обучения, а коллектив Львовского — обучением нейросетей при помощи квантовых симуляторов, "аналоговых" квантовых компьютеров.
"Проблема заключается в том, что пока никто не знает, какие из тех ожиданий, которые у нас накопились в последние годы, оправдают себя в тот момент, когда у нас появятся первые универсальные вычислительные машины, содержащие в себе миллионы кубитов. Совершенно непонятно, какие из этих идей и алгоритмов будут работать на практике", — добавляет Лукин, профессор Гарварда и создатель одного из самых больших квантовых компьютеров мира.
Квантовая неопределенность
На поиски ответов на этот вопрос РКЦ и Газпромбанк, как передает пресс-служба центра, выделили 1,5 миллиона долларов США. В будущем, финансирование лабораторий может быть расширено. Как отметил Дмитрий Зауэрс, заместитель Председателя правления Газпромбанка, бизнес интересует возможность использования квантовых нейросетей для того, чтобы управлять портфелями инвестиций, оценивать риски и торговать активами.
Для проверки подобных идей, как подчеркнул Лукин в беседе с корреспондентом РИА Новости, не обязательно строить полноценный квантовый компьютер, способный решать любые задачи и имеющий в себе тысячи вычислительных модулей. Многие реальные проблемы, в том числе научные задачи, можно решить, используя более ограниченные системы из меньшего числа элементов.
"Многие платформы, в том числе и наш компьютер в Гарварде, уже стали достаточно большими, когерентными и надежными для проверки части этих алгоритмов и решения научных задач. Они все еще делают ошибки, и поэтому нам крайне важно понять, какие из алгоритмов будут более стойкими к появлению подобных помех", — продолжает физик.
В США, как отметил профессор Гарварда, сегодня существует более двух сотен стартапов, которые собираются или создавать квантовые компьютеры, или разрабатывать алгоритмы, работающие на их базе, в том числе и технологии, связанные с обработкой данных и обучением систем искусственного интеллекта. Как считает ученый, у России есть шанс занять лидирующие позиции в этой отрасли, если для этого будут приложены серьезные усилия.
"Квантовые нейросети изначально будут использоваться не на практике, а для изучения квантовых компьютеров и самой физики. К примеру, они помогут нам понять, как возникают аномальные структуры, "квантовые шрамы", которые мы недавно открыли. Их изучение, в свою очередь, может уже дать что-то полезное на практике, но сказать это пока мы не можем — для этого надо понять, как строить квантовые нейросети. Мне хотелось бы видеть что-то конкретное, и я с удовольствием воплотил бы это в жизнь на нашей машине", — заключает Лукин.
