Cos’è l’IA quantistica?
Cos’è l’IA quantistica?
L’intelligenza artificiale quantistica, o IA quantistica, è l’utilizzo delle tecnologie quantistiche per l’esecuzione di sistemi di IA. I modelli di IA richiedono una potenza di calcolo immensa e risorse infrastrutturali per funzionare in modo efficiente. L’obiettivo dell’IA quantistica è sostituire l’infrastruttura di IA sottostante con risorse di calcolo quantistico in modo che i modelli di IA possano elaborare i dati in modo più veloce e con costi contenuti. Il campo immagina ulteriori progressi dell’IA e funzionalità avanzate grazie alla velocità di elaborazione esponenziale che caratterizza il calcolo quantistico. Per quanto le possibilità siano illimitate, è importante sottolineare che l’IA quantistica è ancora in fase di ricerca e che i carichi di lavoro di IA richiedono ancora risorse di calcolo tradizionali per funzionare.
Qual è la differenza tra IA classica e quantistica?
L’IA classica (o attuale) utilizza risorse di calcolo classiche basate su bit binari, ovvero unità di informazioni che possono essere rappresentate matematicamente come 0 o 1. Fisicamente, è possibile pensare ai bit binari come impulsi elettronici. Ogni dispositivo informatico, dai semplici calcolatori ai computer avanzati, funziona seguendo questa logica binaria. Questi sistemi elaborano i dati in modo lineare e graduale e per questo sono necessari più tempo e potenza di calcolo per le classiche attività di IA, come l’analisi di set di dati di grandi dimensioni che uniscono dati audio, video e di testo non strutturato.
Al contrario, l’IA quantistica usa risorse di calcolo quantistico basate su bit quantistici o qubit. Fisicamente, i qubit sono basati sugli atomi e sui relativi elettroni e le loro operazioni sono regolamentate dai principi della meccanica quantistica. A differenza dei bit classici, i qubit possono esistere simultaneamente in uno stato di 0, 1 o entrambi grazie a un concetto fisico noto come sovrapposizione. Possono anche essere soggetti a entanglement, il che significa che lo stato di un qubit è direttamente correlato all’altro, anche a distanza.
I qubit consentono ai computer quantistici di elaborare milioni di operazioni contemporaneamente. Teoricamente, l’esecuzione dell’IA quantistica su risorse di calcolo quantistico potrebbe risolvere problemi complessi che vanno oltre la portata dell’IA classica.
Perché è importante la ricerca sull’IA quantistica?
L’obiettivo della ricerca sull’IA quantistica è aiutare i modelli di IA a raggiungere il loro pieno potenziale. I modelli di IA sono sistemi addestrati per eseguire attività che generalmente richiedono l’intelligenza umana, come il riconoscimento di immagini, la traduzione o la previsione di tendenze future. Questi modelli apprendono i pattern da grandi set di dati e li utilizzano per imparare a prendere decisioni o generare output. Esistono due categorie principali di modelli di IA:
- I modelli predittivi analizzano i dati esistenti per prevedere risultati futuri, per esempio per prevedere i prezzi delle azioni o il comportamento dei clienti.
- I modelli generativi creano nuovi contenuti in base a ciò che hanno appreso, per esempio generando immagini realistiche, testo o musica.
Entrambi i modelli di IA hanno capacità limitate di analisi dei dati su larga scala a causa dei limiti dei computer classici che li alimentano. L’obiettivo dell’IA quantistica è superare questi limiti per ampliare i vantaggi che l’IA può apportare alla società.
Quali sono i potenziali vantaggi dell’IA quantistica?
L’unione di calcolo quantistico e intelligenza artificiale promette di portare i vantaggi descritti di seguito.
Riduzione dei costi di addestramento dell’IA
L’addestramento dei modelli di IA, soprattutto dei modelli di fondazione di IA generativa con miliardi di parametri, comporta l’inserimento di grandi quantità di dati in reti neurali complesse che eseguono milioni di operazioni matematiche per adeguare i pesi interni e ottimizzare la precisione. Questo processo non è solo ad alta intensità di calcolo, ma è anche dispendioso in termini di energia. I modelli più grandi spesso richiedono configurazioni di calcolo distribuito, che aumentano la complessità e i costi.
In teoria, i modelli di IA quantistica potrebbero eseguire milioni di operazioni in parallelo su un singolo processore quantistico. In questo modo, verrebbe eliminata la necessità di configurazioni di calcolo distribuito per le attuali esigenze di IA. Le configurazioni multiprocessore potrebbero addestrare i modelli di IA su larga scala per attività oggi inimmaginabili, con una conseguente riduzione significativa dei costi e dell’impatto ambientale dell’addestramento di modelli di IA all’avanguardia.
Miglioramento della precisione di previsione dell’IA
La capacità di eseguire simulazioni probabilistiche complesse e attività di ottimizzazione su larga scala del calcolo quantistico può migliorare la qualità degli output dell’IA. I sistemi classici possono semplificare le ipotesi o ignorare alcune variabili a causa di limiti di hardware. Al contrario, l’IA quantistica potrebbe tenere conto di queste variabili e offrire previsioni più dettagliate e potenzialmente più precise in ambienti ad alto rischio come il mercato azionario, l’assegnazione di punteggi di affidabilità creditizia e la previsione della catena di approvvigionamento.
L’IA quantistica potrebbe, per esempio, trasformare la valutazione dei rischi e l’ottimizzazione dei portafogli nel settore finanziario. La possibilità di analizzare i dati di mercato a livello granulare e, contemporaneamente, tenere in considerazione innumerevoli variabili potrebbe offrire informazioni che darebbero un vantaggio significativo agli investitori. L’IA quantistica potrebbe persino riuscire a prevedere le tendenze di mercato con un certo grado di precisione, facendo sembrare gli output dei migliori algoritmi attuali semplici ipotesi plausibili.
Progresso della ricerca scientifica
L’IA quantistica potrebbe accelerare notevolmente la ricerca in campo medico, climatico, di scienza dei materiali e in altri ambiti che richiedono l’elaborazione di grandi quantità di dati. L’IA quantistica potrebbe, per esempio, simulare reazioni chimiche complesse con una precisione senza precedenti, portando potenzialmente a innovazioni nella ricerca sui nuovi farmaci e nella cura delle malattie. Attraverso la modellazione delle interazioni a livello atomico o all’analisi di set di dati su scala globale, gli scienziati possono fare scoperte che vanno oltre la portata del calcolo odierno.
Abilitazione di nuovi algoritmi di IA
L’IA quantistica non si limita a velocizzare i processi di IA esistenti: apre anche le porte a modi completamente nuovi di progettare sistemi intelligenti. Gli attuali modelli di IA sono sviluppati tenendo conto dei limiti del calcolo classico. Con lo sviluppo di algoritmi specifici per i computer quantistici, i sistemi di IA potrebbero adottare approcci fondamentalmente diversi all’apprendimento, al ragionamento o al riconoscimento dei modelli.
Per esempio, le reti neurali quantistiche e l’apprendimento per rinforzo potenziato da tecnologia quantistica sono i primi concetti che cercano di ripensare il modo in cui le macchine possono “imparare” in ambienti con molti possibili risultati. Un giorno, queste innovazioni potrebbero portare a sistemi di IA con buone prestazioni in domini in cui l’IA classica ha ancora difficoltà, come la pianificazione a lungo termine o il processo decisionale in tempo reale con informazioni incomplete.
Come funziona l’IA quantistica?
L’IA quantistica integra i principi della meccanica quantistica ai concetti di machine learning e IA esistenti per esplorare nuovi approcci. L’IA tradizionale utilizza tecniche di algebra lineare e ottimizzazione eseguite su bit classici. I modelli di IA quantistica, invece, utilizzano algoritmi quantistici che operano su qubit. Questi algoritmi sfruttano i principi della meccanica quantistica, come la sovrapposizione e l’entanglement, in modi fondamentalmente diversi. Tuttavia, questi approcci sono ancora in fase di ricerca e vengono testati soprattutto su simulatori o processori quantistici su piccola scala. Ecco alcuni esempi di iniziative di ricerca.
Algoritmi di ottimizzazione quantistica
Questi algoritmi sono utili per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria in cui l’obiettivo è trovare la migliore combinazione tra diverse configurazioni possibili. Gli algoritmi classici incontrano difficoltà nel risolvere questo tipo di problemi a causa dell’aumento esponenziale della complessità. Nell’ambito dell’IA, questi algoritmi vengono esaminati come strumento per risolvere attività secondarie, come la selezione dei migliori parametri del modello o la riduzione al minimo delle funzioni di costo negli ambienti di apprendimento per rinforzo.
Classificatori quantistici
I classificatori quantistici sono algoritmi che sfruttano i principi di calcolo quantistico per risolvere problemi di classificazione tramite l’assegnazione di etichette ai dati in base a modelli appresi. Per esempio, il Variational Quantum Classifier (VQC) viene esaminato come proof of concept nell’ambito del processo decisionale non lineare. Finora, l’applicazione del VQC è stata dimostrata su set di dati su piccola scala e hardware quantistici con un numero limitato di qubit, principalmente per confrontarne le prestazioni rispetto ai classificatori classici in condizioni controllate.
Reti neurali quantistiche
L’obiettivo delle reti neurali quantistiche è imitare la struttura delle reti neurali classiche utilizzando interazioni qubit. Vengono utilizzati per valutare se i circuiti quantistici possono approssimare funzioni complesse e imparare a riconoscere modelli nei dati. Alcuni progetti sperimentali cercano di utilizzare i circuiti quantistici come livelli nei modelli ibridi, nei quali parti della rete vengono eseguite su processori classici e altre su dispositivi quantistici. A causa delle attuali limitazioni hardware, le reti neurali quantistiche rimangono in gran parte teoriche. Vengono testate su simulatori quantici anziché su computer quantistici su larga scala.
Apprendimento per rinforzo potenziato da tecnologia quantistica
L’apprendimento per rinforzo potenziato da tecnologia quantistica valuta se il calcolo quantistico possa migliorare il modo in cui gli agenti IA apprendono le operazioni ottimali in un ambiente tramite tentativi ed errori. Un’area di studio prevede l’utilizzo degli stati quantistici per rappresentare lo spazio decisionale, consentendo così di esplorare contemporaneamente più percorsi decisionali. Tuttavia, questo campo è altamente sperimentale e le idee vengono testate principalmente in ambienti giocattolo o modelli teorici.
In che modo AWS può supportare i requisiti di calcolo quantistico e IA?
AWS rende l’IA classica accessibile a più persone, dai builder ai data scientist, dagli analisti aziendali agli studenti. L’IA su AWS include servizi di IA pre-addestrati per un’intelligenza e un’infrastruttura IA pronte all’uso, al fine di massimizzare le prestazioni e ridurre i costi.
- Ocelot, il nostro chip quantistico di prima generazione, utilizza un’architettura scalabile per accelerare lo sviluppo di applicazioni reali di calcolo quantistico. Questo chip ha consentito realizzare la prima architettura scalabile per creare computer quantistici scalabili e commercialmente redditizi per le future applicazioni pratiche dell’IA quantistica.
- Amazon Braket è un servizio interamente gestito che consente di iniziare a utilizzare il calcolo quantistico. È possibile utilizzarlo per imparare a programmare i computer quantistici e progettare i propri algoritmi quantistici da zero. Amazon Braket fornisce anche simulatori di circuiti quantistici completamente gestiti che permettono di eseguire gli algoritmi sull’infrastruttura gestita da AWS per convalidare e testare l’implementazione.
- Amazon Quantum Solutions Lab offre programmi di ricerca collaborativi che consentono di lavorare con esperti leader di IA quantistica. Questi programmi aiutano a effettuare ricerche e a identificare le applicazioni di calcolo quantistico più promettenti della tua organizzazione per prepararti alle tecnologie quantistiche.
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