量子 AI とは?
量子 AI とは?
量子人工知能、または量子 AI は、量子技術を使用して AI システムを稼働させることです。AI モデルを効率的に実行するには、膨大な計算能力とインフラストラクチャリソースが必要です。Quantum AI は、基盤となるAIインフラストラクチャを量子コンピューティングリソースに置き換えて、AI モデルがデータをより速く、費用対効果の高い方法で処理できるようにすることを目的としています。この分野では、AI のさらなる進歩と、量子コンピューティングが実現できる指数関数的な処理速度による能力の向上が想定されています。可能性は無限ですが、量子 AI はまだ研究段階にあり、AI ワークロードの運用には依然として従来のコンピューティングリソースが必要であることに注意することが重要です。
従来の AI と量子 AI の違いとは?
従来の (または現在の) AI は、バイナリビット、つまり数学的に 0 または 1 で表現できる情報単位に基づく従来のコンピューティングリソースを使用します。物理的には、バイナリビットは電子パルスと考えることができます。シンプルな電卓から高度なコンピューターまで、すべてのコンピューティングデバイスがこのバイナリロジックで動作します。これらのシステムは、データを直線的かつ段階的に処理します。そのため、音声、動画、非構造化テキストデータを相互に関連付ける大規模なデータセットの分析などの従来の AI タスクには、より多くの時間とコンピューティング能力が必要です。
対照的に、量子 AI は量子ビットに基づく量子コンピューティングリソースを使用します。物理的には、量子ビットは原子とその電子に基づいており、量子力学の原理がその動作を支配しています。従来のビットとは異なり、量子ビットは重ね合わせと呼ばれる物理概念により、0、1、またはその両方の状態で同時に存在できます。また、互いに絡み合うこともあります。つまり、一方の量子ビットの状態は、距離が離れていても他方の量子ビットの状態と直接関係しているということです。
量子ビットにより、量子コンピューターは何百万もの操作を同時に処理できます。理論的には、量子コンピューティングリソース上で実行される量子 AI は、従来の AI の手の届かない複雑な問題を解決する可能性があります。
量子 AI 研究はなぜ重要なのか?
量子 AI の研究は、AI モデルがその潜在能力を最大限に発揮できるよう支援することを目的としています。AI モデルは、画像の認識、言語の翻訳、将来のトレンドの予測など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行するようにトレーニングされたシステムです。これらのモデルは大規模なデータセットからパターンを学習し、その学習を利用して意思決定や出力の生成を行います。AI モデルには主に 2 つのカテゴリがあります。
- 予測モデルは、既存のデータを分析して将来の結果を予測します。たとえば、株価や顧客行動の予測などです。
- 生成モデルは、リアルな画像、テキスト、音楽の生成など、学習した内容に基づいて新しいコンテンツを作成します。
どちらの AI モデルも、それらを駆動する従来のコンピューターの制限により、大規模にデータを分析する能力が制限されています。量子 AI の研究は、これらの制限を克服して、AI が社会にもたらすメリットを高めることを目的としています。
量子 AI の潜在的なメリットとは?
量子コンピューティングと人工知能を組み合わせると、次のようなメリットが期待できます。
AI トレーニングコストの削減
AI モデル、特に数十億のパラメーターを持つ生成基盤モデルのトレーニングには、複雑なニューラルネットワークを介して大量のデータを供給する必要があります。これらのネットワークは、内部の重みを調整し、精度を最適化するために、数百万の数学的演算を実行します。このプロセスは、計算負荷が高いだけでなく、エネルギーも大量に消費します。大規模なモデルでは、分散コンピューティングのセットアップが必要になることが多く、複雑さとコストが増大します。
量子 AI モデルは、理論的には単一の量子プロセッサ上で何百万もの操作を並行して実行します。これにより、現在の AI ニーズに対応する分散コンピューティングのセットアップが不要になります。マルチプロセッサのセットアップでは、今日では想像もできないようなタスクのために、AI モデルを大規模にトレーニングすることになります。これにより、最先端の AI モデルのトレーニングにかかるコストと環境への影響を大幅に削減できます。
AI 予測精度を向上させる
複雑な確率的シミュレーションと最適化タスクを大規模に実行する量子コンピューティングの能力により、AI の出力品質を向上させることができます。従来のシステムでは、ハードウェアの制約により、仮定を単純化したり、特定の変数を無視したりすることがあります。これとは対照的に、量子 AI はこれらの変数を考慮して、株式取引、クレジットスコアリング、サプライチェーン予測などのリスクの高い環境において、より繊細でより正確な予測を提供できる可能性があります。
たとえば、量子 AI は金融セクターのリスク評価とポートフォリオ最適化を変革する可能性があります。市場データをきめ細かく分析すると同時に、無数の変数を検討することで、投資家に大きな優位性をもたらすインサイトが得られる可能性があります。市場のトレンドをある程度の精度で予測することさえ可能になり、現在の最高のアルゴリズムがインサイトに基づく当て推量のように見えるようになるかもしれません。
科学的研究を進める
量子 AI は、医療、気候、材料科学、および膨大な量のデータを処理する必要があるその他の研究を劇的に加速する可能性があります。たとえば、量子 AI は複雑な化学反応をこれまでにない精度でシミュレートできるため、創薬や疾患治療の飛躍的進歩につながる可能性があります。原子レベルの相互作用をモデル化したり、惑星規模のデータセットを分析したりすることで、科学者たちは、現在のところ私たちの計算能力を超えた発見をする可能性があります。
新しい AI アルゴリズムを有効にする
量子 AI は、既存の AI プロセスをスピードアップするだけでなく、インテリジェントシステムを設計するまったく新しい方法への扉も開きます。現在の AI モデルは、従来の計算の制約に基づいて構築されています。研究者が量子コンピューター専用のアルゴリズムを開発するにつれて、AI システムは学習、推論、パターン認識に根本的に異なる方法でアプローチする可能性があります。
たとえば、量子ニューラルネットワークや量子計算で強化された強化学習は、さまざまな結果が考えられる環境で機械が「学習」する方法を再考しようとする初期の概念です。これらのイノベーションは、いつの日か、不完全な情報の下での長期的な計画やリアルタイムの意思決定など、従来の AI がまだ苦戦している領域でうまく機能する AI システムにつながる可能性があります。
量子 AI はどのように機能しますか?
量子 AI は、量子力学の原理を既存の機械学習や AI の概念と統合して、新しいアプローチを探求します。従来の AI は、線形代数と従来のビットで実行される最適化手法を使用します。ただし、量子 AI モデルは量子ビットで動作する量子アルゴリズムを使用します。これらのアルゴリズムは、重ね合わせやもつれなどの量子力学の原則を根本的に異なる方法で利用しています。ただし、これらのアプローチはまだ研究段階にあり、主にシミュレーターまたは小規模な量子プロセッサーでテストされています。以下に、研究活動の例をいくつか示します。
量子最適化アルゴリズム
これらのアルゴリズムは、多くの考えられる構成の中から最適な組み合わせを見つけることを目的とする組み合わせ最適化問題を解決するのに役立ちます。従来のアルゴリズムは、複雑さが指数関数的に増加するため、このような問題を解決するのに苦労しています。AI では、これらのアルゴリズムは、強化学習環境における最適なモデルパラメーターの選択やコスト関数の最小化など、最適化サブタスクを解決するためのツールとして検討されています。
量子分類子
量子分類子は、量子コンピューティングの原理を利用して分類問題を解決するアルゴリズムです。学習したパターンに基づいてデータにラベルを割り当てます。たとえば、変分量子分類器 (VQC) は、非線形意思決定の概念実証として検討されています。これまでのところ、VQC は、主に制御された条件下で従来の分類器に対してパフォーマンスをベンチマークするために、量子ビット数が制限された小規模なデータセットと量子ハードウェアで実証されています。
量子ニューラルネットワーク
量子ニューラルネットワーク (QNN) は、量子ビット相互作用を使用して従来のニューラルネットワークの構造を模倣することを目的としています。量子回路が複雑な関数を近似したり、データのパターンを認識できるようになったりするかどうかを調べるために利用されています。一部の実験的な設計では、ハイブリッドモデルのレイヤーとして量子回路を使用しようとしています。この場合、ネットワークの一部は従来のプロセッサで実行され、他の部分は量子デバイスで実行されます。現在、ハードウェアに制限があるため、QNN の大部分はまだ理論上のもののままです。本格的な量子コンピューターではなく、量子シミュレーターでテストされます。
量子計算で強化された強化学習
量子計算で強化された強化学習では、AI エージェントが試行錯誤しながら環境内で最適なアクションを学習する方法を量子コンピューティングが改善できるかどうかを調査します。ある研究分野では、意思決定空間を量子状態で表現することで、複数の意思決定パスを同時に探索できるようにしています。しかし、この分野は非常に実験的であり、アイデアは主におもちゃの環境や理論モデルでテストされています。
AWS は量子コンピューティングと AI の要件をどのようにサポートできますか?
AWS を利用することで、ビルダーやデータサイエンティストからビジネスアナリストや学生に至るまで、より多くの人々が従来の AI にアクセスできるようになります。AI on AWS には、既成のインテリジェンスのための事前トレーニング済みの AI サービスと AI インフラストラクチャが含まれ、パフォーマンスを最大化してコストを削減できます。
- 第 1 世代の量子チップである Ocelot は、スケーラブルなアーキテクチャを使用して、実際の量子コンピューティングアプリケーションの開発を加速します。これにより、将来の量子 AI の実用化に向けて、スケーラブルで商業的に実行可能な量子コンピューターを構築するためのスケーラブルなアーキテクチャを初めて実現しました。
- Amazon Braket は、量子コンピューティングを開始する際に役立つフルマネージドサービスです。これを使用して、量子コンピューターのプログラミング方法を学び、独自の量子アルゴリズムをゼロから設計することができます。Amazon Braket では、フルマネージド型の量子回路シミュレーターも提供しており、AWS で管理されるインフラストラクチャでアルゴリズムを実行し、実装の検証やテストを行うことができます。
- Amazon Quantum Solutions Lab は共同研究プログラムであり、量子 AI の分野における第一線のエキスパートとの連携を可能にします。このプログラムは、お客様の組織で最も有望な量子コンピューティングアプリケーションを調査して特定し、量子力学を導入するのに役立ちます。
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