De symbiotische toekomst van quantumcomputers en AI
Quantumcomputers hebben het potentieel om verschillende vakgebieden radicaal te veranderen, maar praktische toepassingen die echte problemen kunnen oplossen, hebben te maken met flinke tegenwind vanwege de kwetsbaarheid van kwantumsystemen. Qubits, de basis van kwantuminformatie, zijn van nature onstabiel en gevoelig voor decoherentie, een proces waarbij interacties met de omgeving ervoor zorgen dat ze hun kwantumeigenschappen verliezen. Externe ruis door thermische fluctuaties, trillingen of elektromagnetische velden verergert deze instabiliteit, waardoor extreme isolatie en controle nodig zijn, vaak bereikt door qubits op ultralage temperaturen te houden. Het lang genoeg behouden van kwantumcoherentie om zinvolle berekeningen uit te voeren blijft een van de grootste obstakels, vooral naarmate systemen groter worden.
Een andere grote uitdaging is het waarborgen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van kwantumoperaties, of 'poorten'. Kwantumpoorten moeten qubits met buitengewone precisie manipuleren, maar onvolkomenheden in de hardware veroorzaken fouten die zich in de loop van de tijd opstapelen en de integriteit van berekeningen in gevaar brengen. Hoewel kwantumfoutcorrectietechnieken mogelijke oplossingen bieden, vereisen ze enorme rekenkracht, waardoor de hardware-eisen drastisch toenemen. Deze fysieke en technische beperkingen vormen fundamentele hindernissen voor het bouwen van schaalbare, praktische kwantumcomputers.
Het snijpunt met neurale netwerken
Een veelbelovende aanpak om deze problemen te verminderen ligt in het onverwachte vermogen van klassieke neurale netwerken om kwantumtoestanden te benaderen. Zoals besproken in Wanneer kunnen klassieke neurale netwerken kwantumtoestanden weergeven? (Yang et al., 2024) besproken, kunnen bepaalde neurale netwerkarchitecturen, zoals recurrente neurale netwerken (RNN's) en convolutionele neurale netwerken (CNN's), worden getraind om kwantumeigenschappen te vertonen. Dit inzicht suggereert dat klassieke neurale netwerken, in plaats van volledig te vertrouwen op kwetsbare fysieke qubits, kunnen dienen als een tussenliggende computationele laag, die kwantumgedrag leert en simuleert op manieren die de belasting van kwantumprocessors verminderen. Yang stelt verder dat klassieke deep learning-modellen in staat kunnen zijn om kwantumcorrelaties efficiënt te leren en te coderen, waardoor ze fouten dynamisch kunnen voorspellen en corrigeren, waardoor de fouttolerantie wordt verbeterd zonder dat er buitensporig veel fysieke qubits nodig zijn.
Neurale netwerken die kwantumtoestanden kunnen weergeven, zouden ook nieuwe vormen van hybride computing mogelijk kunnen maken. In plaats van kunstmatige intelligentie (AI) en kwantumcomputing als afzonderlijke domeinen te beschouwen, wijst recent onderzoek op een toekomst waarin ze elkaar aanvullen. Klassieke AI-modellen zouden optimalisatie, controle en gegevensvoorbewerking kunnen uitvoeren, terwijl kwantumsystemen computationeel onoplosbare problemen aanpakken.
Uiteindelijk zal de wisselwerking tussen kwantummechanica en AI waarschijnlijk onze benadering van berekeningen veranderen. Hoewel kwantumcomputers nog in de kinderschoenen staan, zou AI een brug kunnen slaan om hun potentieel te ontsluiten. Door klassieke neurale netwerken te gebruiken om kwantumeigenschappen na te bootsen, kan de wetenschappelijke gemeenschap de huidige beperkingen van kwantumhardware overwinnen en de ontwikkeling van praktische, schaalbare kwantumsystemen versnellen. De grens tussen klassieke en kwantumberekeningen is misschien niet zo strikt als eerder werd gedacht.
