Google a anunțat că a dezvoltat un algoritm informatic care deschide calea către aplicații practice pentru calculul cuantic și care va putea genera date unice pentru utilizare în inteligența artificială, transmite Reuters.
Gigantul tech american afirmă că noul algoritm denumit Quantum Echoes rulează pe cipul cuantic al companiei și este de 13.000 de ori mai rapid decât cel mai sofisticat algoritm de calcul clasic folosit pe supercomputere.
Anunțul vine la mai puțin de un an după ce Google a prezentat cipul său cuantic, Willow, despre care compania a spus că poate depăși o problemă crucială a „qubiților”, elementele fundamentale ale calculului cuantic.
Directorii companiei au afirmat acum că dezvoltarea algoritmului este, ca importanță, aproximativ echivalentă cu cea a cipului.
În viitor, algoritmul Quantum Echoes ar putea ajuta la măsurarea structurii moleculare a diferitelor molecule, lucru care ar putea facilita descoperirea de noi medicamente și ar putea contribui la știința materialelor prin identificarea unor tipuri noi de materiale, au declarat directorii companiei într-o conferință de presă.
„Imaginează-ți că încerci să găsești o navă pierdută pe fundul oceanului. Tehnologia sonar îți poate oferi o formă neclară și îți poate spune: ‘Este o epavă acolo jos’. Dar ce-ar fi dacă nu doar ai putea găsi nava, ci ai putea și să citești plăcuța cu numele de pe coca ei? Acesta este tipul de precizie fără precedent pe care tocmai l-am atins cu cipul nostru cuantic Willow”, afirmă Google într-un comunicat publicat miercuri.
„Quantum Echoes poate fi util în studiul structurii sistemelor din natură – de la molecule la magneți și până la găurile negre -, iar noi am demonstrat că rulează de 13.000 de ori mai rapid pe cipul Willow decât cel mai performant algoritm clasic rulat pe unul dintre cele mai rapide supercomputere din lume”, mai afirmă compania.
În ceea ce privește inteligența artificială, inginerii Google speră să poată folosi algoritmul pentru a crea seturi noi de date destinate unor domenii precum științele vieții, unde nu există suficiente date de calitate pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială.
Sursa https://www.hotnews.ro