In een baanbrekende prestatie heeft een kwantumsysteem een klassieke kunstmatige intelligentie (AI) overtroffen in gegevensclassificatie, een domein dat traditioneel wordt gedomineerd door conventionele machines. Deze opmerkelijke prestatie, geleid door onderzoekers van de Universiteit van Wenen, toonde niet alleen superieure nauwkeurigheid aan, maar bereikte dit ook met aanzienlijk minder energieverbruik.
Deze doorbraak, gepubliceerd in het tijdschrift Nature Photonics, markeert een cruciaal moment in kwantum machine learning. Het experiment van het team laat zien dat zelfs kleinschalige kwantumprocessors hun klassieke tegenhangers kunnen overtreffen in specifieke machine learning-taken, een hoeksteen van moderne AI. De sleutel ligt in het gebruik van licht.
Het apparaat, een fotonische kwantumprocessor gebouwd aan de Polytechnische Universiteit van Milaan, maakt gebruik van fotonen, of lichtdeeltjes, om algoritmen uit te voeren. De taak omvatte het classificeren van verschillende soorten gegevens, een proces dat routinematig wordt uitgevoerd door AI-systemen in toepassingen variërend van gezichtsherkenning tot weersvoorspelling. Het kwantumalgoritme, ontworpen door het Britse bedrijf Quantinuum, maakte minder fouten dan zijn klassieke concurrent.
Bovendien vertoonde het kwantumsysteem een superieure energie-efficiëntie. In tegenstelling tot conventionele computers, die aanzienlijke elektriciteit nodig hebben om informatie te verwerken, verbruiken fotonische systemen minimale energie door direct met licht te werken. Dit verschil wordt cruciaal in een wereld waar AI-modellen steeds krachtiger worden, maar ook energie-intensiever.
Projectleider en wetenschapper aan de Universiteit van Wenen, Philip Walther, verklaarde dat "we ontdekten dat ons algoritme voor specifieke taken minder fouten maakt dan zijn klassieke tegenhanger." Deze prestatie is niet alleen technisch, maar signaleert ook een paradigmaverschuiving in het opkomende gebied van kwantum machine learning.
Kwantum machine learning onderzoekt hoe de principes van de kwantumfysica de snelheid, nauwkeurigheid of efficiëntie van AI-algoritmen kunnen verbeteren. Deze doorbraak suggereert dat kwantumcomputing een sneller, nauwkeuriger en duurzamer alternatief kan bieden voor traditionele AI. Deze ontdekking opent deuren naar efficiëntere en duurzamere AI-toepassingen.