Sans Franck M

L’intelligence artificielle est un élément de notre propre style de vie moderne. La rapidité d’apprentissage de ce type de machines intelligentes est une préoccupation cruciale pour les applications sensibles. Une expérience a clarifié cette question, montrant que la technologie quantique permet une accélération de la procédure de compréhension. Les physiciens ont atteint ce résultat en utilisant une puce de processeur quantique pour les photons solitaires étant un robot. Des robots résolvant des jeux informatiques, réalisant des sons humains ou aidant à trouver des traitements optimaux: ce ne sont que quelques exemples étonnants de ce que le domaine de l’intellect artificiel a produit ces dernières années. La concurrence continue pour des machines bien meilleures a conduit à se demander comment et quels moyens des améliorations peuvent être obtenues. En parallèle, d’énormes améliorations récentes dans les systèmes quantiques ont vérifié la puissance de la science quantique, non seulement pour ses concepts souvent étranges et déroutants, mais en plus pour des applications de style de vie réel. Par conséquent, le concept de fusion des 2 champs: d’une part, l’intellect artificiel avec ses dispositifs autonomes; cependant, la science quantique utilise ses ensembles de règles efficaces. Au cours des deux dernières années, de nombreux chercheurs ont commencé à étudier comment relier ces deux mondes, et également à rechercher les moyens par lesquels la mécanique quantique peut se révéler bénéfique pour l’apprentissage des robots, ou l’inverse. Un certain nombre de résultats intéressants ont montré, par exemple, des robots déterminant plus rapidement leur mouvement suivant, ou le style de nouvelles expériences quantiques utilisant des techniques d’apprentissage particulières. Mais les robots étaient incapables de comprendre plus rapidement, une fonction vitale dans la création de machines autonomes de plus en plus complexes. Dans le cadre d’une collaboration internationale dirigée par Philip Walther, un groupe de physiciens expérimentaux de votre Collège de Vienne, ainsi que des théoriciens du Collège d’Innsbruck, de l’Académie autrichienne des sciences, du Leiden College, ainsi que du Centre aérospatial allemand, ont été efficaces en prouvant expérimentalement pour la première fois une accélération du temps de compréhension réel du robot. Ils utilisent des photons uniques, les particules fondamentales de la lumière, combinés dans un processeur quantique photonique intégré, qui a été développé dans la Massachusetts Institution of Technologies. Ce processeur était utilisé en tant que robot et pour appliquer les tâches de formation. Ici, le robot apprendrait à acheminer les seuls photons vers un chemin prédéfini. «Les essais pourraient montrer que le temps de formation est un peu réduit par rapport à une situation où aucune physique quantique n’est utilisée», déclare Valeria Saggio, initialement auteur du bulletin. En fin de compte, l’expérience peut être comprise en imaginant un robot debout à un carrefour, SEO Inside chargé d’apprendre à considérer constamment le virage à gauche. Le robot apprend en obtenant une compensation lorsqu’il effectue le bon mouvement. Maintenant, lorsque le robot est placé dans notre monde classique typique, alors il tentera une transformation gauche ou droite, et ne sera compensé que si la transformation gauche est sélectionnée. En comparaison, une fois que le robot exploite la technologie quantique, les aspects étranges de la physique quantique entrent en jeu. Le robot est maintenant capable d’utiliser l’une de ses caractéristiques les plus connues et les plus particulières, le principe dit de superposition. Cela peut être compris intuitivement en visualisant le robot effectuant les deux tours, gauche et droite, en même temps. « Cette fonction clé permet la mise en œuvre de l’algorithme de recherche quantique qui diminue le nombre d’essais pour apprendre le bon cours. En conséquence, un courtier qui explorera son environnement en superposition se familiarisera considérablement plus rapidement que son homologue classique », déclare Hans Briegel, qui a développé les conseils théoriques sur les agents de compréhension quantique avec son groupe au Collège d’Innsbruck. Cette démonstration expérimentale que la compréhension des appareils pourrait être améliorée en utilisant l’informatique quantique démontre des avantages prometteurs lors du mélange de ces deux technologies. «Nous étions juste au début de la compréhension des probabilités de l’intellect artificiel quantique», dit Philip Walther, «et par conséquent, chaque nouveau résultat expérimental contribue au développement de ce domaine, qui est actuellement observé comme l’un des endroits les plus fertiles pour l’informatique quantique.