Төгс буюу сайн ажиллагаатай квант компьютерууд гарч ирэхэд дор хаяж арван жил буюу түүнээс ч илүү хугацаа шаардлагатай ба ирээдүйд энэхүү компьютер нь өгөгдөл болон тооцооллыг ашиглаж буй бидний одоогийн арга барилыг үндсээр нь өөрчлөх болно. Квант компьютерууд нь сонгодог компьютеруудтай харьцуулахад өөр математик зарчимд суурилж, өгөгдлийг өөрөөр төлөөлөн илэрхийлэх бөгөөд мөн өөр төрлийн үйлдлүүдийг гүйцэтгэх болно.
Эдгээр ялгаануудын үр дүнд квант компьютерууд өөр алгоритмуудыг ажиллуулах бөгөөд тэдгээрийн зарим нь экспоненциал хурдтай байна. Өөрөөр хэлбэл, сонгодог компьютероор практикт шийдвэрлэх боломжгүй асуудлуудыг квант компьютер шийдэх чадвартай байна гэсэн үг.
Ирээдүйд квант компьютер нь хөрөнгө оруулалтын багцыг оновчлох нарийн төвөгтэй асуудлуудыг маш сайн шийддэг болно. Мөн квант машин сургалт нь орон зайн болон цаг хугацааны илүү нарийвчилсан нягтралтай тооцоолол хийх боломж олгож, өгөгдөл багатай нөхцөлд ч илүү өндөр нарийвчлалд хүргэнэ. Судлаачид квант хиймэл оюун ухаанд зориулсан алгоритмуудыг хөгжүүлж байна.
Одоогоор D-Wave Quantum компанийн ашигладаг квант аннеалингийн арга нь аль хэдийн хэрэглээнд нэвтэрч, бодит амьдралын оновчлолын асуудлуудыг шийдвэрлэж байна.
Квант аннеалинг нь комбинаторикын оновчлол болон магадлалд суурилсан түүвэрлэлтийн бодлогуудыг шийдвэрлэхэд ашиглагддаг, өөрөө сурах чадвартай алгоритм юм. Энэ арга нь соронзон орны нөлөөг оруулж, тохируулснаар бодлогын шийдийг энергийн хамгийн бага түвшнээр илэрхийлж, функцийн минимум утгыг олохыг зорьдог.
Квант аннеалинг нь квант системүүдийн байгалийн хувьслын мөн чанарт тулгуурлан ажилладаг. Физикийн суурь хууль ёсоор хаалттай систем дэх объектууд хамгийн бага энергийн төлөв рүү тэмүүлэх хандлагатай байдаг. Жишээлбэл: Аливаа объект нь уулын оройгоос доош гулсах, эсвэл термодинамикт хугацаа өнгөрөхийн хирээр хөрөх процесс явагдах гэх мэт. Энэ зан төлөв нь квант физикийн ертөнцөд мөн адил үйлчилдэг ба энэ процесст та оролцож, нөлөөлөхгүй..
Иймээс хэрэв бид асуудлаа энерги минималчлах бодлого болгон томьёолж чадвал (өөрөөр хэлбэл бодлогын шийд нь хамгийн бага энергийн төлөвтэй нь таарч байхаар тодорхойлж чадвал) уг бодлогыг квант физикийн аргаар шийдвэрлэх боломжтой гэсэн үг юм. Бодлогыг загварчилж ажиллуулсны дараа, квант физикийн байгалийн хувьсал явагдах ба энэхүү процессын эцсийн хэлбэр нь таны бодлогын шийд юм.
Квант аннеалинг алгоритм ажиллуулдаг процессорууд нь аяндаа өөрөө бага энергийн шийдлүүдийг өгдөг. Зарим тохиолдолд хамгийн бага энергийн шийдэл шаардлагатай байдаг бол, зарим тохиолдолд сайн чанарын бага энергийн түүврүүд хэрэгтэй байдаг. Энэхүү арга нь дискрет оновчлолын бодлогууд болон магадлалд суурилсан түүвэрлэлтийн бодлогуудыг шийдвэрлэхэд хамгийн тохиромжтой.
Олон тооны бага энергитэй төлөвүүдээс түүвэр авч, энергийн хэлбэрийг тодорхойлохыг магадлалд суурилсан түүвэрлэлтийн бодлого гэнэ. Машин сургалтад энэ аргаар тухайн судалж буй зүйлийн магадлалыг дүрслэн харуулж болно. Эдгээр түүврүүд нь таны загвар ямар хэлбэртэй болох мэдээллийг өгөх ба аяндаа түүврүүдийн тоо өсөж загвар сайжрах болно.
Квант аннеалинг процесс
1. Кубит нь суперпозици (0 ба 1) төлөвт байх бөгөөд тус бүрийг харгалзах соронзон оронтай байхаар кодолно. Аннеалинг хийгдсэний эцэст кубит бүр 0 эсвэл 1 гэсэн уламжлалт бит хэлбэрт шилжих болно.
6. Хэрэв 3 кубит байвал төлөвүүдийн тоо 8 болно. 1 кубит нэмэгдэх бүрд энергийн диаграммыг тодорхойлох төлөвүүдийн тоо 2 дахин их болно. Төлөвүүдийн тоо нь кубитүүдийн тоотой экспоненциал хамааралтайгаар өснө.
Эх сурвалж:
Мэдээ бэлтгэсэн: Математикийн салбарын ЭШДэА Г.Гантигмаа