Der Quantencomputer ist angesichts dieser disruptiven Technologie, die ihn im wissenschaftlichen Bereich überholt, bereits veraltet

Könnte künstliche Intelligenz das Quantencomputing übertreffen?

Während Technologieunternehmen investieren des Milliarden in Quantencomputernin der Hoffnung, so unterschiedliche Bereiche wie Finanzen, Arzneimittelforschung und Logistik zu revolutionieren, rasante Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) Simulationen in der Physik und Chemie lassen manche fragen, ob wir überhaupt Quantencomputer brauchen werden.

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Der wettbewerbsorientierte Aufstieg der KI

Während sich der Bereich des Quantencomputings mit der Realität der launischen Quantenhardware auseinandersetzt, macht die KI erhebliche Fortschritte und stellt die Vormachtstellung der Quantencomputer in Frage, insbesondere in den Bereichen Grundlagenphysik, Chemie und Materialwissenschaften. Die Kapazität und Komplexität von Quantensystemen, die KI simulieren kann, schreitet rasant voran, was die vermeintlichen Wettbewerbsbedingungen für Quantencomputer verändern könnte.

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Leistung und Grenzen von Quantencomputern

Quantencomputer versprechen, bestimmte Berechnungen viel schneller durchzuführen als klassische Computer, ein Versprechen, das allerdings viel größere Quantenprozessoren als die heute verfügbaren erfordern würde. Quantenalgorithmen wie Shors Algorithmus könnten Probleme exponentiell schneller lösen als klassische Algorithmen, allerdings nur, wenn die damit verbundenen Probleme die vollständige Ausnutzung von Quanteneffekten ermöglichen.

Die Barrieren des Quantencomputings

Eine kürzlich von Matthias Troyer, Leiter Quantencomputing bei Microsoft, mitverfasste Studie ergab, dass die theoretischen Vorteile von Quantencomputern abnehmen, wenn man die relative Langsamkeit von Quantenhardware im Vergleich zu modernen Computerchips berücksichtigt. Darüber hinaus stellt die Schwierigkeit, große Mengen klassischer Daten in einen Quantencomputer zu integrieren, ein großes Hindernis dar.

Vorteile von KI bei der Simulation schwach korrelierter Systeme

KI hat bewiesen, dass sie mit klassischen Werkzeugen wie der Dichtefunktionaltheorie (DFT) schwach korrelierte Quantensysteme mit hoher Effizienz simulieren kann. Diese Systeme sind einfacher zu modellieren, da die Wechselwirkungen zwischen Teilchen minimal sind, wodurch Quantencomputer für diese Art von Problemen weniger notwendig sind.

Beiträge der KI zur Chemie und den Materialwissenschaften

Jüngste Fortschritte bei der Nutzung von KI zur Generierung von Daten über Chemikalien, Biomoleküle und Materialien, die dann zum Training neuronaler Netze verwendet werden, revolutionieren die Fähigkeit, die Eigenschaften chemischer Strukturen vorherzusagen. Diese KI-Modelle, die Muster in den Daten lernen, sind deutlich kostengünstiger in der Ausführung als herkömmliche DFT-Berechnungen.

Perspektiven Zukunft

Zukünftige Forschung könnte es der KI ermöglichen, selbst die größten schwach korrelierten Systeme zu simulieren, wodurch Quantencomputer für diese Anwendungen möglicherweise überflüssig werden, bevor sie überhaupt allgemein verfügbar sind. Gleichzeitig werden hochkorrelierte Systeme, die für DFT weiterhin eine Herausforderung darstellen, dank Fortschritten in der KI zunehmend zugänglich, insbesondere durch die Verwendung neuronaler Netze zur Modellierung der angeregten Zustände von Quantensystemen.

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In diesem Artikel wird untersucht, wie die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz dazu führen könnten, dass Quantencomputer in vielen Bereichen überflüssig werden, insbesondere dort, wo Quanteneffekte dominieren. Während Quantencomputer immer noch mit erheblichen technischen Einschränkungen zu kämpfen haben, schreitet die KI bei der Simulation komplexer Systeme rasant voran, was die Frage aufwirft, ob Quantencomputer in der Zukunft von Forschung und Industrie wirklich notwendig sind.

Source : MIT

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