인공 지능은 우리 현대 생활의 일부입니다. 기계 학습을 통해 음성 인식 및 디지털 개인 비서가 더 똑똑해지고 있습니다. 그러나 실제 응용 분야의 핵심적인 문제는 이 지능형 기계의 학습 속도의 빠르기에 달려 있습니다. 비엔나 대학의 실험이 이 질문에 대답을 했는데, 양자 기술이 학습 과정을 가속화 할 수 있음을 보여줍니다. 오스트리아, 독일, 네덜란드 및 미국 간의 국제 협력을 통해 물리학 자들은 단일 광자에 대해 양자 프로세서를 로봇으로 사용해서 성과를 얻었습니다. 이 연구는 미래의 양자 인공 지능 애플리케이션 개발에 기여했으며, 이 논문은 Nature지 최신호에 게재되었습니다.
최근 양자 기술의 엄청난 발전은 양자 물리학의 독특하고 이해하기 어려운 이론뿐만 아니라 실제 응용 분야에서도 매력을 확인했습니다. 따라서 두 분야를 병합하는 아이디어는 한편으로는 인공 지능과 자율 기계이며 다른 한편으로는 양자 물리학에는 강력한 알고리즘이 있습니다.
지난 몇 년 동안, 많은 과학자들이 이 두 세계를 연결하는 방법을 연구하기 시작했습니다. 그리고 로봇 학습에 도움이 될 수 있는 양자 역학의 측면을 연구했는데, 그 반대의 경우도 마찬가지 입니다. 흥미로운 결과는 로봇이 다음 동작을 더 빨리 결정할 수 있다는 것을 보여줍니다. 또는 특정 학습 기술을 사용하여 새로운 양자 실험을 설계합니다. 그러나 로봇은 여전히 더 빨리 학습할 수 없습니다. 이는 점점 더 복잡해지는 자율 기계 발전의 중요한 특징 입니다.
필립 월터가 이끄는 국제 협력 조직은 비엔나 대학의 실험 물리학자 팀, 인스브르크 대학, 오스트리아 과학 아카데미, 라이덴 대학 및 독일 항공 우주 센터의 이론가를 포함합니다. 이미 실험에서 실제 로봇의 학습 시간 가속화를 처음으로 증명 했습니다. 연구팀은 단일 광자 (빛의 기본 입자)를 MIT에서 설계한 통합 광자 양자 프로세서와 결합했습니다. 그 프로세서는 학습 작업을 수행하기 위해 로봇에 배치됩니다. 여기서 로봇은 단일 광자를 미리 정해진 방향으로 전송하는 방법을 학습합니다. 이 논문의 제 1 저자인 발레리아 사쵸는 "실험을 통해 양자 물리학을 사용하지 않는 경우와 비교해서 학습 시간이 현저하게 단축된 것으로 나타났습니다."라고 말했습니다.
간단히 말해서, 교차로에 서서 이 실험을 이해하기 위해 항상 좌회전하는 방법을 배우는 로봇을 상상할 수 있습니다. 로봇이 올바른 행동을 하면 보상을 받아서 학습을 하게합니다. 지금 만약 로봇이 일반적인 우리가 사는 세계에 놓여 있다고 생각해 봅니다. 로봇은 왼쪽 또는 오른쪽으로 회전하려고 시도할 겁니다. 이 때 좌회전을 선택하는 경우에만 보상을 받게 합니다. 상대적으로 로봇이 양자 기술을 사용할 때 양자 물리학의 이상한 측면이 작용을 합니다. 이 로봇은 이제 양자 역학의 가장 유명하고 독특한 기능 중 하나 인 양자 중첩 원리를 사용할 수 있습니다. 간단히 말해서 로봇이 동시에 좌우로 회전할 수 있다고 상상해 보십시오. 이 핵심 기능을 통해서 양자는 검색 알고리즘을 실현할 수 있습니다.
이로 인해서 올바른 경로를 학습하기 위한 시도 횟수가 줄어 듭니다. 양자 컴퓨팅은 기계 학습의 실험을 향상 시킬 수 있는데, 이 두 기술의 조합은 큰 장점이 있다는 것을 증명 했습니다.
출처 : 전잠망
