量子電腦能透過更有效率地處理大型數據集來提升 AI

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簡而言之 - 研究人員表示，量子電腦處理某些 AI 資料集的能力可能比傳統機器更有效率。 - 一種提出的新方法是將資料分批輸入量子系統，而非一次性全部載入。 - 即便規模相對較小的量子電腦，在處理某些資料密集型任務時也可能展現出優勢。根據 New Scientist 的報導，量子電腦最終可能協助處理用於訓練人工智慧的部分龐大資料集。這項研究參考了 Caltech、Google Quantum AI、量子運算新創公司 Oratomic 以及 MIT 先前的一項研究。研究人員指出，目前面臨的一項挑戰在於如何將通常以 TB 或 PB 為單位的龐大資料集輸入量子電腦。為了利用量子效應，資料必須轉換為量子態，而準備這些狀態傳統上需要大量的量子記憶體。 Oratomic 技術長 Hsin-Yuan Huang 在聲明中表示：「機器學習在科學、技術以及日常生活中確實無處不在。在我們能夠建立這種 [量子運算] 架構的世界裡，我覺得只要有龐大資料集的地方，它都能派上用場。」該研究提出，新方法無需先將完整資料集載入量子記憶體，而是在處理過程中準備必要的量子態，從而減輕記憶體負擔。研究人員表示，這使得在無需極大儲存系統的情況下，也能利用疊加態等量子效應。研究人員指出，這種方法還能讓量子電腦在處理大型資料集時，使用比傳統系統更少的記憶體。這顯示出一台擁有約 300 個邏輯量子位元（logical qubits，即能可靠執行計算的糾錯量子位元）的機器，在特定任務上可能超越傳統電腦。儘管目前尚未出現這樣的系統，但研究人員估計，一台擁有約 60 個邏輯量子位元的量子電腦，在人工智慧所使用的某些資料處理任務上，可能開始超越傳統系統，這也凸顯了量子運算的進步可能對密碼學和區塊鏈等領域構成威脅。 Oratomic 共同創辦人兼執行長 Dolev Bluvstein 先前曾向 Decrypt 表示：「人們習慣認為量子電腦永遠還需要 10 年才能實現。但如果你回顧十多年前的情況，當時對於 Shor’s algorithm 所需資源的最佳估計是 10 億個量子位元，而當時實驗室中最好的系統大約只有 5 個量子位元。」儘管如此，研究人員表示人工智慧與量子運算之間的聯繫正日益緊密，因為 AI 工具能協助科學家分析並建模複雜的量子系統，而這些系統在過去難以模擬，這也加速了量子硬體與應用的研發進程。瑞士 ETH Zurich 計算物理學教授 Adrián Pérez-Salinas 在聲明中表示：「量子機器是非常強大的裝置，但你確實需要先餵養它。這項研究探討了餵養方式，說明如何透過逐位元載入 [資料] 就已足夠，而無需過度餵養這頭巨獸。」

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原始資訊

ID：925739013c

來源：Decrypt

發佈：2026-04-21 16:18:44

分類：一般 · 導出分類 neutral

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