量子計算機可以通過更高效地處理大型數據集來推動 AI 的發展

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简而言之 - 研究人员表示，量子计算机处理某些 AI 数据集的效率可能高于经典计算机。 - 一种拟议的方法是将数据分批输入量子系统，而不是一次性全部加载。 - 即使是相对较小的量子计算机，在处理某些数据密集型任务时也可能展现出优势。据 New Scientist 报道，量子计算机最终可能有助于处理用于训练人工智能的一些海量数据集。根据 Caltech、Google Quantum AI、量子计算初创公司 Oratomic 和 MIT 的一项早期研究，研究人员表示，面临的一项挑战是如何将通常以 TB 或 PB 为单位的大型数据集输入量子计算机。为了利用量子效应，数据必须转换为量子态，而准备这些状态传统上需要大量的量子内存。 “机器学习在科学、技术以及日常生活中确实得到了广泛应用。在一个我们可以构建这种 [量子计算] 架构的世界里，我觉得只要有海量数据集，它就可以派上用场，” Oratomic 首席技术官 Hsin-Yuan Huang 在一份声明中表示。该研究提出，新方法无需先将完整数据集加载到量子内存中，而是在处理过程中准备必要的量子态，从而减轻了内存负担。研究人员表示，这使得在没有超大型存储系统的情况下也能利用叠加态等量子效应。研究人员称，这种方法还可以让量子计算机在处理大型数据集时比传统系统使用更少的内存，这表明拥有约 300 个逻辑量子比特（即能够可靠执行计算的纠错量子比特）的机器在某些任务上可能优于经典计算机。这样的系统目前尚未问世；然而，研究人员估计，拥有大约 60 个逻辑量子比特的量子计算机可能开始在人工智能中使用的一些数据处理任务上超越经典系统，这凸显了量子计算的进步如何可能对密码学和区块链等领域构成威胁。 “人们习惯于认为量子计算机总是还需要 10 年才能实现，” Oratomic 联合创始人兼首席执行官 Dolev Bluvstein 此前告诉 Decrypt。“但当你回顾十多年前的情况时，当时对 Shor’s algorithm 所需规模的最佳估计是 10 亿个量子比特，而当时实验室里最好的系统大约只有 5 个量子比特。” 尽管如此，研究人员表示，人工智能与量子计算之间的联系正日益紧密，因为 AI 工具可以帮助科学家分析和建模原本难以模拟的复杂量子系统，从而加速量子硬件和应用的研究工作。 “量子机器是一个非常强大的设备，但你确实需要先喂养它，” 瑞士 ETH Zurich 计算物理学教授 Adrián Pérez-Salinas 在一份声明中表示。“这项研究讨论了喂养方式，以及如何通过一点一点地加载 [数据] 来满足需求，而无需过度喂养这头‘野兽’。”

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来源：Decrypt

发布：2026-04-21 16:18:44

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