ASUS ROG Flow

Kvantni trik sa fotonima ubrzava mašinsko učenje

Mašinsko učenje, proces koji se koristi za obuku veštačke inteligencije, može trajati izuzetno dugo.

Ova strategija ubrzava vreme učenja AI za 63 procenta

Kvantni trik može ozbiljno ubrzati stvari za zadatke koji uključuju čestice svetlosti zvane fotoni.

U reinforcement učenju, algoritam iznova i iznova prolazi kroz isti problem i dodeljuje mu se numerička nagrada samo kada dođe do tačnog odgovora. Taj proces ga uči da brže pronađe tačan odgovor kada se kasnije suoči sa sličnim problemima. Sada su Valeria Saggio sa Univerziteta u Beču i njene kolege, dodale kvantni zaokret da bi ubrzale ovaj proces. Oni su postavili eksperiment koji uključuje foton koji se kreće kroz wave guide i završava u jednom od četiri moguća stanja. Zadali su AI da se uveri da je foton završio u jednom određenom stanju i nagradili ga za to. U klasičnoj verziji ovog eksperimenta, bez ikakvih dodanih kvantnih efekata, AI bi mogao da premešta foton samo u jedno određeno stanje istovremeno.

Međutim, u kvantnoj verziji eksperimenta, AI može da stavi foton u superpoziciju više od jednog stanja. To mu je omogućilo sužavanje tačnog odgovora pre konačnog, klasičnog pogađanja o stanju cilja. Zamislite da imate robota koji stoji na raskrsnici puteva, a robot ima dve mogućnosti – može da ide levo ili može desno. Ako krene desno, neće dobiti nagradu, ali ako krene levo, dobiće nagradu. U sledećem krugu povećaće se verovatnoća da krene levo. To je klasična verzija eksperimenta, ali kvantna verzija bi mu omogućila da istovremeno ide levo i desno pri svakom pogađanju, zahtevajući mnogo manje nagađanja pre nego što nauči da uvek ide levo. Ova strategija ubrzava vreme učenja AI za 63 procenta, sa 270 pretpostavki na samo 100.

Pročitajte i:  AI upotrebljen za "predviđanje sledećeg koronavirusa"

Izvor: Newscientist

Facebook komentari:
ERP specijalno izdanje

Tagovi: , ,

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.