Un nouvel ordinateur quantique peut contenir une superposition de plusieurs avenirs possibles simultanément


Une équipe de scientifiques dit avoir construit un ordinateur quantique qui génère une superposition de plusieurs futurs possibles que l’ordinateur pourrait connaître.

La recherche, publiée mardi dans Nature Communications, décrit comment ce système quantique pourrait aider l’intelligence artificielle futuriste à apprendre beaucoup plus vite qu’aujourd’hui – et cela pourrait signifier que les ordinateurs quantiques sont enfin devenus des outils pratiques.

Pour l’instant, l’ordinateur quantique construit par les scientifiques de l’Université Griffith et de l’Université technologique de Nanyang peut tenir deux superpositions de 16 possibilités différentes, selon les recherches.

Il utilise également moins de mémoire qu’un ordinateur classique, ce qui suggère qu’il pourrait surpasser les systèmes classiques à certaines tâches.

“C’est ce qui rend le terrain si excitant. Cela rappelle beaucoup les ordinateurs classiques des années 1960”, a déclaré Geoff Pryde, scientifique de l’Université Griffith, dans un communiqué de presse.

“Tout comme peu d’entre nous pouvaient imaginer les nombreuses utilisations des ordinateurs classiques dans les années 1960, nous ne savons toujours pas ce que les ordinateurs quantiques peuvent faire.”

En ce moment, l’intelligence artificielle apprend en analysant les exemples les uns après les autres et en cherchant des modèles. Les scientifiques à l’origine de cette recherche soutiennent que leurs superpositions quantiques pourraient grandement améliorer le processus.

“En interférant ces superpositions les unes avec les autres, nous pouvons complètement éviter de regarder chaque avenir possible individuellement”, a déclaré Farzad Ghafari, chercheur à Griffith, dans le communiqué de presse.

“En fait, de nombreux algorithmes d’intelligence artificielle actuels apprennent en voyant comment de petits changements dans leur comportement peuvent mener à différents résultats futurs, de sorte que nos techniques peuvent permettre aux IA améliorées quantiques d’apprendre l’effet de leurs actions beaucoup plus efficacement.”

Cet article a été publié à l’origine par Futurism. Lire l’article original.

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Source : ScienceAlert – Traduit par Anguille sous roche

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