המחשב הקוונטי של Juizhang, שנבנה על ידי צוות בראשות מר ג'יאנווי, טוען שהוא יכול לעבד משימות בינה מלאכותית (AI) מהר יותר פי 180, כך דיווח ה-South China Morning Post. מר Jianwei ידוע בארץ כ"אבי הקוואנטים".
בעוד ארה"ב חוגגת את הובלתה ברשימת מחשבי העל TOP-500 בעולם, סין בונה לאט לאט את המומחיות שלה בתחום הבא של המחשוב - מחשוב קוונטי. שלא כמו מחשוב קונבנציונלי, שבו ביט - גוש המידע הקטן ביותר - יכול להתקיים כאחד או כאפס, במחשוב קוונטי ביט יכול להתקיים בשני המצבים בו זמנית. המכונה קיוביט, היא מאפשרת למידע בסיסי לייצג את כל האפשרויות בו זמנית, ובאופן תיאורטי הופכים אותן למהירות יותר ממחשבים רגילים.
Jiuzhang של סין זכה לראשונה לשמצה בשנת 2020 כאשר צוות מחקר בראשות Jianwei ביצע דגימה גאוסית של בוזונים תוך 200 שניות. במחשב-על רגיל, זה ייקח כ-2,5 מיליארד שנים. המחשוב הקוונטי עדיין בחיתוליו, וחוקרים ברחבי העולם רק החלו לבדוק כיצד המערכות הללו פועלות ואפשר להשתמש בהן בעתיד. הצוות של מר Jianwei, לעומת זאת, החליט להשתמש במחשבים קוונטיים "רועשים בקנה מידה בינוני" כדי לפתור בעיות בעולם האמיתי.
הם בדקו את חוזק Jiuzhang על ידי הטמעת שני אלגוריתמים הנפוצים ב-AI - חיפוש אקראי וחישול מדומה. אלגוריתמים אלו יכולים להוות אתגר אפילו עבור מחשבי-על, והחוקרים החליטו להשתמש ב-200 דגימות כדי לפתור זאת.
ברמה הטכנולוגית של היום, אפילו מחשב העל המהיר ביותר יזדקק לכ-700 שניות כדי לעבד כל דגימה, ובסך הכל חמש שנים של זמן מחשוב כדי לעבד את הדגימות שחשבו על החוקרים. לעומת זאת, Jiuzhang עיבד אותם בפחות משנייה. זה מהיר פי 180 מיליון ממחשב העל המהיר ביותר על פני כדור הארץ כיום.
בארה"ב עובדים גם על מחשבים קוונטיים וגילו שהחלקיקים התת-אטומיים המעורבים בתהליך המחשוב מועדים לשגיאות, גם אם הם נחשפים להפרעה הקלה ביותר מהסביבה. זו הסיבה שמחשבי קוונטים עובדים בסביבות מבודדות ובטמפרטורות נמוכות במיוחד.
Jiuzhang, לעומת זאת, משתמש באור כמדיום הפיזי למחשוב, והוא גם לא צריך לפעול בטמפרטורות נמוכות במיוחד. הצוות השתמש בכוונה בכמה מהאלגוריתמים המתקדמים הנמצאים בשימוש היום כדי להדגים את היתרונות של שימוש במחשוב קוונטי. המחקר הראה שגם למחשבים קוונטיים "רועשים" בשלבים המוקדמים יש יתרון ברור על פני מחשבים קלאסיים.
החישובים שהשיג Jiuzhang יכולים גם לעזור לחוקרים ליישם את הטכנולוגיה בתחומים כמו כריית נתונים, מידע ביולוגי, ניתוח רשתות ומחקר מודלים כימיים, אמר צוות המחקר.
קרא גם: