Künstliche Intelligenz trifft auf Quantenphysik

Künstliche Intelligenz trifft auf Quantenphysik

Wissenschaftler der Universität Innsbruck haben in einem kürzlich erschienenen Forschungsartikel zwei Zukunftstechnologien vertreten. Forscher unter der Leitung von Hans Briegel konnten zeigen, wie Quantencomputer die Leistung von Lernmethoden zur Tiefenverstärkung verbessern können, insbesondere in großen und komplexen Umgebungen.

Quantencomputer können bestimmte Aufgaben viel schneller lösen als normale Computer. Da die ersten Quantencomputer voraussichtlich bald marktreif sein werden, untersuchen viele Forschungsgruppen mögliche Anwendungen. Ein besonders spannender Bereich ist die Kombination zweier zukünftiger Technologien: künstliche Intelligenz und Quantenalgorithmen. Eine der Arten des maschinellen Lernens ist das verstärkte Lernen, bei dem ein Agent lernt, eine Aufgabe durch Ausprobieren zu lösen. Der Agent wird weder direkt darüber informiert, welche Aktion in welcher Situation am besten ist. Vielmehr erhält er zu bestimmten Zeitpunkten Belohnungen und lernt selbst die beste Strategie, um diese zu sammeln. Durch die Kombination dieser Methode mit Deep-Learning-Ansätzen können diese Agenten auch mit sehr großen und unstrukturierten Daten arbeiten. Deep-Reinforcement-Lernen wird beispielsweise in Computerprogrammen eingesetzt, die beim asiatischen Brettspiel Go erstmals die Weltmeister besiegten. Jetzt hat ein Team unter der Leitung des Quantenphysikers Hans Briegel erstmals untersucht, ob und wie sich Quantenalgorithmen weiter verbessern könnten die Lernleistung dieser Klasse von KI-Algorithmen.

KI beschleunigt das Quantum

Die Forscher stützten sich auf Ideen aus der statistischen Physik und kombinierten sie mit bekannten und neuen Quantenalgorithmen. Sie fanden “Quantenverbesserungen” für mehrere Lernalgorithmen zur Tiefenverstärkung. Sie entdeckten Klassen von RL-Algorithmen, die auf neuronalen Netzen basieren und eine bessere Lernleistung als herkömmliche Methoden bieten, wenn Aufgaben große Zustands- und Aktionsräume haben. “Dazu verwenden wir rechenintensive Lernmodelle, die – wie wir zeigen konnten – von Quantencomputern viel schneller verarbeitet werden können”, sagt Sofiene Jerbi vom Doktorandenprogramm Atome, Moleküle und Licht an der Universität Innsbruck. “Einige der von uns entwickelten Quantenalgorithmen könnten auf Quantencomputern ausgeführt werden, die in naher Zukunft verfügbar sein werden.”

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Die Studie der Zeitschrift PRX Quantum wurde unter anderem vom Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF und der Österreichischen Akademie der Wissenschaften finanziell unterstützt.

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