Dữ liệu lớn: Thuật toán lượng tử có thể giúp AI (trí tuệ nhân tạo) suy nghĩ nhanh hơn
Một trong những cách mà máy tính “suy nghĩ” là phân tích các mối quan hệ trong các tập hợp dữ liệu lớn. Một nhóm nghiên cứu quốc tế của Trung tâm Công nghệ lượng tử tại Đại học Quốc gia Singapore đã chỉ ra rằng các máy tính lượng tử có thể thực hiện được điều này cho một dãy các tập hợp dữ liệu lớn dự kiến trước đó, nhanh hơn các máy tính truyền thống hiện nay.
“Thuật toán lượng tử” của nhóm đã được công bố trên tạp chí Physical Review Letters số ra ngày 02 tháng 2 năm 2018 . Trong tương lai, thuật toán này có thể giúp chúng ta giảm số lượng các phân tích của nhiều vấn đề khác nhau như giá cả hàng hóa, mạng lưới xã hội và cấu trúc hóa học.
Zhikuan Zhao là một nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Công nghệ và Thiết kế Singapore và là tác giả bài viết nói: “Thuật toán lượng tử này trước đây chỉ áp dụng cho một loại vấn đề cụ thể. Chúng ta cần một nâng cấp nếu chúng ta muốn đạt được tốc độ lượng tử cho nhiều vấn đề khác nhau”.
Đó là chính xác những gì mà ông đang cung cấp, cùng với nhà nghiên cứu Anupam Prakash tại Trung tâm Công nghệ lượng tử, Đại học Quốc gia Singapore và cộng sự Leonard Wossnig, sau đó là tại Đại học ETH Zurich và Đại học Oxford.
Thuật toán lượng tử đầu tiên được đề xuất trong năm 2009 bởi một nhóm các nhà nghiên cứu khác nhau. Thuật toán này bắt đầu nghiên cứu từ các hình thức lượng tử của máy học hoặc trí tuệ nhân tạo.
Thuật toán hoạt động trên một ma trận dữ liệu lớn. Ví dụ, một nhà kinh doanh có thể sử dụng để dự đoán giá tương lai của hàng hoá. Ma trận có thể thu thập dữ liệu lịch sử về biến động giá theo thời gian và dữ liệu về các tính năng có thể ảnh hưởng đến các giá hàng hóa này, chẳng hạn như tỷ giá hối đoái. Thuật toán tính toán mức độ mạnh mẽ của mỗi yếu tố tương quan với nhau bằng cách sử dụng các ma trận “nghịch đảo”. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để ngoại suy trong tương lai.
Zhikuan Zhao giải thích: “Có rất nhiều tính toán liên quan đến việc phân tích ma trận. Khi nó vượt quá 10.000 phần tử thì sẽ trở nên khó khăn cho các máy tính truyền thống hiện nay”. Vì số lượng các bước tính toán tăng lên nhanh chóng với số lượng các phần tử trong ma trận: Mỗi lần kích thước ma trận tăng gấp 2 thì số lần tính toán tăng gấp 8.
Thuật toán 2009 có thể xử lý tốt hơn với các ma trận lớn, nhưng chỉ là dữ liệu ‘thưa’. Vì khi đó, mối quan hệ giữa các yếu tố là hạn chế (ít), điều này thường không đúng với dữ liệu trong thế giới thực tế.
Zhikuan Zhao, Prakash và Wossnig trình bày một thuật toán mới nhanh hơn cả các phiên bản thuật toán lượng tử đầu tiên trước đó mà không có hạn chế đối với loại dữ liệu mà nó sử dụng.
Theo một hướng dẫn nhanh, đối với một ma trận vuông 10.000 phần tử, thuật toán cổ điển sẽ thực hiện theo thứ tự 1.000.000.000.000 (1 nghìn tỷ) bước tính toán, thuật toán lượng tử đầu tiên khoảng 10.000 bước tính toán và thuật toán lượng tử mới chỉ cần 100 bước tính toán. Thuật toán mới dựa trên một kỹ thuật được gọi là ước lượng giá trị số lượng tử duy nhất.
Đã có một vài minh chứng về việc mô tả nguyên lý của thuật toán lượng tử trước đó trên các máy tính lượng tử quy mô nhỏ. Zhikuan Zhao và các đồng nghiệp của ông hy vọng được làm việc với các nhà thực nghiệm để thực hiện chứng minh bằng thuật toán mới, và muốn thực hiện một phân tích đầy đủ để hỗ trợ cần thiết thuật toán và kiểm tra.
Điều này cho thấy một lợi thế của thuật toán lượng tử thực sự so với các thuật toán truyền thống sẽ cần các máy tính lượng tử lớn hơn. Zhikuan Zhao ước tính rằng “Có lẽ chúng ta sẽ phải dành ra từ ba đến năm năm trong tương lai khi chúng ta có thể sử dụng phần cứng do các nhà thực nghiệm chế tạo để tính toán lượng tử có ý nghĩa trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo.”
Công Hoan (lược dịch)
Nguồn: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/02/180202112637.htm