AI と量子コンピューティングの競争では、古典的なコンピューターは負け犬です

「AI 対 量子」の試合では、近年多くの筋肉を鍛え、今日に勝つつもりの部外者、つまり古典的なアルゴリズムを搭載した古き良きコンピューターから驚きがもたらされるかもしれません。

「賭け」は、「N 体問題」と呼ばれる非常に基本的な物理および化学の問題であり、相互作用する粒子が多数ある系を指します。たとえば、分子とその特性の一部を記述するには 100 個の電子、または 10 個の電子が必要です。²³ 物質の電子。 「直接的なアプローチはすぐに限界を示します。たとえば、各粒子が 2 つの状態しか持たないシステムの場合、地球上の現在のストレージ デバイスはすべて、これらの粒子のうち 80 個を表すためにのみ使用できます。コレージュ・ド・フランスの物性物理学教授、アントワーヌ・ジョルジュはこう述べています。

これらの限界を克服するためのいくつかのヒントが近年発見されました。そのうちの 1 つは 1990 年代に顕著な進歩を遂げました。 「クレイジーだった！」これにより、1 次元 N 体問題のほぼすべての状況を解くことが可能になりました。パリ鉱山学校のアントワーヌ・ティロイ教授はこう思い出します。 1992 年、物理学者のスティーブ ホワイト (カリフォルニア大学アーバイン校) は、データ圧縮に似た方法であるテンソル ネットワークを発明し、処理する情報量を大幅に削減しました。探求すべき可能性の多さに圧倒されて実行できなかったシミュレーションが、「スーパーコンピューター」でさえも含まれない古典的なコンピューターで実行可能になります。

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