বর্তমান কোয়ান্টাম কম্পিউটারে বৃহৎ ভাষার মডেল (এলএলএম) প্রশিক্ষণ দেওয়া একটি চ্যালেঞ্জ রয়ে গেলেও, সাম্প্রতিক ফলাফল কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে একটি আশাব্যঞ্জক সমন্বয়ের ইঙ্গিত দেয়। আইবিএম এবং এভিডেন (অ্যাটস গ্রুপ) এর বিশেষজ্ঞরা এই সম্ভাবনাটি অন্বেষণ করছেন, যা বেশ কয়েকটি মূল ক্ষেত্রে অগ্রগতি প্রকাশ করে।
নেচার কম্পিউটেশনাল সায়েন্সে 2021 সালের একটি সমীক্ষায় দেখানো হয়েছে যে কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ক্লাসিক্যাল প্রতিপক্ষের চেয়ে দ্রুত প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে, যা বৃহত্তর নেটওয়ার্কের সাথে উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনার ইঙ্গিত দেয়। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং অপটিমাইজেশন সমস্যাগুলিতে পারদর্শী, যা আরও নির্ভুল পূর্বাভাসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক পরামিতিগুলির সূক্ষ্ম সুরকরণ সক্ষম করে।
ইউরোপীয় স্পেস এজেন্সি (ইএসএ) কম্পিউটার ভিশনে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যেখানে কোয়ান্টাম নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ৯৬% চিত্র সনাক্তকরণের হার অর্জন করা গেছে, যেখানে ক্লাসিক্যাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ৮৫% ছিল, স্যাটেলাইট চিত্র ব্যবহার করে অগ্ন্যুৎপাত হওয়া আগ্নেয়গিরি সনাক্ত করা হয়েছে। কোয়ান্টাম মডেল উল্লেখযোগ্যভাবে কম পরামিতি ব্যবহার করেছে, যার ফলে শক্তি এবং ডেটা খরচ কম হয়েছে।
২০২৪ সালে নেচার কমিউনিকেশনস-এ প্রকাশিত গবেষণা এই ফলাফলগুলিকে আরও দৃঢ় করেছে, যা দেখায় যে একটি কোয়ান্টাম মডেল ক্লাসিক্যাল মডেলের মতোই নির্ভুলতা দশগুণ কম ডেটা দিয়ে অর্জন করতে পারে। কোয়ান্টাম কম্পিউটিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ-মানের সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করতে সহায়তা করে এবং জটিল ডেটাসেটে প্যাটার্ন সনাক্তকরণের উন্নতি করে, যা রসায়ন এবং উপাদান বিজ্ঞানের মতো ক্ষেত্রগুলিকে উপকৃত করে।
এই অগ্রগতিগুলি ছোট মডেলের সাথে নির্ভুলতা বাড়াতে, কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফলকে ত্বরান্বিত করতে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের ক্ষমতার দিকে ইঙ্গিত করে, যা সম্ভাব্যভাবে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে।