Mevcut kuantum bilgisayarlarda büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitmek hala bir zorluk olsa da, son bulgular kuantum hesaplama ve yapay zeka arasında umut verici bir sinerji olduğunu gösteriyor. IBM ve Eviden'deki (Atos grubu) uzmanlar bu potansiyeli araştırıyor ve çeşitli kilit alanlarda ilerlemeler ortaya koyuyor.
Nature Computational Science'da 2021'de yayınlanan bir çalışma, kuantum sinir ağlarının klasik benzerlerinden daha hızlı eğitilebileceğini ve daha büyük ağlarla önemli bir potansiyele işaret ettiğini gösterdi. Kuantum hesaplama, optimizasyon problemlerinde mükemmeldir ve daha doğru tahminler için sinir ağı parametrelerinin ince ayarını sağlar.
Avrupa Uzay Ajansı (ESA), bilgisayar görüşünde kuantum hesaplamanın gücünü sergileyerek, patlayan volkanları tespit etmek için uydu görüntüleri kullanarak, klasik bir ağ ile %85'e kıyasla bir kuantum sinir ağı ile %96 görüntü tanıma oranına ulaştı. Kuantum modeli önemli ölçüde daha az parametre kullandı, bu da daha düşük enerji ve veri tüketimiyle sonuçlandı.
Nature Communications'da 2024'te yayınlanan araştırma, bu bulguları daha da sağlamlaştırarak, bir kuantum modelinin klasik modellerle benzer doğruluğu on kat daha az veriyle elde edebileceğini gösterdi. Kuantum hesaplama ayrıca model eğitimi için yüksek kaliteli sentetik verilerin oluşturulmasını kolaylaştırır ve karmaşık veri kümelerindeki kalıpların tespitini iyileştirir, bu da kimya ve malzeme bilimi gibi alanlara fayda sağlar.
Bu gelişmeler, kuantum hesaplamanın daha küçük modellerle hassasiyeti artırma, performansı optimize etme ve güvenilir sonuçları hızlandırma yeteneğine işaret ediyor ve bu da potansiyel olarak yapay zeka uygulamalarında devrim yaratabilir.