அறிமுகம்
குவாண்டம் செயலாக்க அலகு (QPU) கணக்கீட்டு வேகத்தையும் செயல்திறனையும் அதிவேகமாக அதிகரிக்கத் தயாராக உள்ளது. பைனரி பிட்களை (0கள் மற்றும் 1கள்) நம்பியிருக்கும் கிளாசிக்கல் செயலிகளைப் போலன்றி, ஒரு QPU குவாண்டம் இயக்கவியலின் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்துகிறது - குறிப்பாக சூப்பர்போசிஷன் மற்றும் என்டாங்கிள்மென்ட் - முன்னோடியில்லாத அளவில் சிக்கலான கணக்கீடுகளைச் செய்ய.
AI மாதிரிகள் மிகவும் நுட்பமானதாக மாறும்போது, பாரம்பரிய வன்பொருள் ஆழமான கற்றல், பெரிய அளவிலான உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் நிகழ்நேர முடிவெடுப்பதற்கான தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய போராடுகிறது. குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கை இந்த வரம்புகளை சமாளிக்க ஒரு வாய்ப்பை வழங்குகிறது, இது இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP), மருந்து கண்டுபிடிப்பு, நிதி மாடலிங் மற்றும் பல துறைகளில் முன்னேற்றங்களை செயல்படுத்துகிறது.
குவாண்டம் செயலாக்க அலகு , அது வழக்கமான செயலிகளிலிருந்து எவ்வாறு வேறுபடுகிறது, மேலும் அது ஏன் AI இன் எதிர்காலத்திற்கு முக்கியமாக உள்ளது என்பதை ஆராய்வோம்
இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:
🔗 NVIDIAவின் Omniverse நம்பமுடியாதது – நாம் ஏற்கனவே மேட்ரிக்ஸில் இருக்கிறோமா? – NVIDIAவின் Omniverse-இன் மனதை வளைக்கும் யதார்த்தத்தையும், உருவகப்படுத்துதல் கோட்பாடு ஏன் அறிவியல் புனைகதைகளைப் போல குறைவாக உணரத் தொடங்குகிறது என்பதையும் ஆராயுங்கள்.
🔗 செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் சமாளிக்க வேண்டிய கடினமான சவால்கள் புதுமையை அதன் வரம்புகளுக்குத் தள்ளுகின்றன - இன்று AI எதிர்கொள்ளும் மிகவும் சிக்கலான சிக்கல்களில் மூழ்கிவிடுங்கள் - நெறிமுறை சிக்கல்கள் முதல் சீரமைப்பு அபாயங்கள் வரை மற்றும் அவை அடுத்த தலைமுறை முன்னேற்றங்களை எவ்வாறு இயக்குகின்றன என்பது வரை.
குவாண்டம் செயலாக்க அலகு (QPU) என்றால் என்ன?
ஒரு குவாண்டம் செயலாக்க அலகு (QPU) குவாண்டம் கணினியின் மைய கணக்கீட்டு அலகு ஆகும் . இது குவாண்டம் பிட்களைப் (குவாண்டம் பிட்கள்) பயன்படுத்தி செயல்படுகிறது, அவை இரண்டு குறிப்பிடத்தக்க வழிகளில் கிளாசிக்கல் பிட்களிலிருந்து வேறுபடுகின்றன:
🔹 சூப்பர்போசிஷன்: ஒரு குவிட், கிளாசிக்கல் பிட்களைப் போல ஒற்றை நிலைக்கு மட்டுப்படுத்தப்படுவதற்குப் பதிலாக, ஒரே நேரத்தில் பல நிலைகளில் (0 மற்றும் 1) இருக்க முடியும். இது குவாண்டம் கணினிகள் அதிக அளவிலான தகவல்களை இணையாக செயலாக்க அனுமதிக்கிறது.
🔹 சிக்கல்: ஒரு குவிட்டாக மாறுவது தூரத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் அதன் சிக்கிய கூட்டாளரை உடனடியாகப் பாதிக்கும் வகையில் கியூபிட்களை ஒன்றோடொன்று இணைக்க முடியும். இந்தப் பண்பு கணக்கீட்டுத் திறனை மேம்படுத்துகிறது, விரைவான சிக்கல் தீர்க்க உதவுகிறது.
ஒரு QPU, ஒரு CPU (மத்திய செயலாக்க அலகு) போலவே செயல்படுகிறது, ஆனால் பாரம்பரிய கணினிகளுக்கு சாத்தியமில்லாத பணிகளைச் செய்ய குவாண்டம் இயக்கவியலைப் பயன்படுத்துகிறது. IBM, Google மற்றும் Intel போன்ற நிறுவனங்கள் அளவிடக்கூடிய குவாண்டம் செயலிகளை , AI ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் QPUகள் பெருகிய முறையில் பொருத்தமானதாகி வருகின்றன.
ஒரு குவாண்டம் செயலாக்க அலகு AI ஐ எவ்வாறு மாற்றுகிறது
மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும், தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு மகத்தான கணக்கீட்டு சக்தி தேவைப்படுகிறது. குவாண்டம் செயலாக்க அலகு AI நிலப்பரப்பை வியத்தகு முறையில் மறுவடிவமைக்கக்கூடிய தனித்துவமான நன்மைகளைக் கொண்டுவருகிறது:
1. இயந்திர கற்றலுக்கான அதிவேக வேகம்
AI மாதிரிகள், குறிப்பாக ஆழமான கற்றல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு, விரிவான மேட்ரிக்ஸ் கணக்கீடுகள் மற்றும் நிகழ்தகவு அடிப்படையிலான கணிப்புகள் தேவைப்படுகின்றன. குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கின் சூப்பர்போசிஷன் பல சாத்தியக்கூறுகளின் ஒரே நேரத்தில் மதிப்பீடுகளை செயல்படுத்துகிறது, சிக்கலான AI மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்குத் தேவையான நேரத்தைக் குறைக்கிறது.
உதாரணமாக, கூகிளின் சைகாமோர் குவாண்டம் செயலி, 10,000 ஆண்டுகள் எடுக்கும் ஒரு சிக்கலை 200 வினாடிகளில் தீர்ப்பதன் மூலம் குவாண்டம் மேலாதிக்கத்தை அடைந்தது . AI பயிற்சிக்கு இத்தகைய திறன்களைப் பயன்படுத்துவது அடுத்த தலைமுறை மாதிரிகளை உருவாக்கத் தேவையான நேரத்தைக் குறைக்கலாம்.
2. மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு செயலாக்கம் & வடிவ அங்கீகாரம்
குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங், கிளாசிக்கல் அமைப்புகளை விட சிக்கலான வடிவங்களைக் கொண்ட பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளை மிகவும் திறமையாகக் கையாள முடியும். இது பின்வருவனவற்றில் ஆழமான தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது:
🔹 இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): குவாண்டம்-இயக்கப்பட்ட AI, மொழி மொழிபெயர்ப்பு, பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் சாட்பாட் தொடர்புகளை அதிக சூழல் புரிதலுடன் மேம்படுத்த முடியும்.
🔹 படம் & வீடியோ அங்கீகாரம்: ஒரு குவாண்டம் செயலாக்க அலகு, பிக்சல் அடிப்படையிலான தரவை விரைவாக பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் AI- இயக்கப்படும் முக அங்கீகாரம், மருத்துவ இமேஜிங் மற்றும் தானியங்கி கண்காணிப்பை மேம்படுத்த முடியும்.
🔹 வலுவூட்டல் கற்றல்: குவாண்டம் AI, பல எதிர்கால சூழ்நிலைகளை ஒரே நேரத்தில் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், சுய-ஓட்டுநர் கார்கள் மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் போன்ற தன்னாட்சி அமைப்புகளில் முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்த முடியும்.
3. AI அல்காரிதம்களை மேம்படுத்துதல்
பல AI சிக்கல்கள் உகப்பாக்கத்தை உள்ளடக்கியது - பல சாத்தியக்கூறுகளில் சிறந்த தீர்வைக் கண்டறிதல். ஒரு குவாண்டம் செயலாக்க அலகு குவாண்டம் அனீலிங் மூலம் சிக்கலான உகப்பாக்க சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதில் சிறந்து விளங்குகிறது , இது போன்ற பகுதிகளில் கிளாசிக்கல் முறைகளை விஞ்சும் ஒரு நுட்பமாகும்:
🔹 விநியோகச் சங்கிலி தளவாடங்கள்
🔹 நிதி போர்ட்ஃபோலியோ உகப்பாக்கம்
🔹 மருந்து கண்டுபிடிப்பு & மூலக்கூறு உருவகப்படுத்துதல்கள்
🔹 ஸ்மார்ட் நகரங்களில் போக்குவரத்து ஓட்ட உகப்பாக்கம்
எடுத்துக்காட்டாக, மருந்து நிறுவனங்கள் குவாண்டம்-இயங்கும் AI ஐப் , குவாண்டம் மட்டத்தில் சேர்மங்கள் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்ளும் என்பதைக் கணிப்பதன் மூலம் மருந்து கண்டுபிடிப்பை துரிதப்படுத்துகின்றன.
4. ஆற்றல் நுகர்வு குறைத்தல்
AI மாதிரிகள் அதிக அளவு சக்தியை பயன்படுத்துகின்றன - ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம், அவற்றின் வாழ்நாளில் ஐந்து கார்களுக்குச் சமமான கார்பன் தடம் . குவாண்டம் செயலாக்க அலகுகள், குறைந்த படிகளில் கணக்கீடுகளைச் செய்வதன் மூலம் அதிக ஆற்றல்-திறனுள்ள அணுகுமுறையை வழங்குகின்றன, இதனால் மின் நுகர்வு மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பு கணிசமாகக் குறைகிறது.
AI இல் குவாண்டம் செயலாக்க அலகுகளை செயல்படுத்துவதில் உள்ள சவால்கள்
அவற்றின் ஆற்றல் இருந்தபோதிலும், குவாண்டம் செயலாக்க அலகுகள் AI இல் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்படுவதற்கு முன்பு பல தடைகளை எதிர்கொள்கின்றன:
🔹 பிழை விகிதங்கள் & குவாண்டம் டிகோஹரன்ஸ்: கியூபிட்கள் சுற்றுச்சூழல் இடையூறுகளுக்கு மிகவும் உணர்திறன் கொண்டவை, இதனால் கணக்கீட்டு பிழைகள் ஏற்படுகின்றன. இதை நிவர்த்தி செய்ய ஆராய்ச்சியாளர்கள் குவாண்டம் பிழை திருத்தும் நுட்பங்களை உருவாக்கி வருகின்றனர்.
🔹 வரையறுக்கப்பட்ட Qubit அளவிடுதல்: தற்போதைய QPUகள் குறைந்த எண்ணிக்கையிலான qubits ஐக் கொண்டுள்ளன (IBM இன் மிகவும் மேம்பட்ட குவாண்டம் செயலி தற்போது 1,121 qubits உகந்த செயல்திறனுக்காக மில்லியன் கணக்கான தேவைப்படலாம்
🔹 அதிக செலவு மற்றும் உள்கட்டமைப்பு தேவைகள்: குவாண்டம் கணினிகளுக்கு குவிட் நிலைத்தன்மையை பராமரிக்க மிகக் குளிர் வெப்பநிலை (முழுமையான பூஜ்ஜியத்திற்கு அருகில்) தேவைப்படுகிறது, இதனால் அவை விலை உயர்ந்ததாகவும் அளவில் செயல்படுத்த சவாலானதாகவும் உள்ளன.
🔹 கலப்பின AI-குவாண்டம் அமைப்புகளுக்கான தேவை: முழுமையாக செயல்படும் குவாண்டம் AI அமைப்புகள் உருவாக்கப்படும் வரை, குவாண்டம் செயலாக்க அலகுகள் கிளாசிக்கல் AI செயலிகளுக்கு உதவும் ஒரு கலப்பின அணுகுமுறை வழக்கமாக இருக்கும்.
AI-யில் குவாண்டம் செயலாக்க அலகுகளின் எதிர்காலம்
குவாண்டம் செயலாக்க அலகுகளை ஒருங்கிணைப்பது முன்னோடியில்லாத திறன்களைத் திறக்கும்:
✅ செயற்கை பொது நுண்ணறிவு (AGI): குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் புதிய வழிகளில் அதிக அளவிலான தரவை செயலாக்குவதன் மூலம் மனிதனைப் போன்ற நுண்ணறிவை நோக்கிய பாதையை துரிதப்படுத்தக்கூடும்.
✅ பாதுகாப்பான AI & கிரிப்டோகிராஃபி: குவாண்டம்-எதிர்ப்பு குறியாக்கம் AI பாதுகாப்பை மேம்படுத்தும், எதிர்கால சைபர் அச்சுறுத்தல்களிலிருந்து தரவைப் பாதுகாக்கும்.
✅ AI- இயங்கும் அறிவியல் கண்டுபிடிப்புகள்: காலநிலை மாடலிங் முதல் விண்வெளி ஆய்வு வரை, QPU- இயங்கும் AI கணக்கீட்டு ரீதியாக சாத்தியமானவற்றின் எல்லைகளைத் தள்ளும்.
கூகிள் குவாண்டம் AI, ஐபிஎம் குவாண்டம், மைக்ரோசாப்ட் அஸூர் குவாண்டம் மற்றும் டி-வேவ் போன்ற நிறுவனங்கள் குவாண்டம் AI ஆராய்ச்சியில் முன்னணியில் உள்ளன, QPU-இயங்கும் AI ஐ ஒரு யதார்த்தமாக்க பில்லியன்களை முதலீடு செய்கின்றன.
குவாண்டம் செயலாக்க அலகு (QPU), செயலாக்க வேகத்தை அதிவேகமாக அதிகரிப்பதன் மூலமும், செயல்திறனை மேம்படுத்துவதன் மூலமும், ஒரு காலத்தில் சாத்தியமற்றது என்று கருதப்பட்ட சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதன் மூலமும் செயற்கை நுண்ணறிவின் எதிர்காலத்தை மறுவரையறை செய்ய உள்ளது. அளவிடுதல் மற்றும் செயல்படுத்தலில் இன்னும் குறிப்பிடத்தக்க சவால்கள் இருந்தாலும், குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் AI சுகாதாரப் பராமரிப்பு முதல் நிதி மற்றும் அதற்கு அப்பால் உள்ள தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது.
AI உதவியாளர் கடையில் சமீபத்திய AI தயாரிப்புகளைக் கண்டறியவும்