Новини 21 жовтня. Команда дослідників з Лос-Аламоської Національної лабораторії запропонувала оригінальний підхід до навчання нейромережі на квантовому комп'ютері. Компанія Cambridge Quantum випустила перший у світі набір інструментів і бібліотек для обробки природної мови на квантових комп'ютерах. ШІ розфарбував катастрофу дирижабля «Гінденбург» і намалював Ктулху.
Квантові комп'ютери знаходять все нові застосування: навчання нейромереж та обробка природної мови
Команда дослідників з Лос-Аламоської Національної лабораторії запропонувала оригінальний підхід до навчання згорточної нейронної мережі, реалізованої на квантовому комп'ютері. Розроблену інженерами нейромережу можна успішно масштабувати: при цьому навчання не «застрягає» на локальних мінімумах оптимізації, а успішно просувається до мети. Розробники вважають, що ця реалізація нейромережі знайде широке застосування при квантовому моделювання. Один з важливих додатків, який пропонують розробники - пошук матеріалів із заданими властивостями. Використовуючи масштабовану квантову нейронну мережу, можна «просіяти» великі набори даних про різні елементи і їх стан - і визначити оптимальну внутрішню структуру матеріалу, що має задані властивості. Приміром, високотемпльодову надпровідність.
Завдання обробки природної мови сьогодні в основному вирішують генеративні нейромережі, такі потужні, як GPT-3. Але схоже у них з'явився сильний конкурент. Компанія Cambridge Quantum випустила набір програмних інструментів і бібліотек для обробки природної мови на квантових комп'ютерах. Розробка отримала назву Lambeq. Інструменти призначені для прискорення розробки практичних додатків. Інженери називають головні: інтелектуальний аналіз текстів, переклад, перетворення текстів на мовлення, генерація текстів і завдання біоінформатики. Lambeq виходить з повністю відкритим кодом, що дозволить дослідникам детально розібратися з його роботою (GitHub). Lambeq має модульну структуру, що також спрощує його використання. Дослідники при цьому отримують доступ через платформу Cambridge Quantum до квантових комп'ютерів. Як заявляють розробники, використання квантових систем дозволить реалізувати повністю прозорі, але тим не менш високоефективні рішення. А це дуже важливо при створенні медичних додатків: сьогодні ми не завжди розуміє, як нейромережа робить свої висновки. Поки це дослідницька програма, але зроблено великий крок до комерційного використання квантових обчислювальних платформ.
Згорточні нейромережі можна використовувати не тільки для таких серйозних програм, як створення матеріалів. Вони чудово розпізнають зображення. Тому їх застосовують, наприклад, для масштабування і розмальовки чорно-білих відео. Збереглася зйомка останнього польоту і катастрофи дирижабля «Гінденбург», який вибухнув і згорів 6 травня 1937 року в Нью-Джерсі. Не надто виразну, чорно-білу зйомку вдалося розфарбувати. Полум'я водню виглядає вражаюче.
Нейромережі ще й відмінно малюють. Користувачі підрозділу Reddit/r/MediaSynthesis, присвяченого генеративним зображенням, публікують, наприклад, зображення Ктулху, створені за допомогою алгоритму NáCafe. Він вміє створювати картинки за текстом. Алгоритм використовує дві нейромережі VQGAN і CLIP: VQGAN добре створює зображення, схожі на вказані, а CLIP може визначити, наскільки добре зображення відповідає тексту. Ктулху вийшов, як живий. Лавкрафту б напевно сподобався.