g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Yapay zeka, kuantum fiziğinin gizemlerini ortaya çıkarabilir mi?

Kudüs İbrani Üniversitesi Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri Fakültesi'ndeki bir araştırma ekibi, Mobileye'nin kurucusu Amnon Shashua'nın rehberliğinde, yapay zekanın (AI) dünyayı kuantum fiziği adı verilen bir kuantum ölçeğinde anlamamıza yardımcı olabileceğini gösterdi. Kuantum fiziği, çağdaş fizik araştırmalarının sıcak noktalarından biridir.

(Daire kartı buraya eklendi, lütfen görüntülemek için Toutiao istemcisine gidin)

Doğadaki parçacıkların nasıl bir araya geldiğini ve iletkenlik veya manyetizma gibi benzersiz özelliklerini nasıl bir araya getirdiğine bakar. Ancak, en deneyimli araştırmacıların bile bu karmaşık fenomenler hakkında daha fazla bilgi edinmesi neredeyse imkansızdır. Bunun nedeni, bu olayların çok sayıda parçacığı ve aralarında çok sayıda etkileşimi içermesidir.

Boko Park-Bilimin Popülerleştirilmesi: Şimdiye kadar, Profesör Shashuanın İbrani Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri alanında doktora öğrencileri olan Yoav Levin, Sharir ve Nadav Cohen tarafından Physical Review Letters dergisinde yayınlanan yeni bir çalışma, derin sinir sistemine dayalı olarak matematiksel olarak kanıtlanmıştır. Ağ algoritmaları ayrıca kuantum fiziği dünyasını daha iyi anlayabilir. Bu algoritmalar, bilgisayarların yüz ve ses tanıma yeteneklerine sahip olduğu algoritmalardır ve artık doğadaki kuantum davranışını anlamamızı geliştirmek için kullanılabilir. Baş yazar Shashua'nın da paylaştığı gibi, burada sahip olduğumuz şey olağanüstü. Bu, çevremizdeki dünyanın kuantum özelliklerini anlamamıza yardımcı olabilecek yeni ve önemli bir araçtır.

Resim: CC0 Public Domain

Tıpkı 20. yüzyıldaki teknolojik devrim gibi, kuantum fiziği anlayışımızı yapay zeka yoluyla derinleştirmek, hesaplamadan enerjiye ve ulaşıma kadar hayatımızın tüm yönlerini tamamen değiştirebilir. Modern derin öğrenme, çeşitli alanlarda benzeri görülmemiş başarılar elde etti. Bununla birlikte, dalga fonksiyon gösterimi için makine öğreniminin uygulanması, temel olarak, sınırlı Boltzmann makineleri (RBM'ler) ve tamamen bağlı sinir ağları gibi daha geleneksel mimarilere odaklanmıştır. Bu mektupta, derin evrişim ve tekrarlayan ağlar biçiminde oldukça karmaşık kuantum sistemlerini etkili bir şekilde temsil edebilen çağdaş bir derin öğrenme mimarisi kurduk.

Bu mimarilere eşdeğer tensör ağları inşa ederek, ağ operasyonunda bilginin dahili yeniden kullanımı, standart tensör ağ gösteriminden farklı bir anahtar özellik olarak kabul edilir ve böylece bunların dolanma yeteneklerini arttırır. Araştırma sonuçları, bu yapının hacim kanunu dolanma ölçeklendirmesini destekleyebileceğini ve şu anda kullanılan RBM'lerden polinomik olarak daha etkili olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, önde gelen derin öğrenme mimarilerinin dolaşıklık yeteneklerini ölçmeye ek olarak, analiz, sinir ağlarına dayalı dalga işlevi temsilinin en gelişmiş makine öğrenimi düzeyine daha yakın olduğu eğiliminde resmi olarak bir kaymayı da teşvik etti.