IonQ mengumumkan bahwa mereka telah membuat kemajuan signifikan dalam mengintegrasikan komputasi kuantum dengan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin. Penelitian perusahaan tersebut telah menghasilkan pengembangan metode untuk meningkatkan model bahasa berskala besar (LLM) dan Generative AI, khususnya di bidang pengembangan material tingkat lanjut dan kustomisasi AI.

Para peneliti IonQ telah memperkenalkan arsitektur kuantum-klasik hibrida yang bertujuan untuk meningkatkan LLM dengan pembelajaran mesin kuantum. Dengan menambahkan lapisan kuantum ke LLM yang telah dilatih sebelumnya, mereka mencapai akurasi yang lebih tinggi daripada pendekatan klasik saja dengan menggunakan kembali model dan memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang sentimen kalimat. Inovasi ini diharapkan tidak hanya meningkatkan akurasi klasifikasi dengan meningkatkan jumlah qubit, tetapi juga mengurangi konsumsi daya untuk masalah skala besar.

Bekerja sama dengan produsen otomotif terkemuka, IonQ menerapkan jaringan adversarial generatif (GAN) yang ditingkatkan kuantum untuk membuat gambar sintetis mikrostruktur baja. Teknik ini telah terbukti sering menghasilkan gambar berkualitas lebih tinggi daripada model generatif tradisional, sehingga mengatasi tantangan data yang jarang dalam model AI industri. Pendekatan QGAN hibrida berpotensi untuk pengoptimalan properti material dalam manufaktur, dengan aplikasi potensial di industri lain.

IonQ terus memajukan penerapan komputasi kuantum dengan komputer kuantum kelas perusahaan Forte, yang mengungguli komputasi tradisional di area tertentu dan memfasilitasi integrasi dengan AI. Setelah bermitra dengan Ansys dan menandatangani nota kesepahaman dengan AIST G-QuAT, IonQ bersiap untuk lebih memperkuat teknologi komputasi kuantum hibridanya.