Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

IonQ thông báo rằng họ đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc tích hợp điện toán lượng tử với trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học. Nghiên cứu của công ty đã dẫn đến việc phát triển các phương pháp để nâng cao các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) và Generative AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực phát triển vật liệu tiên tiến và tùy chỉnh AI.

Các nhà nghiên cứu IonQ đã giới thiệu một kiến ​​trúc lượng tử-cổ điển lai nhằm mục đích cải thiện LLM với máy học lượng tử. Bằng cách thêm một lớp lượng tử vào LLM được đào tạo trước, họ đạt được độ chính xác cao hơn so với các phương pháp chỉ sử dụng cổ điển bằng cách tái sử dụng mô hình và cho phép hiểu sâu hơn về tình cảm của câu. Sự đổi mới này dự kiến ​​không chỉ cải thiện độ chính xác phân loại bằng cách tăng số lượng qubit mà còn giảm mức tiêu thụ điện năng cho các vấn đề quy mô lớn.

Hợp tác với một nhà sản xuất ô tô hàng đầu, IonQ đã áp dụng mạng đối nghịch tạo sinh lượng tử (GAN) để tạo ra hình ảnh tổng hợp của các cấu trúc vi mô bằng thép. Kỹ thuật này đã được chứng minh là thường tạo ra hình ảnh chất lượng cao hơn so với các mô hình tạo sinh truyền thống, giải quyết thách thức về dữ liệu thưa thớt trong các mô hình AI công nghiệp. Phương pháp QGAN lai có tiềm năng tối ưu hóa đặc tính vật liệu trong sản xuất, với các ứng dụng tiềm năng trong các ngành công nghiệp khác.

IonQ tiếp tục thúc đẩy ứng dụng điện toán lượng tử với máy tính lượng tử doanh nghiệp Forte, vượt trội hơn điện toán truyền thống ở một số lĩnh vực và tạo điều kiện tích hợp với AI. Sau khi hợp tác với Ansys và ký biên bản ghi nhớ với AIST G-QuAT, IonQ đang chuẩn bị để tăng cường hơn nữa công nghệ điện toán lượng tử lai của mình.