Özellikle fizik ve kimya alanlarında, yapay zekanın karmaşık sistemleri simüle etmedeki çarpıcı ilerlemeleri, kuantum bilgisayarların gerekliliği konusunda derin sorgulamalara yol açtı. Sinir ağı tekniklerindeki yenilikler, bir zamanlar yalnızca kuantum mekaniği ile ilişkili olduğu düşünülen problemleri çözme potansiyelini gün yüzüne çıkarıyor. Dolayısıyla, geleceğin bilişim paradigmasının, kuantum potansiyelinden ziyade yapay zekanın yetkinliğine dayandığı bir kayma sürecine girdiği söylenebilir.
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nden (EPFL) fizik profesörü Giuseppe Carleo’ya göre, yapay zeka ile simüle edilebilen kuantum sistemlerinin ölçeği ve karmaşıklığı hızla artıyor. Carleo geçtiğimiz ay Science dergisinde güçlü kuantum özelliklerine sahip malzemeleri modellemek için yapay sinir ağı tabanlı yaklaşımların hızla öne çıktığını gösteren bir makale yayınladı. Carleo, “Makine öğrenimindeki bu yeni rakiplerin varlığı, kuantum bilgisayarların potansiyel uygulamalarına ciddi bir darbe vuruyor. Bu şirketler, yatırımlarının haklı olmadığını er ya da geç anlayacak,” diyor.
Kuantum bilgisayarların vaadi
Kuantum bilgisayarların en büyük vaadi, belirli hesaplamaları klasik bilgisayarlardan çok daha hızlı yapabilmeleri. Bu vaadi gerçekleştirmek için, mevcut donanımdan çok daha büyük kuantum işlemcilere ihtiyaç var. Bugüne kadar üretilen en büyük cihazlar binlerce qubit (kuantum biti) kapasitesine ulaştı; ancak klasik bilgisayarlara karşı belirgin bir avantaj sağlamak için on binlerce, hatta milyonlarca qubit’e ihtiyaç duyulacak. Bu tür bir donanım mevcut olduğunda, Shor algoritması gibi bazı kuantum algoritmaları, klasik algoritmalara göre çok daha hızlı problem çözme potansiyeline sahip olacak.
Bir süre boyunca araştırmacılar, en azından kısa vadede, gürültülü ve hataya eğilimli kuantum sistemleriyle yetinmek zorunda kalacaklarını düşündüler. Ancak bu durum yavaş yavaş değişiyor.
Bununla birlikte, daha belirgin ticari uygulamalara sahip birçok kuantum algoritması için (veri tabanlarında arama yapmak, optimizasyon problemleri çözmek veya yapay zekayı desteklemek gibi) hız avantajı daha mütevazı kalıyor. Geçtiğimiz yıl Microsoft’un kuantum hesaplama başkanı Matthias Troyer’ın farklı akademisyenler ile yazdığı bir makale, bu teorik avantajların, kuantum donanımının modern bilgisayar çiplerinden çok daha yavaş çalıştığı gerçeği göz önünde bulundurulduğunda ortadan kalktığını gösterdi. Ayrıca, büyük miktarda klasik veriyi kuantum bilgisayara aktarmak da önemli bir engel teşkil ediyor.
Troyer ve meslektaşları, kuantum bilgisayarların, kuantum etkilerinin baskın olduğu kimya ve malzeme bilimi problemlerine odaklanması gerektiği sonucuna vardılar. Teorik olarak, bu tür sistemlerle aynı kuantum ilkeleri üzerine çalışan bir bilgisayar burada doğal bir avantaja sahip olmalı. Bu düşünce, ünlü fizikçi Richard Feynman’ın kuantum bilgisayarları önerdiğinden beri bir alanda itici bir güç oldu.
Kuantum mekaniğinin kuralları, proteinler, ilaçlar ve malzemeler gibi büyük pratik ve ticari değeri olan birçok şeyi yönetiyor. Bu nesnelerin özellikleri, özellikle elektronları olmak üzere bileşen parçacıklarının etkileşimleriyle belirleniyor. Bu etkileşimlerin bir bilgisayarda simüle edilmesi, bir molekülün hangi tür özellikleri sergileyeceğini tahmin etmeyi mümkün kılabilir; bu da yeni ilaçlar veya daha verimli batarya kimyaları gibi yeniliklerin keşfi için oldukça değerli olabilir. Kuantum mekaniğinin sezgilere aykırı kuralları—özellikle kuantum dolanıklık—bu etkileşimleri inanılmaz derecede karmaşık hale getirebiliyor. Bu etkileşimleri doğru şekilde izlemek, daha fazla parçacık dahil oldukça üstel derecede zorlaşan karmaşık matematiksel hesaplamalar gerektiriyor ve büyük kuantum sistemlerinin klasik makinelerde simülasyonunu neredeyse imkansız hale getiriyor.
2022’nin Kasım ayında yazdığım bir haberde, araştırmacıların, yalnızca iki durumu (0 ve 1) temsil eden kuantum bitleri (qubit) yerine, her biri yedi durumu kodlayabilen kuantum dijitlerine (qudit) dayalı bir bilgisayar geliştirdiğini aktarmıştım. Bu gelişme heyecan vericiydi, çünkü araştırmayı yürüten Prof. Martin Ringbauer, qudit’lerin qubit’lerden farklı olarak birden fazla halde bulunarak daha verimli hesaplamalarda kullanılabileceğini vurgulamıştı. Bu olaydan takriben iki yıl sonra, yapay zekanın hızlı gelişiminin kuantum bilgisayarlara olan ihtiyacı azaltıp azaltmayacağını konuşuyor olmamız oldukça enteresan geliyor bana.
Yapay zekanın yıkıcı gücü
Yapay zeka, kuantum bilgisayarların avantajını tehdit eden bir unsur olarak öne çıkıyor. Kimya ve malzeme bilimi alanında, yapay zeka destekli yaklaşımlar, güçlü korelasyonlara sahip sistemleri modellemek için oldukça etkili hale geldi. Bu modeller, büyük miktarda veri kullanarak klasik simülasyon yöntemlerinden çok daha ucuz ve hızlı bir şekilde çalışabiliyor. Örneğin, yoğunluk fonksiyonel teorisi kullanılarak elde edilen verilerle eğitilen yapay sinir ağları, belirli kimyasal yapıların muhtemel özelliklerini tahmin etmek için büyük bir başarı elde etti. Bu modeller, aynı zamanda, simüle edebilecekleri sistemlerin boyutunu ve simülasyon süresini büyük ölçüde genişletti.
Zayıf bir şekilde korele edilmiş sistemler için, bu gibi klasik yöntemler halen yeterli. Ancak güçlü korelasyonlara sahip sistemlerde, yapay zeka bu karmaşıklığı klasik makinelerde işlenebilecek bir şekilde sıkıştırmayı başarıyor. Carleo ve meslektaşlarının yayınladığı çalışmalar, yapay sinir ağı tabanlı tekniklerin, birçok karmaşık kuantum sistemi modellemek için en iyi yaklaşım olduğunu ortaya koydu.
Bu teknikler, özellikle teknoloji endüstrisindeki büyük oyuncuların dikkatini çekiyor. Örneğin, DeepMind, kuantum sistemlerindeki uyarılmış durumları doğru bir şekilde modelleyebildiklerini gösterdi ve bu durum, güneş hücreleri, sensörler ve lazerlerin davranışını tahmin etmek için oldukça umut verici görünüyor.
Kuantum bilgisayarların avantajlı olabileceği bir diğer alan ise karmaşık kuantum sistemlerinin zaman içindeki evrimini simüle etmek. Bu, istatistiksel mekanik ve yüksek enerjili fizik gibi alanlardaki bilim insanları için oldukça kıymetli bilgiler sağlayabilir. Ancak, yakın gelecekte bu alanda pratik ticari kullanımların ortaya çıkması pek olası değil. Carleo’ya göre, bu tür niş uygulamalar büyük yatırımları hak etmiyor.
Öte yandan, yapay zeka ve kuantum hesaplama arasındaki bu yarış ve işbirliği, her iki teknolojinin de güçlü yanlarını bir araya getirerek daha güçlü çözümler sunma potansiyeline sahip. Yapay zeka, birçok sorunu çözme kapasitesini artırırken, kuantum bilgisayarlar bazı karmaşık sistemlerin simülasyonunda her zaman belirli bir avantaj sağlayacak.
Sonuç olarak, yapay zeka ve kuantum hesaplama alanındaki gelişmeler, her iki teknolojinin de kendi avantajlarını kullanarak daha güçlü ve kapsamlı çözümler sunabileceğini gösteriyor.
Bu işbirliği, geleceğin bilişim dünyasında önemli bir yer tutacak ve bilimsel keşiflerin kapısını aralayacak. Yapay zeka ile kuantum bilgisayarların birleşimi, sınırları zorlayarak birçok alanda devrim yaratacak yeniliklerin habercisi olabilir.
