Generativna AI, sa svojim velikim jezičkim modelima poput ChatGPT-a, doživljava izvanredan rast i pronalazi primjene u različitim industrijama. Međutim, finansijski i ekološki izazovi povezani s ovim modelima ne mogu se zanemariti. Obuka i korištenje generativnih AI modela poput ChatGPT-a povlače značajne troškove i imaju značajan ekološki utjecaj, emitirajući tone CO2. Podaci centri koji podržavaju generativnu AI također doprinose globalnim emisijama stakleničkih plinova. Poduzimaju se napori kako bi se poboljšala ekonomska održivost generativne AI, uključujući smanjenje veličine modela i istraživanje alternativa tradicionalnim računalnim sustavima.
Kvantno računarstvo se pojavljuje kao moćan paradigma koja može riješiti ove izazove. Inspirira se ponašanjem čestica na najmanjim razmjerima. Za razliku od klasičnog računarstva koje se oslanja na bitove s dvije stanja (0 ili 1), kvantni računari koriste qubite sposobne da istovremeno postoje u više stanja. Ova superpozicija i povezanost qubita omogućuju kvantnim računarima da izvode kompleksne operacije paralelno, nudeći značajnu prednost u odnosu na klasične računare za određene probleme.
Kvantno računarstvo obećava u rješavanju pitanja troška i održivosti povezanih s generativnom AI. Može ubrzati obuku istraživanjem više konfiguracija parametara istovremeno. Za razliku od sekvencijalne obrade u digitalnom računarstvu, kvantno povezivanje omogućuje paralelno obradjivanje podešavanja parametara, značajno ubrzavajući obuku. Kvantno nadahnuti pristupi poput tensor mreža također mogu komprimirati generativne modele, smanjujući troškove i ugljični otisak.
Osim toga, kvantno strojno učenje nudi nove pristupe manipulaciji podacima, a kvantni računari mogu pružiti računarsku snagu potrebnu za složene zadatke generativne AI. Međutim, postoje značajni izazovi koje treba prevladati, poput razvoja praktičnih kvantnih računara i stabilnosti qubita. Istraživači aktivno rade na rješavanju ovih prepreka i ostaju optimistični u vezi budućnosti u kojoj će generativna AI, pokretana kvantnim računarstvom, donijeti transformirajuće promjene u različite industrije.
Iako su praktični kvantni računari još uvijek u ranoj fazi, njihov potencijal u revolucioniranju učinkovitosti i održivosti generativnih AI modela je visok. Kontinuirana istraživanja i napretci u kvantnom računarstvu mogli bi otvoriti put za revolucionarna rješenja složenih izazova koje generativna AI postavlja.
The source of the article is from the blog rugbynews.at