சைக்காமோர் குவாண்டம் கணினியில் கியூபிட்டுகளைச் சேர்த்து பிழை வீதத்தைக் குறைப்பது
நிறுவனத்தின் குவாண்டம் கணினியில் தருக்க கியூபிட்டுகளைச் சேர்ப்பது தருக்க கியூபிட் பிழை விகிதத்தை அதிவேகமாகக் குறைப்பதாக கூகிள் குவாண்டம் AI குழு கண்டறிந்துள்ளது. நேச்சர் இதழில் வெளியிடப்பட்ட அவர்களின் ஆய்வறிக்கையில், குழு தர்க்கரீதியான வினவல்களுடன் தங்கள் வேலையை ஒரு பிழை திருத்தும் நுட்பமாக விவரிக்கிறது மற்றும் அவர்கள் இதுவரை கற்றுக்கொண்டவற்றை கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
பயன்படுத்தக்கூடிய குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்களை உருவாக்கும் வழியில் நிற்கும் தடைகளில் ஒன்று, ஒரு கணக்கீட்டின் ஒரு பகுதியாகப் பயன்படுத்தப்படுவதற்கு முன்பு பிழைகள் ஏற்படுவதைத் தடுப்பது அல்லது அவற்றை சரிசெய்வது எப்படி என்பதைக் கண்டறிவது. பாரம்பரிய கணினிகளில், ஒரு சமநிலை பிட்டைச் சேர்ப்பதன் மூலம் சிக்கல் பெரும்பாலும் தீர்க்கப்படுகிறது – ஆனால் அந்த அணுகுமுறை குவாண்டம் கணினிகளுடன் இயங்காது, ஏனெனில் கியூபிட்டுகளின் மாறுபட்ட தன்மை-தரவை அழிக்க அவற்றை அளவிட முயற்சிக்கிறது. தர்க்கரீதியான கியூபிட்ஸ் எனப்படும் கிளஸ்டர்களாக குழு கியூபிட்களை உருவாக்குவதே பிரச்சினைக்கு ஒரு தீர்வாக இருக்கும் என்று முந்தைய ஆராய்ச்சி பரிந்துரைத்துள்ளது. இந்த புதிய முயற்சியில், AI குவாண்டமில் உள்ள குழு கூகிளின் சைக்காமோர் குவாண்டம் கணினியில் இந்த யோசனையை சோதித்துள்ளது.
சைக்காமோர் 54 இயற்பியல் கியூபிட்டுகளுடன் பணிபுரிகிறார், ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் வேலையில், ஒவ்வொன்றும் எவ்வாறு செயல்படும் என்பதைக் காண ஐந்து முதல் 21 கியூபிட் வரையிலான வெவ்வேறு அளவுகளின் தர்க்கரீதியான கியூபிட்களை உருவாக்கினர். அவ்வாறு செய்யும்போது, கியூபிட்களைச் சேர்ப்பது பிழை விகிதங்களை அதிவேகமாகக் குறைப்பதைக் கண்டறிந்தனர். கூடுதல் கியூபிட்களை அவர்கள் தங்கள் நிலைகளை வீழ்த்துவதில் ஈடுபடாத வகையில் அளவிட முடிந்தது, ஆனால் அது இன்னும் கணக்கீடுகளுக்குப் பயன்படுத்த போதுமான தகவல்களை வழங்கியது.
தங்களது கண்டுபிடிப்புகள் தர்க்கரீதியான கியூபிட்களை பிழையைத் திருத்துவதற்கான சாத்தியமான வழிமுறையாகப் பயன்படுத்த முடியும் என்பதைக் குறிக்கின்றன, இருப்பினும் அதிக வேலை செய்ய வேண்டியிருக்கிறது. பிழையைத் திருத்துவதற்கான வழிமுறையாக தர்க்கரீதியான கியூபிட்களைப் பயன்படுத்துவது மற்றொரு சிக்கலை அறிமுகப்படுத்துகிறது என்று அவர்கள் சுட்டிக்காட்டுகின்றனர், சேர்க்கப்பட்ட அந்த வினாடிகளும் பிழைகளுக்கு ஆளாகின்றன. மேலும் அறிமுகப்படுத்தப்படுவதால், சிக்கல் வளர்கிறது அத்தகைய அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துவது சாத்தியமற்றதாக மாறுகிறது, இது இயற்கையாகவே, பயன்தொடக்கம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. கூகிள் குழு இன்னும் பயன்தொடக்கத்தை எட்டவில்லை, ஆனால் இது அதிக வினாடிகளைக் கொண்ட இயந்திரங்களில் காணப்படும் என்று எதிர்பார்க்கலாம். உண்மையான பொருந்தக்கூடிய குவாண்டம் கணினியில் பணிபுரியும் அணுகுமுறைக்கு, பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும் சத்தத்தை குறைப்பதற்கான வழிமுறைகள் இன்னும் தேவை என்பதை அவர்கள் மேலும் குறிப்பிடுகின்றனர்.
References: