شرکت SECQAI مستقر در بریتانیا اخیراً از اولین مدل زبانی بزرگ کوانتومی (QLLM) خود رونمایی کرده است. این فناوری نوآورانه که ترکیبی از پردازش کوانتومی و مدل‌های هوش مصنوعی است، به گفته شرکت، می‌تواند تحولی عظیم در آینده هوش مصنوعی ایجاد کند. این پیشرفت علمی با غلبه بر موانع مختلف، توانسته است مدل‌های زبان بزرگ را با روش‌های یادگیری ماشینی کوانتومی ادغام کند و راهکارهایی نوآورانه برای حل مسائل پیچیده ارائه دهد.
براساس گزارش‌های منتشر شده توسط Quantum Insider، مدل زبانی بزرگ کوانتومی SECQAI نه تنها پردازش‌های کوانتومی را با مدل‌های هوش مصنوعی رایج ترکیب کرده است، بلکه بهینه‌سازی قابل توجهی در کارایی این مدل‌ها به همراه داشته است. این پیشرفت علمی ممکن است آغازگر تحولی شگرف در چگونگی استفاده از هوش مصنوعی در آینده باشد.
مدیرعامل و بنیان‌گذار SECQAI، راهول تیاگی، با اشاره به این دستاورد می‌گوید: «راه‌اندازی اولین مدل زبانی بزرگ کوانتومی جهان، نقطه عطفی در علم هوش مصنوعی است. این فناوری می‌تواند به هوش مصنوعی کمک کند تا از مکانیک کوانتومی برای بهبود عملکردهای خود استفاده کند.»
فناوری جدید SECQAI قرار است در فاز بتای خصوصی از فوریه 2025 وارد مرحله اجرایی شود، که این مرحله به‌عنوان یک نقطه عطف مهم در یادگیری ماشینی کوانتومی معرفی شده است. محققان این شرکت سیستمی ایجاد کرده‌اند که قادر به شبیه‌سازی کامپیوترهای کوانتومی بوده و از یادگیری مبتنی بر گرادیان پشتیبانی می‌کند. به عبارت دیگر، این سیستم می‌تواند با مدل‌های زبانی بزرگ فعلی هم‌زمان کار کرده و عملکرد آن‌ها را بهبود بخشد.
مدل زبانی بزرگ کوانتومی SECQAI کاربردهای وسیعی در صنایع مختلف خواهد داشت. این سیستم می‌تواند در طراحی نیمه‌رساناها و ترانزیستورهای بسیار کوچک، شناسایی الگوهای پنهان در رمزنگاری، طراحی ساختارهای مواد جدید و کشف داروهای نوین مورد استفاده قرار گیرد. این مدل کوانتومی قادر است شبیه‌سازی‌های پیچیده را برای بهینه‌سازی طرح‌های نیمه‌رساناها انجام دهد و به شناسایی الگوهای پنهان در استانداردهای رمزنگاری بپردازد. علاوه بر این، با مدل‌سازی دقیق‌تر فعل‌وانفعالات مولکولی، به بهبود فرآیند طراحی داروهای جدید نیز کمک خواهد کرد.
با اینکه این فناوری نوین مزایای قابل توجهی به همراه دارد، محدودیت‌هایی نیز در استفاده از آن وجود دارد. یکی از این محدودیت‌ها این است که تمامی سازمان‌ها قادر به تأمین زیرساخت‌های کوانتومی مورد نیاز برای بهره‌برداری از این مدل نخواهند بود. همچنین، عملکرد بهینه مدل‌های کوانتومی ممکن است نیازمند داده‌های حجیم و پردازش‌های پیچیده باشد، که این خود چالش‌هایی برای کاربران این فناوری به وجود می‌آورد.
خدمات مرتبط: خرید آی پی ثابت
در نهایت، با توجه به پتانسیل‌های وسیع QLLM در حل مسائل پیچیده، می‌توان پیش‌بینی کرد که این فناوری به یکی از ارکان اصلی پیشرفت‌های آینده در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی تبدیل شود.