Das Potential der künstlichen Intelligenz ist gewaltig und wurde bisher nur zu einem Bruchteil erschlossen. Dies liegt auch daran, dass aktuell noch zwei Limitierungen bestehen. Denn um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, muss eine große Datenmenge vorliegen und es muss Zeit für umfangreiches Training vorhanden sein. Eine Art Turbo versprechen sich Wissenschaftler in diesem Punkt durch den Einsatz von Quantencomputern. Wie dies funktionieren kann, zeigte nun ein Team von Wissenschaftlern rund um Jerry Chow. Sie implementierten einen Algorithmus zur Bilderkennung auf einem neuartigen Quantencomputer. Anschließend sollte die Software das bekannte Memory-Spiel erlernen. Die Schwierigkeit: Es waren ausschließlich sehr ähnlich aussehende Tiere abgebildet.


Der Quantencomputer analysierte die einzelnen Bildpunkte

Auf einem klassischen Supercomputer stieß der Algorithmus hier an seine Grenzen. Wenn beispielsweise die Fellfarbe zweier Tiere sehr ähnlich war, hielt die Software sie für identisch – selbst wenn es sich um eine ganz andere Art handelte. Der Quantencomputer war hingegen in der Lage, die einzelnen Bildpunkte zu erfassen und miteinander zu vergleichen. So wurden selbst kleinste Unterschiede deutlich und die Bilder konnten korrekt geordnet werden. Die künstliche Intelligenz auf dem Quantencomputer lernte also nicht nur schneller, sondern lieferte auch bessere Ergebnisse. Es scheint also durchaus plausibel, anzunehmen, dass das Potential der KI durch die neue Computerart noch effizienter genutzt werden könnte.


Noch ist viel weitere Forschungsarbeit nötig

Möglich ist dies vor allem, weil der Quantencomputer nicht nur einsen und nullen verarbeiten kann, sondern auch beliebige Zwischenzustände. Außerdem ist er in der Lage, zahlreiche Operationen gleichzeitig durchzuführen. Dies führte im Fall des Tier-Memorys zu einem deutlich besseren Ergebnis als bei der Nutzung von klassischen Supercomputern. Noch allerdings haben auch Quantencomputer mit deutlichen Limitierungen zu kämpfen. Zwar hat IBM in diesem Jahr das erste kommerzielle Modell auf den Markt gebracht. Doch die Technik steckt noch in den Kinderschuhen. So ist die Leistungsfähigkeit im Normalfall noch deutlich niedriger als bei einem Supercomputer. Die Hoffnung der Wissenschaftler ist aber, dass hier intensive Forschungsarbeit zu weiteren Durchbrüchen führt.

Via: FAZ

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