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2021-05-10 推文至Plurk 推文至Twitter 推文至Facebook

亞洲大學與成功大學合辦「量子智慧學校」---

亞大校長蔡進發認為,量子電腦很可能提早於未來10年在人工智慧、藥物開發、氣候預測等做出貢獻。

圖說:亞大校長蔡進發在「量子智慧學校-量子電腦講座」表示,在量子電腦發展路上,亞大將不會缺席。

亞洲大學(Asia University, Taiwan)與國立成功大學合辦「量子智慧學校-量子電腦講座」,5月8日課程由亞洲大學校長蔡進發主持,並由國立成功大學超級電腦中心主任黃吉川講座教授,及亞洲大學生物與醫學工程學系王昭能教授,共同主講「量子搜尋演算法在AI之應用」,探討如何將量子計算技術,與目前最熱門的人工智慧應用相結合。

蔡進發校長致詞時提到,量子電腦因發展速度飛快,很可能提早於未來10年在各領域應用就會大爆發,包括在人工智慧、藥物開發、氣候預測等應用,有相當的機會做出顯著貢獻,並創造出驚人產值。

蔡進發校長指出,量子電腦由於利用了量子力學中,量子特有的疊加態(Superposition) 與糾纏態 (Entanglement),使得過去在傳統電腦中,必須一筆一筆計算的方式,變成可以在同一個時間進行平行演算,當位元數一多,其加速運算的能力將以指數方式成長。

圖說:亞大王昭能教授以以「當機器學習遇上量子計算」為題演講。

亞大王昭能教授以「當機器學習遇上量子計算」為題演講中提到,未來人工智慧在量子電腦逐漸成熟後,可能會有三個可能的發展方向:第一種類型是機器學習的整體計算依然採用傳統電腦,但把比較複雜的計算轉換成量子電腦演算法,用量子電腦來運行以加快學習速度;第二種是設法利用量子計算演算法,取代傳統機器學習問題的求解過程,產生出新的機器學習演算法;第三種則是反過來利用機器學習演算法去研究量子的世界。

王教授指出,人工智慧的發展前後其實歷經50年的起起落落,但目前人工智慧的訓練仍需要大量的運算,尤其在尋找最佳化參數時仍需要大量的運算時間。因此,若能結合量子電腦高速的平行計算特性,進行最佳參數搜尋,將可以大大改善目前人工智慧演算法的運算速度。目前的研究重點在於如何將目前的人工智慧演算法的參數輸入,與數學模型改造成量子電腦可以接受的模型。

圖說:成大講座教授黃吉川演講「量子搜尋演算法在AI之應用」。

成大黃吉川講座教授詳細介紹目前成大研究團隊,如何利用著名的量子演算法-Grover演算法,應用在類神經網路的訓練。Grover演算法主要的優勢在於從2n筆資料中,能在√(2^n )次的搜尋中就能找到搜尋的目標,相較於傳統電腦平均要2^(n-1)次的搜尋快上許多,尤其當資料量越大其優勢越明顯。黃講座教授在課程中將Grover演算法與類神經網路結合,推導出適合量子電腦計算的人工智慧演算方法,這是目前最新一篇有關如何結合量子計算模型,與人工智慧演算法結合的研究。

黃吉川講座教授在量子計算的研究超過30年,目前黃講座教授的團隊以通用量子邏輯閘成功建立了多目標Grover演算法之量子運算電路。通用量子邏輯閘與傳統電腦通用邏輯閘的觀念類似。

一部傳統電腦可以全部以通用邏輯閘組成。同樣道理,一個設計好的量子演算法,理論上也可以全部以通用量子邏輯閘組成,黃講座教授研究團隊所設計的量子邏輯電路,可以在總數為N的樣本中,搜尋M個目標為最佳解的情下,只需要搜尋√(N/M)次即可,可以說是領先全球的研發成果。

圖說:亞大校長蔡進發(左),仔細聆聽成大講座教授黃吉川演講「量子搜尋演算法在AI之應用」。

黃吉川講座教授表示,已知全世界的主要大國,都已開始投入大量的資源,發展量子電腦的各項軟硬體設備,尤其是美國與中國大陸,美國的IBM甚至將已經實作成功的量子電腦對全世界開放,雖然目前功能相當有限,但全球量子電腦技術的進步,在近幾年有十足的進展。加拿大D-WAVE公司則在2011年,也發表了第一款商用型的量子電腦,主要用在最佳化的問題的求解。

亞大與成大4月25日起到5月底,連續5個週末假日在台北市國家圖書館,共同舉辦「量子智慧學校-量子電腦講座」,吸引陽明交大、清大、台大及亞洲大學師生、師大附中師生、富邦金控、資訊業界工程師等學界與業界80位菁英參加。

亞大校長蔡進發表示,與成大合辦的量子計算研習活動,旨在喚起國內對量子運算教育的熱情,期望未來台灣能在量子電腦發展的龐大機會上佔有一席之地。

圖說:亞大校長蔡進發(前排左三)與成大講座教授黃吉川(左四),與參加「量子智慧學校-量子電腦講座」的講師、學員們合影。

 
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