Điện toán lượng tử có thể thúc đẩy tham vọng AI của Google

Họ đang cố gắng phát triển máy tính lượng tử tiên tiến nhất thế giới và Giám đốc phần cứng tại Google Quantum AI Julian Kelly cho rằng trong tương lai, lượng tử và trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể bổ sung cho nhau.

Nhiều người coi Google là người đến sau cơn sốt AI tạo sinh vì OpenAI đã tiên phong trong lĩnh vực này với ứng dụng AI ChatGPT vào cuối năm 2022.

Cuối năm 2024, Google đã tuyên bố rõ ràng rằng công ty sẽ không bị chậm chân thêm lần nữa. Google đã công bố một con chip điện toán lượng tử đột phá có tên là Willow, mà công ty này cho rằng có thể giải quyết một vấn đề chuẩn nhanh hơn đáng kinh ngạc so với những gì có thể làm được với máy tính truyền thống và chứng minh rằng việc thêm nhiều bit lượng tử (qubit) hơn vào con chip sẽ giảm lỗi theo cấp số nhân. Qubit là đơn vị thông tin cơ bản trong tính toán lượng tử.

Các chuyên gia công nghệ nhận định chip Willow của Google đã giải quyết thách thức tồn tại trong lĩnh vực điện toán lượng tử gần 30 năm. Giám đốc điều hành (CEO) của công ty chuyên xử lý lỗi Riverlane, Steve Brierley, cho rằng một máy tính lượng tử tốt là cỗ máy có thể thực hiện hơn 1.000 phép tính trước khi hệ thống xử lý gặp lỗi.

Theo Google, chip Willow có thể thực hiện phép tính chuẩn trong vòng chưa đầy 5 phút, điều mà những máy tính nhanh nhất thế giới có thể phải mất 10 triệu tỷ tỷ năm. Đây là khoảng thời gian còn dài hơn cả tuổi thọ của vũ trụ theo tính toán hiện nay.

Giáo sư Mark Saffman tại Đại học Wisconsin-Madison cho hay trong lĩnh vực lượng tử, việc sửa lỗi khó hơn nhiều và đòi hỏi nhiều phần cứng hơn để hoạt động bình thường. Điều này cho biết bước tiến của Google có ý nghĩa rất quan trọng.

Trong khi đó, ông John Preskill, Giám đốc Viện Thông tin và Vật chất Lượng tử Caltech cho biết: "Đó là một cột mốc quan trọng đối với lĩnh vực này. Chúng tôi đã mong muốn thấy điều đó trong một thời gian khá dài".

Willow hiện có thể mang đến cho Google cơ hội dẫn đầu trong kỷ nguyên công nghệ tiếp theo. Đây cũng có thể là một cách để biến nghiên cứu thành cơ hội thương mại, đặc biệt là khi AI gặp phải rào cản dữ liệu. Các mô hình AI hàng đầu đang cạn kiệt dữ liệu chất lượng cao để đào tạo sau khi đã thu thập phần lớn dữ liệu trên internet.

Ông Kelly cho biết: "Một trong những ứng dụng tiềm năng mà chúng ta có thể nghĩ đến đối với máy tính lượng tử là tạo ra dữ liệu mới và độc đáo". Ông lấy ví dụ về AlphaFold, một mô hình AI do Google DeepMind phát triển, giúp các nhà khoa học nghiên cứu cấu trúc protein. Những người sáng tạo ra mô hình này đã giành giải Nobel Hóa học năm 2024.

Theo ông Kelly, AlphaFold đào tạo dữ liệu được cung cấp thông tin từ cơ học lượng tử, nhưng thực tế thì điều đó không phổ biến. Vì vậy, một điều mà máy tính lượng tử có thể làm là tạo ra dữ liệu mà AI sau đó có thể được đào tạo để cung cấp cho AI thêm một chút thông tin về cách thức hoạt động của cơ học lượng tử.

Ông Kelly tin rằng Google trong vòng 5 năm tới có thể tạo ra một ứng dụng AI mang tính đột phá dựa trên máy tính lượng tử.