Các nhà nghiên cứu tại University College London (UCL) đã phát triển phương pháp kết hợp AI với máy tính lượng tử để dự đoán hành vi của các hệ vật lý phức tạp theo thời gian. Kết quả, công bố trên Science Advances, cho thấy mô hình lai này vượt trội so với các AI tiên tiến chỉ dựa trên máy tính truyền thống.

Máy tính truyền thống dùng bit (0 hoặc 1), trong khi máy tính lượng tử dùng qubit – có thể tồn tại ở trạng thái 0, 1 hoặc bất kỳ giá trị trung gian nào, đồng thời ảnh hưởng lẫn nhau nhờ hiện tượng rối lượng tử. Nhờ đó, chỉ vài qubit đã có thể biểu diễn vô số trạng thái.

Giáo sư Peter Coveney (UCL Chemistry) cho biết: “Mô hình AI kết hợp lượng tử cho phép dự đoán chính xác hơn trong thời gian ngắn, từ dòng chảy chất lỏng, tương tác phân tử cho đến thiết kế trang trại gió hiệu quả hơn.”

Trong cách tiếp cận mới, dữ liệu ban đầu được xử lý bằng máy tính lượng tử để tìm ra các mẫu thống kê bất biến – những đặc tính ổn định theo thời gian. Sau đó, các mẫu này được dùng để huấn luyện AI trên siêu máy tính truyền thống.

Kết quả cho thấy mô hình AI lai chính xác hơn khoảng 20%, ổn định hơn khi dự đoán hệ hỗn loạn, và đặc biệt tiết kiệm tài nguyên – cần ít bộ nhớ hơn hàng trăm lần.

Nhà nghiên cứu Maida Wang (UCL) nhận định: “Phương pháp này dường như chứng minh lợi thế lượng tử trong thực tế – vượt qua giới hạn của tính toán cổ điển.”

Co-first author Xiao Xue bổ sung: “Lần đầu tiên chúng tôi chứng minh máy tính lượng tử có thể tích hợp hiệu quả với học máy cổ điển để giải quyết các hệ động lực phức tạp.”

Công nghệ này hứa hẹn ứng dụng trong dự báo khí hậu, y học (mô phỏng dòng máu), năng lượng và thiết kế hệ thống giao thông. Tuy nhiên, máy tính lượng tử hiện vẫn bị hạn chế bởi nhiễu và lỗi, nên nhóm nghiên cứu chỉ dùng chúng ở một giai đoạn quan trọng thay vì liên tục.

Thí nghiệm được thực hiện trên máy tính lượng tử 20 qubit IQM kết nối với siêu máy tính tại Trung tâm Leibniz (Đức). Để vận hành, máy tính lượng tử phải được làm lạnh tới -273 °C, gần bằng độ không tuyệt đối.