Quantencomputer können bestimmte Aufgabe wesentlich rascher lösen als normale Rechenmaschinen. Nachdem erste Quantencomputer in naher Zukunft marktreif sein werden, erkunden derzeit viele Forschungsgruppen mögliche Anwendungen. Besonders spannend ist ein Bereich, in dem sich zwei Zukunftstechnologien verbinden: Künstliche Intelligenz und Quantenalgorithmen. Eine der Spielarten des maschinellen Lernens ist bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning), bei dem ein Agent selbstständig eine Strategie durch Versuch und Irrtum lernt. Dabei wird dem Agenten nicht direkt erklärt, welche Aktion in welcher Situation die beste ist. Er erhält vielmehr zu bestimmten Zeitpunkten Belohnungen. Durch die Verbindung dieser Methodikmit Deep Learning-Ansätzen sind solche Agenten auch in der Lage, mit sehr vielen, auch unstrukturierten Daten zu operieren. Zum Einsatz kommt Deep Reinforcement Learning zum Beispiel in jenen Computerprogrammen, die zum ersten Mal den Weltmeister in dem asiatischen Brettspiel Go schlagen konnten. Nun hat ein Team um den Quantenphysiker Hans Briegel erstmals untersucht, ob und wie Quantenalgorithmen den Lernerfolg dieser Klasse von KI-Algorithmen weiter verbessern kann.
Quantenvorteil beschleunigt KI
Unter Rückgriff auf Ideen aus der statistischen Physik und durch Kombination mit bekannten und neuen Quantenalgorithmen fanden die Forscher einen „Quantenvorteil“ für eine Reihe von Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen. Sie entdeckten Klassen von auf Neuronalen Netzen basierenden RL-Algorithmen, die einen besseren Lernerfolg erzielen als konventionelle Methoden, wenn die Aufgabe entsprechend große Zustands- und Aktionsräume hat. „Wir erreichen dies, indem wir rechenintensive Lernmodelle verwenden, die – wie wir zeigen konnten – durch Quantencomputer deutlich rascher verarbeitet werden können“, sagt Sofiene Jerbi vom Doktoratskollegs Atome, Moleküle und Licht an der Uni Innsbruck. „Einige der von uns entwickelten Quantenalgorithmen könnten auf Quantencomputern ausgeführt werden, die bereits in naher Zukunft zur Verfügung stehen werden.“
Die Studie in der Fachzeitschrift PRX Quantum wurde unter anderem vom österreichischen Wissenschaftsfonds FWF und der Österreichischen Akademie der Wissenschaften finanziell unterstützt.