Задачи обработки естественного языка сегодня в основном решают генеративные нейросети, такие мощные, как GPT-3. Но похоже у них появился сильный конкурент. Компания Cambridge Quantum выпустила набор программных инструментов и библиотек для обработки естественного языка на квантовых компьютерах. Разработка получила название Lambeq. Инструменты предназначены для ускорения разработки практических приложений. Инженеры называют главные: интеллектуальный анализ текстов, перевод, преобразованием текстов в речь, генерация текстов и задачи биоинформатики. Lambeq выходит с полностью открытым кодом, что позволит исследователям детально разобраться с его работой (GitHub). Lambeq имеет модульную структуру, что также упрощает его использование. Исследователи при этом получают доступ через платформу Cambridge Quantum к квантовым компьютерам. Как заявляют разработчики, использование квантовых систем позволит реализовать полностью прозрачные, но тем не менее высокоэффективные решения. А это очень важно при создании медицинских приложений: сегодня мы не всегда понимает, как нейросеть делает свои выводы. Пока это исследовательская программа, но сделан большой шаг к коммерческому использованию квантовых вычислительных платформ.
Квантовые компьютеры работают с нейросетями. Главные научные новости сегодняшнего дня
Квантовые компьютеры находят все новые применения: обучение нейросетей и обработка естественного языка
Команда исследователей из Лос-Аламосской Национальной лаборатории предложила оригинальный подход к обучению сверточной нейронной сети, реализованной на квантовом компьютере. Разработанную инженерами нейросеть можно успешно масштабировать: при этом обучение не «застревает» на локальных минимумах оптимизации, а успешно продвигается к цели. Разработчики считают, что эта реализация нейросети найдет широкое применение при квантовом моделирования. Одно из важных приложений, которое предлагают разработчики — поиск материалов с заданными свойствами. Используя масштабируемую квантовую нейронную сеть, можно «просеять» большие наборы данных о различных элементах и их состоянии — и определить оптимальную внутреннюю структуру материала, имеющего заданные свойства. Например, высокотемпературную сверхпроводимость.
Сверточные нейросети можно использовать не только для таких серьезных приложений, как создание материалов. Они отлично распознают изображения. Поэтому их применяют, например, для масштабирования и раскраски черно-белых видео. Сохранилась съемка последнего полета и катастрофы дирижабля «Гинденбург». Он взорвался и сгорел в 6 мая 1937 года в Нью-Джерси. Не слишком отчетливую, черно-белую съемку удалось раскрасить. Пламя горящего водорода выглядит впечатляюще.
Нейросети еще и отлично рисуют. Пользователи подраздела Reddit /r/MediaSynthesis, посвященного генеративным изображениям, публикуют, например, изображения Ктулху, созданные с помощью алгоритма NightCafe. Он умеет создавать картинки по тексту. Алгоритм использует две нейросети VQGAN и CLIP: VQGAN хорошо генерирует изображения, похожие на заданные, а CLIP может определить, насколько хорошо изображение соответствует тексту. Ктулху вышел, как живой. Лавкрафту бы наверняка понравился.