Cambridge Quantum Computing publie des articles scientifiques de base sur le traitement quantique du langage naturel « Meaning Aware »

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Les attributs « natifs quantiques » du traitement du langage naturel exploités dans les expériences sur les ordinateurs quantiques d'IBM 

CAMBRIDGE, Angleterre, 11 décembre 2020 /PRNewswire/ -- Cambridge Quantum Computing (CQC) a annoncé aujourd'hui qu'elle s'est appuyée sur les avancées antérieures dans le domaine du traitement quantique du langage naturel (QNLP) « meaning- aware » (conscient du sens), établissant que le QNLP est natif du monde quantique et qu'il devrait présenter des avantages à court terme par rapport aux ordinateurs classiques.

Le traitement du langage naturel (TLN) est à la pointe des progrès de l'intelligence artificielle contemporaine, et c'est sans doute l'un des domaines les plus difficiles. Le TLN « Meaning-aware » reste une aspiration lointaine en utilisant des ordinateurs classiques.

La croissance constante du matériel quantique et les améliorations notables dans la mise en œuvre des algorithmes quantiques signifient que nous approchons d'une ère où les ordinateurs quantiques pourraient effectuer de manière répétable des tâches qui ne peuvent être réalisées sur des ordinateurs classiques avec une quantité raisonnable de ressources, et qui sont importantes et adaptées à un usage quotidien.

Dans des articles publiés sur arXiv, l'archive ouverte de prépublications électroniques scientifiques, les scientifiques de CQC fournissent les bases conceptuelles et mathématiques de la QNLP à court terme en termes scientifiques d'informatique quantique. L'article de base est rédigé dans un style d'exposition avec des outils qui apportent une généralité mathématique.

Visant à combiner canoniquement les significations linguistiques avec une structure linguistique riche, notamment la grammaire, le professeur Bob Coecke (Université d'Oxford) et son équipe ont prouvé qu'un ordinateur quantique peut atteindre un TLN « meaning aware », établissant ainsi le QNLP comme étant natif du monde quantique, au même titre que la simulation des systèmes quantiques. De plus, le paradigme Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ, quantique d'échelle intermédiaire bruité), qui est le plus important pour le codage des données classiques sur le matériel quantique, les circuits quantiques variationnels, rend le NISQ exceptionnellement convivial pour le QNLP.

L'équipe de CQC a déjà établi une accélération quantique pour les tâches de QNLP et a démontré l'avantage quantique potentiel du TLN de différentes manières, notamment par l'accélération algorithmique pour les tâches liées à la recherche ou à la classification, qui sont parmi les tâches les plus dominantes du TLN, par l'utilisation d'espaces d'état quantiques exponentiellement grands qui permettent d'accommoder des structures linguistiques complexes, et enfin par de nouveaux modèles de signification, en utilisant des matrices de densité.

Dans le document expérimental qui accompagne l'exposition fondamentale, CQC décrit en détail comment il réalise la première mise en œuvre d'une tâche de TLN exécutée sur deux ordinateurs quantiques IBM haut de gamme, auxquels CQC a accès en tant que hub dans le réseau quantique IBM. Les phrases sont instanciées sous forme de circuits quantiques paramétrés, et les sens des mots sont codés dans des états quantiques. Les scientifiques de CQC tiennent compte explicitement de la structure grammaticale, qui n'est pas courante même en TLN classique, en la câblant fidèlement comme des opérations d'enchevêtrement. Cela rend l'approche de CQC au QNLP particulièrement favorable au NISQ. Ce nouveau modèle QNLP offre des perspectives concrètes d'extensibilité à mesure que la qualité du matériel quantique s'améliore.

« Le travail de CQC sur le traitement quantique du langage naturel est un exemple très encourageant de l'utilisation par l'un de nos partenaires de l'accès aux systèmes quantiques d'IBM pour repousser les limites du traitement quantique de l'information vers de nouvelles et importantes applications », a déclaré le Dr Anthony Annunziata, directeur du réseau quantique d'IBM.

« C'est la première preuve que le TLN est natif du monde quantique, ce qui signifie que c'est quelque chose que les ordinateurs quantiques peuvent faire bien, et peut-être mieux que les méthodes classiques à long terme », a déclaré Ilyas Khan, PDG de Cambridge Quantum Computing « Nous pensons que c'est l'un des plus importants documents de base publiés à l'époque du NISQ et qu'il établit le fait que le TLN est enfin possible de manière significative. »

L'équipe du professeur Coecke à Oxford qui a contribué aux articles comprend Konstantinos Meichanetzidis, Giovanni de Felice et Alexis Toumi. Les documents peuvent être consultés sur arXiv grâce aux liens suivants :

Le document de base est disponible ici

Les résultats expérimentaux sont disponibles ici

À propos de Cambridge Quantum Computing 

Fondé en 2014 et soutenu par certaines des plus grandes entreprises d'informatique quantique, CQC est un leader mondial dans le domaine des logiciels et des algorithmes quantiques, permettant à ses clients de tirer le meilleur parti du matériel d'informatique quantique qui évolue rapidement. CQC a des bureaux au Royaume-Uni, aux États-Unis et au Japon et dispose d'une équipe de plus de 130 professionnels. Pour en savoir plus, consultez le site Web de CQC sur http://www.cambridgequantum.com.