Cambridge Quantum Computing veröffentlicht wissenschaftliche Grundlagenpapiere zum Thema „Meaning Aware" Quantum Natural Language Processing

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„Quantum native" Attribute der Verarbeitung natürlicher Sprache, die in Experimenten auf IBM-Quantencomputern ausgenutzt werden 

CAMBRIDGE, England, 11. Dezember 2020 /PRNewswire/ -- Cambridge Quantum Computing (CQC) gab heute bekannt, dass es auf früheren Fortschritten in der „bedeutungsbewussten" Quantenverarbeitung natürlicher Sprache (Quantum Natural Language Processing, QNLP) aufbaut und festgestellt hat, dass QNLP quantennativ ist, mit erwarteten kurzfristigen Vorteilen gegenüber klassischen Computern.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) steht an der Spitze der Fortschritte in der zeitgenössischen künstlichen Intelligenz, und sie ist wohl einer der anspruchsvollsten Bereiche auf diesem Gebiet. „Bedeutungsbewusstes" NLP bleibt mit klassischen Computern ein fernes Streben.

Das stetige Wachstum der Quanten-Hardware und bemerkenswerte Verbesserungen bei der Implementierung von Quanten-Algorithmen bedeuten, dass wir uns einer Ära nähern, in der Quantencomputer Aufgaben, die auf klassischen Computern nicht mit vertretbarem Ressourcenaufwand erledigt werden können, in wiederholbarer Weise erledigen könnten und die wichtig und alltagstauglich sind.

In Beiträgen, die auf arXiv - dem wissenschaftlichen E-Print-Repository - veröffentlicht werden, liefern die Wissenschaftler des CQC konzeptuelle und mathematische Grundlagen für das kurzfristige QNLP in quanteninformatikerfreundlicher Form. Die Grundlagenarbeit ist in einem expositorischen Stil mit Werkzeugen geschrieben, die mathematische Allgemeingültigkeit bieten.

Professor Bob Coecke (Oxford University) und sein Team haben bewiesen, dass ein Quantencomputer ein „bedeutungsbewusstes" NLP erreichen kann und damit das QNLP als quantennatives System etabliert, das der Simulation von Quantensystemen ebenbürtig ist, mit dem Ziel, sprachliche Bedeutungen mit einer reichen linguistischen Struktur, insbesondere der Grammatik, kanonisch zu kombinieren. Darüber hinaus macht das führende Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-Paradigma für die Kodierung klassischer Daten auf Quantenhardware - variationale Quantenschaltkreise - NISQ besonders QNLP-freundlich.

Das Team des CQC hat zuvor eine Quantenbeschleunigung für QNLP-Aufgaben etabliert und einen potentiellen Quantenvorteil für NLP auf verschiedene Weise demonstriert, u.a. durch algorithmische Beschleunigung für Such- oder Klassifikationsaufgaben, die zu den dominantesten Aufgaben innerhalb des NLP gehören, durch die Nutzung exponentiell großer Quantenzustandsräume, die es erlauben, komplexe linguistische Strukturen unterzubringen, und schließlich durch neuartige Bedeutungsmodelle, die Dichtematrizen verwenden.

In dem experimentellen Papier, das die Grundlagenausstellung begleitet, beschreibt das CQC im Detail, wie es die erste Implementierung einer NLP-Aufgabe durchführt, die auf zwei erstklassigen IBM-Quantencomputern ausgeführt wird, zu denen das CQC als Knotenpunkt im IBM Quantum Network Zugang hat. Sätze werden als parametrisierte Quantenschaltungen instanziiert, und Wortbedeutungen werden in Quantenzuständen kodiert. Die Wissenschaftler des CQC tragen der grammatikalischen Struktur, die selbst im Mainstream-NLP nicht alltäglich ist, ausdrücklich Rechnung, indem sie sie getreulich als verwickelnde Operationen fest verdrahten. Dies macht den Ansatz des CQC für die QNLP besonders NISQ-freundlich. Dieses neuartige QNLP-Modell zeigt ein konkretes Versprechen für die Skalierbarkeit, wenn sich die Qualität der Quanten-Hardware verbessert.

„Die Arbeit des CQC zur Quantenverarbeitung natürlicher Sprache ist ein sehr ermutigendes Beispiel dafür, wie einer unserer Partner den Zugang zu den Quantensystemen von IBM nutzt, um die Grenzen der Quanteninformationsverarbeitung in Richtung neuer und wichtiger Anwendungen zu erweitern", sagte Dr. Anthony Annunziata, Direktor des IBM-Quantennetzwerks.

„Dies ist der erste Beweis dafür, dass NLP quantennativ ist, was bedeutet, dass dies etwas ist, was Quantencomputer gut und auf lange Sicht möglicherweise besser als klassische Methoden können", sagte Ilyas Khan, CEO von Cambridge Quantum Computing. „Wir glauben, dass dies eines der wichtigsten Grundlagenpapiere ist, das in der NISQ-Ära veröffentlicht wurde und die Tatsache belegt, dass NLP endlich in einer bedeutungsbewussten Weise möglich ist."

Zu Professor Coeckes Team in Oxford, das zu den Vorträgen beigetragen hat, gehören Konstantinos Meichanetzidis, Giovanni de Felice und Alexis Toumi. Die Beiträge können auf arXiv über die folgenden Links gefunden werden:

Das Grundlagenpapier ist verfügbar hier

Die experimentellen Ergebnisse sind verfügbar hier

Informationen zu Cambridge Quantum Computing 

Das 2014 gegründete und von einigen der weltweit führenden Quantencomputerunternehmen unterstützte CQC ist ein weltweit führender Anbieter von Quantensoftware und Quantenalgorithmen, der seinen Kunden ermöglicht, das Beste aus der sich schnell entwickelnden Quantencomputer-Hardware herauszuholen. CQC hat Büros in England, den USA und Japan mit einem Team von über 130 Fachleuten. Weitere Informationen zu CQC finden Sie auf http://www.cambridgequantum.com.