ربات‌ها می‌توانند از طریق فناوری کوانتومی به هوش انسانی دست یابند

ربات‌ها می‌توانند از طریق فناوری کوانتومی به هوش انسانی دست یابند
فهرست مطالب

یک مطالعه جدید توسط تیمی بین‌المللی از دانشمندان، پتانسیل ظهور کلاس جدیدی از ربات‌ها که قادر به دستیابی به توانمندی‌های انسانی هستند، را تشریح کرده است. این پیشرفت‌ها ناشی از همگرایی رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی است که به ظهور زمینه‌ای به نام رباتیک کوانتومی منجر شده است. این حوزه وعده می‌دهد که محدودیت‌های رباتیک کلاسیک را پشت سر بگذارد و بخش‌های مختلفی را متحول کند.

دانشمندان در این مطالعه گفته‌اند: «رایانش کوانتومی و هوش مصنوعی به طور جداگانه به عنوان فناوری‌های تحول‌آفرین در حال شکل‌دهی به حال و آینده ما هستند.» آن‌ها افزودند: «پیش‌بینی ترکیب این دو پارادایم نشان‌دهنده قدرت محاسباتی شگفت‌انگیز و هوش انسانی برای فناوری‌های حاصل از آن‌ها است.»

رباتیک کوانتومی بر این تمرکز دارد که مفاهیم مکانیک کوانتومی مانند ابر موقعیت و درهم‌تنیدگی را در سیستم‌های رباتیکی پیاده‌سازی کند. این امر می‌تواند به ربات‌ها این امکان را بدهد که داده‌های زیادی را از حسگرهای خود به صورت آنی پردازش کنند. این توانایی به ربات‌ها اجازه می‌دهد که به سرعت به محیط‌های پیچیده واکنش نشان دهند و ممکن است توانایی‌های تفکر و احساس مشابه به هوش انسانی از خود نشان دهند.

دانشمندان افزودند: «انتظار می‌رود که الگوریتم‌های کوانتومی، حسگرهای کوانتومی و کنترل‌های کوانتومی در مرکز رباتیک نسل بعدی قرار بگیرند.»

ربات‌های سنتی بر رایانش کلاسیک تکیه دارند که از بیت‌ها برای نمایش اطلاعات به صورت ۰ یا ۱ استفاده می‌کند. این سیستم دودویی، در حالی که برای بسیاری از وظایف مؤثر است، در پردازش پیچیدگی‌های رو به رشد و حجم داده‌های مربوط به کاربردهای رباتیکی مدرن دچار مشکل می‌شود. در مقابل، رایانش کوانتومی از کیوبیت‌ها استفاده می‌کند که می‌توانند در ابر موقعیت قرار گرفته و ۰، ۱ یا هر دو را به طور همزمان نمایش دهند. این ویژگی به رایانه‌های کوانتومی اجازه می‌دهد که اطلاعات را با سرعت‌ها و مقیاس‌هایی پردازش کنند که از نظر نظری برای رایانه‌های کلاسیک غیرممکن است.

این مطالعه دو حوزه اصلی تحقیقاتی در رباتیک کوانتومی را تشریح می‌کند. اولین حوزه بر بهبود وظایف فعلی ربات‌ها متمرکز است. برای مثال، الگوریتم‌های کوانتومی نشان داده‌اند که می‌توانند نحوه حرکت ربات‌ها را بهبود بخشند و به آن‌ها اجازه دهند که در محیط‌های پیچیده با کارایی و دقت بیشتری حرکت کنند. این الگوریتم‌ها همچنین می‌توانند تصمیم‌گیری ربات‌ها را بهبود دهند، به طوری که ربات‌ها قادر به تطبیق با شرایط غیرمنتظره و انتخاب بهترین گزینه‌ها در زمان واقعی خواهند بود. علاوه بر این، الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند کمک کنند تا چندین ربات بتوانند بهتر با هم همکاری کنند، که منجر به کار تیمی مؤثرتر در وظایف پیچیده می‌شود.

دومین حوزه تحقیقاتی به این می‌پردازد که چگونه می‌توان مکانیک کوانتومی را در طراحی فیزیکی و عملکرد سیستم‌های رباتیک گنجاند. این تحقیق شامل ربات‌هایی است که از طریق درهم‌تنیدگی کوانتومی با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند، پدیده‌ای که امکان انتقال آنی اطلاعات بین ذرات به هم مرتبط را، بدون توجه به فاصله آن‌ها، فراهم می‌آورد. چنین ارتباطی می‌تواند منجر به شبکه‌های رباتیکی بسیار امن و کارآمد شود که قادر به هماهنگی اقدامات خود با سرعت و دقت فوق‌العاده هستند. همچنین، محققان به دنبال استفاده از طراحی‌های کنترل‌شده کوانتومی برای بهبود عملکرد و انطباق ربات‌ها هستند، به طوری که آن‌ها بتوانند با محیط‌های خود به روش‌های پیچیده‌تری تعامل داشته باشند.

تصور می‌شود یک ربات کوانتومی معمولی ترکیبی از ماژول‌های رایانش کوانتومی برای پردازش اطلاعات پیچیده، سیستم‌های رایانه‌ای معمولی برای انجام وظایف روزمره و ارتباط با فناوری‌های موجود، و راه‌هایی برای ارتباط با سیستم‌های خارجی و سایر ربات‌ها داشته باشد. این اجزا با هم کار می‌کنند تا توانایی‌های تفکر، حس کردن و عمل کردن ربات را بهبود بخشند و به آن امکان دهند کارهایی را انجام دهد که برای ربات‌های معمولی در حال حاضر غیرممکن است.

با این حال، محققان همچنین به چالش‌هایی اشاره کرده‌اند که می‌تواند توسعه رباتیک کوانتومی را به تاخیر بیندازد. این چالش‌ها شامل محدودیت‌های سخت‌افزاری و مراحل اولیه توسعه نرم‌افزار رایانش کوانتومی است. در حالی که ساخت ربات‌های کوانتومی کاملاً عملیاتی و سازگار با چالش‌هایی همچون ایجاد پردازنده‌های کوانتومی پایدار و قابل اعتماد و مقابله با اثرات محیطی بر روی حالت‌های کوانتومی روبرو است، محققان نسبت به آینده این حوزه امیدوارند.

کد خبر ۲۱۲۰۳۰۹۱۹.۰۲۷

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *