ශ්‍රී ලංකාවේ නවතම තාක්ෂණික පුවත් 2026-07-25, Saturday
🤖 කෘත්‍රිම බුද්ධිය · 🕒 කියවීමට විනාඩි 2 · 👁 1

කොන්ක‍්‍රිට් ක්‍රමයෙන් Quantum AI හි මතක අහිමිවීම තවත් නොවෙයි – QEWC නව පර්යේෂණ

කොන්ක‍්‍රිට් ක්‍රමයෙන් Quantum AI හි මතක අහිමිවීම තවත් නොවෙයි – QEWC නව පර්යේෂණ

කොන්ක‍්‍රිට් පදනමක් මත Quantum AI සඳහා මතක අහිමිවීම (catastrophic forgetting) අවසන් කරන නව පර්යේෂණයක් ප්‍රකාශයට පත් විය. Quantum Elastic Weight Consolidation (QEWC) නම් මෙම ක්‍රමය, Quantum Fisher Information (QFI) භාවිතා කරමින් පරණ කාර්යයන්හි දැනුම රැකගනිමින් නව කාර්යයන් ඉගෙන ගත හැකි බව පෙන්වා දී තිබේ.

මෙම පර්යේෂණය arXiv හි පළ වූ අතර, Variational Quantum Classifiers (VQC) ලෙස හැඳින්වෙන, NISQ (Noisy Intermediate‑Scale Quantum) උපකරණ සඳහා නිර්මාණය කර ඇති quantum machine learning ආකෘති සඳහා විශේෂයෙන් සලස්වා ඇත. සාම්ප්‍රදායික AI තුළ භාවිතා වන Elastic Weight Consolidation (EWC) ක්‍රමය Classical Fisher Information (CFI) මත පදනම් වූ අතර, මැනුම් ආකාරයට අනුව ප්‍රතිඵල වෙනස් විය හැකි බැවින් quantum පද්ධති සඳහා අනුකූල නොවනු ඇත. QEWC, QFI මගින් පරාමිතීන් වෙනස් වූ විට quantum state එකේ සංවේදනතාව මැනීමේදී, මැනුම් රීති සම්බන්ධ නොවී, සැබැවින්ම මතක තබාගත යුතු පරාමිතීන් හඳුනා ගනී.

මෙම නව ක්‍රමය භාවිතා කිරීමෙන්, නව දත්ත ඇතුළත් කිරීමේදී පරණ කාර්යයන්හි කාර්ය සාධනය අඩුවීම අවම වේ. පර්යේෂකයන් සංඛ්‍යාත්මක අනුකරණ (simulation) මගින් QEWC හි ප්‍රයෝජන පරීක්ෂා කර, සම්ප්‍රදායික ක්‍රමයන්ට වඩා අඩු මතක අහිමිවීම සහ ඉහළ නිරන්තර ඉගෙනුම් කාර්යක්ෂමතාව පෙන්වා දී ඇත.

මෙම ප්‍රගතිය Quantum Continual Learning යන අභිලාෂයට මාර්ගයක් ගොඩනඟයි. එමඟින් quantum AI පද්ධති නව දත්ත සෙට් එකකට පූර්ණ පුනර්ගත කිරීම (re‑training) නොකර, පසුපසින්ම ඉගෙන ගත හැකි වන අතර, විද්‍යාත්මක, කාර්මික, වාණිජ පරිසරයන්හි තිරසාරව භාවිතා කළ හැකිය.

ශ්‍රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම

  • සිසුන් – Quantum Computing සහ AI පිළිබඳ නවතම සංකල්පයන් සරලව අධ්‍යයනය කිරීමේ අවස්ථාව ලැබේ.
  • ඩිවෙලපර්ලා – NISQ‑හාරඩ්වෙයාර් සඳහා කාර්යක්ෂම quantum algorithms ලිවීමේ පදනම ලබා ගත හැකිය.
  • ව්‍යාපාර – නවතම quantum‑AI තාක්ෂණය භාවිතයෙන් දත්ත විශ්ලේෂණය, පුරෝකථනය, හා නිෂ්පාදන සැලසුම් වැනි ක්ෂේත්‍රවල තරගකාරී ලාභයක් ලබා ගත හැක.

අද වන විට QEWC තාක්ෂණය නිරූපණ පරිසරයන් තුළ පරීක්ෂා කර ඇති නමුත්, එහි සංකල්පය හා ප්‍රතිඵල නියමිතව quantum hardware වලට මාරු කර ගැනීමට ඉදිරියට වැඩ කරමින් සිටී. ශ්‍රී ලංකාවේ තාක්ෂණික විශ්වවිද්‍යාල, පර්යේෂණ ආයතන, හා ස්ටාට්ට්‑අප් සමාගම් මෙම නව ක්‍රමය අනුගමනය කර, quantum AI පරිසරය තුළ නව ගමනක් ආරම්භ කළ හැකිය.

Quantum AI මතක අහිමිවීමේ ගැටලුවට නව විසඳුමක් ලැබීම, ශ්‍රී ලංකාවේ තාක්ෂණික නවෝත්පාදන වලට නව පියවරක් වනු ඇත. එය අපේ අනාගතය සඳහා තවත් අභිමානයක් හා අවස්ථාවකි.

💡 ඔබේ AI පර්යේෂණයට නව මාර්ගයක් ගෙන එන්න!
මූලාශ්‍රය මෙම ලිපිය AI මගින් රචිත මුල් සාරාංශයකි. සම්පූර්ණ වාර්තාව කියවන්න:
Dev.to ↗
#Quantum AI #QEWC #Machine Learning #NISQ #Sri Lanka