Cambridge Quantum annonce la plus grande implémentation de traitement automatique du langage naturel jamais réalisée sur un ordinateur quantique

USA - Français

• USA - español
• USA - English
• India - English

Des expériences séparées, chacune comptant plus de 100 phrases, fournissent une preuve de concept solide que le traitement quantique du langage naturel (Quantum Natural Language Processing, QNLP) est à portée de main

CAMBRIDGE, Royaume-Uni, 2 mars 2021 /PRNewswire/ -- Cambridge Quantum Computing (CQC) annonce la publication d'un document de recherche sur l'archive en ligne de prépublication arXiv (disponible ici). Il fournit des détails sur la plus grande mise en œuvre expérimentale jamais réalisée de tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) sur un ordinateur quantique.

Intitulé « QNLP in Practice: Running Compositional Models of Meaning on a Quantum Computer », le document présente la première mise en œuvre « à moyenne échelle » de tâches communes de TALN. Réalisée sur un ordinateur quantique IBM, l'expérience, qui a instancié des phrases en tant que circuits quantiques paramétrés, intègre des significations de mots en tant qu'états quantiques qui sont « enchevêtrés » selon la structure grammaticale de la phrase.

Le document s'appuie sur des travaux antérieurs de validation du concept (voir ici pour l'expérience précédente) et, de manière significative, réalise la convergence pour les ensembles de données beaucoup plus importants qui sont utilisés ici. L'un des objectifs de l'équipe de CQC est de décrire le traitement quantique du langage naturel (QNLP) et ses résultats d'une manière qui soit accessible aux chercheurs et aux praticiens du TALN, ouvrant ainsi la voie à la communauté du TALN pour s'engager dans un codage quantique du traitement du langage.

Bob Coecke, responsable scientifique du CQC et également responsable du projet QNLP du CQC, a déclaré : « Nous travaillons sur un projet ambitieux au CQC qui vise à utiliser les ordinateurs quantiques, au fur et à mesure de leur mise à l'échelle, pour aller au-delà des mécanismes coûteux de la boîte noire pour le TALN vers un paradigme où nous devenons plus efficaces, plus précis et plus évolutifs dans un domaine de l'informatique qui incarne l'intelligence artificielle. Après avoir déjà fait des progrès considérables sur notre marque « quantique » de TALN composé, nous allons maintenant au-delà de nos recherches initiales et travaillons sur des applications qui peuvent être développées en synchronisation avec les délais fournis par les sociétés de matériel informatique quantique telles qu'IBM, Honeywell, Google et d'autres ».

Il a ajouté : « De même, à un moment où l'informatique quantique devient un sujet d'intérêt général, il est impératif que ceux d'entre nous qui travaillent dans ce secteur fournissent des résultats vérifiables. Chez CQC nous nous efforçons en tout temps de respecter ces normes rigoureuses : nous sommes dirigés par la science et l'entreprise ».

À propos de CQC

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 avec une équipe de 140 professionnels. Pour plus d'informations, consultez le site de la CQC à l'adresse suivante http://www.cambridgequantum.com et sur LinkedIn. Accédez au module Python tket sur GitHub.