Konwergencja AI i technologii kwantowych – dlaczego teraz?
Początek trzeciej dekady XXI wieku przynosi intensyfikację rozwoju dwóch przełomowych, choć dotychczas odrębnych dziedzin: sztucznej inteligencji (AI) oraz technologii kwantowych. To, co jeszcze kilka lat temu wydawało się abstrakcyjnym połączeniem akademickich spekulacji, dziś staje się realnym kierunkiem badawczo-rozwojowym, znajdującym coraz więcej zastosowań przemysłowych, militarnych i administracyjnych. Konwergencja tych obszarów nie wynika z mody technologicznej, ale z rosnących ograniczeń obliczeniowych klasycznej architektury, przy jednoczesnym zwiększaniu złożoności problemów, które próbujemy rozwiązywać z pomocą AI.
Modele językowe oparte na transformatorach (np. GPT-4, Claude 3, Gemini) osiągają niespotykaną dotąd skuteczność w przetwarzaniu języka naturalnego, analizie danych i generowaniu wiedzy. Jednak rozwój tych systemów napotyka coraz wyraźniejsze bariery: energetyczne, obliczeniowe, a także dotyczące skalowalności treningu. Dla przykładu, trening GPT-4 zużył tysiące procesorów graficznych pracujących w ramach potężnych klastrów przez tygodnie, co wiązało się z ogromnym zużyciem energii i znaczącym kosztem ekonomicznym (Schwartz et al., 2020). W miarę wzrostu złożoności modeli, podejście klasyczne traci efektywność, a jednocześnie rośnie potrzeba bardziej złożonych systemów zdolnych do przetwarzania informacji probabilistycznych, optymalizacji wielowymiarowych oraz symulacji procesów nieliniowych.
Technologie kwantowe, z drugiej strony, rozwijają się na naszych oczach w kierunku coraz bardziej skalowalnej i praktycznej architektury. Od pierwszych układów o kilku qubitach przeszliśmy do prototypowych komputerów posiadających kilkadziesiąt lub nawet kilkaset logicznych jednostek kwantowych. IBM, Google, Quantinuum czy Rigetti prezentują konkretne plany dojścia do tzw. kwantowej przewagi obliczeniowej (quantum advantage) jeszcze przed końcem dekady (IBM, 2023; Arute et al., 2019). W tym kontekście AI i technologie kwantowe stają się naturalnymi partnerami: AI potrzebuje nowych zasobów obliczeniowych, natomiast komputery kwantowe potrzebują algorytmicznych zastosowań, które mogłyby uzasadnić ich koszt i złożoność.
Ta konwergencja nie jest jedynie kwestią technologiczną, to także zjawisko o głębokich implikacjach społecznych, geopolitycznych i ekonomicznych. Państwa takie jak Stany Zjednoczone, Chiny, Niemcy czy Francja inwestują setki milionów dolarów i euro rocznie w badania nad technologiami AI+Q (OECD, 2023). Coraz częściej mówi się o „suwerenności obliczeniowej”, w której zdolność do prowadzenia autonomicznych obliczeń kwantowych oraz tworzenia inteligentnych systemów staje się nowym kryterium niepodległości cyfrowej.
Warto zatem zadać pytanie: jeśli to nie jest jeszcze moment konwergencji AI i komputerów kwantowych, to kiedy? Wszystkie przesłanki zarówno techniczne, jak i geostrategiczne wskazują, że właśnie teraz wchodzimy w okres, w którym te dwa obszary zaczną się realnie łączyć, a nie tylko pozostawać w sferze teoretycznych analiz.
Cel dokumentu i grupa docelowa
Niniejsze opracowanie ma charakter interdyscyplinarny i strategiczny. Jego celem jest kompleksowe przedstawienie tematyki integracji sztucznej inteligencji z technologiami kwantowymi nie tylko z punktu widzenia inżynieryjnego, ale także społecznego, politycznego i gospodarczego. Adresujemy zarówno aktualny stan wiedzy, jak i scenariusze rozwoju, potencjalne zastosowania, wyzwania oraz rekomendacje dla decydentów i interesariuszy.
Dokument kierowany jest przede wszystkim do trzech grup odbiorców:
Dodatkowym adresatem mogą być instytucje odpowiedzialne za edukację i rozwój kompetencji cyfrowych, które już dziś powinny zacząć planować systemowe kształcenie specjalistów łączących wiedzę z zakresu kwantowej fizyki, informatyki, matematyki i inżynierii danych.
Sztuczna inteligencja, w swojej klasycznej postaci, oparta jest w przeważającej mierze na architekturze obliczeń deterministycznych realizowanych przez systemy binarne. Przełom, jaki nastąpił dzięki wprowadzeniu modeli głębokiego uczenia (deep learning) w szczególności sieci konwolucyjnych, rekurencyjnych, a następnie transformatorowych, otworzył drogę do imponujących zastosowań w niemal każdej dziedzinie życia: od diagnostyki medycznej, przez analizę obrazów satelitarnych, po rozpoznawanie mowy czy automatyczne tłumaczenia językowe. Jednak sukcesy te okupione są rosnącymi kosztami obliczeniowymi, energetycznymi i inżynieryjnymi.
Modele językowe dużej skali (LLM), takie jak GPT-3, GPT-4, Claude czy Gemini, wymagają do treningu i inferencji zasobów obliczeniowych o skali trudnej do osiągnięcia dla przeciętnych instytucji badawczych czy firm. Przykładowo, model GPT-3 od OpenAI zawierał 175 miliardów parametrów i został przetrenowany na klastrach tysięcy procesorów graficznych, co pochłonęło ponad 350 MW*h energii elektrycznej oraz dziesiątki milionów dolarów (Brown et al., 2020; Patterson et al., 2021). GPT-4, choć jego pełna architektura pozostaje nieujawniona, szacunkowo przewyższa te wartości wielokrotnie, co podnosi pytanie o skalowalność i zrównoważony rozwój systemów AI.
Jednym z kluczowych problemów jest tzw. prawo powrotów malejących (law of diminishing returns). Wraz ze wzrostem liczby parametrów, kolejne przyrosty wydajności (np. w trafności odpowiedzi, kontekstualnym rozumieniu, spójności językowej) są coraz mniej proporcjonalne do nakładów obliczeniowych. Modele stają się większe, ale niekoniecznie „mądrzejsze”. Co więcej, ich energochłonność prowadzi do poważnych pytań środowiskowych: według badań, trening jednego dużego modelu AI może wyemitować nawet kilkaset ton CO₂ porównywalnie z całym cyklem życia pięciu samochodów spalinowych (Strubell et al., 2019). Na pierwszy rzut oka liczba ta wydaje się alarmująca. Jednak warto zauważyć, że trening to proces jednorazowy, a wytrenowany model jest następnie wykorzystywany przez miliony użytkowników, często przez wiele lat. Przy takim założeniu, jednostkowy ślad węglowy przypadający na pojedyncze zapytanie czy zadanie obliczeniowe może być niższy niż ten generowany przez wysłanie e-maila z załącznikiem lub przejechanie kilku metrów samochodem.
Warto też pamiętać, że AI – o ile stosowane odpowiedzialnie – może przyczyniać się do zmniejszenia ogólnego śladu węglowego w innych sektorach: poprzez optymalizację logistyki, zarządzanie energią, inteligentne sieci czy precyzyjne rolnictwo. Zamiast więc demonizować sam koszt treningu modeli, powinniśmy skupić się na projektowaniu systemów, które są energoefektywne w fazie inferencji, uruchamiane na niskoemisyjnej infrastrukturze i służą realnym celom społecznym lub ekologicznym.
Równolegle pojawiają się problemy związane z tzw. data hunger, czyli nieustanną potrzebą dostarczania coraz większych i lepiej oczyszczonych zbiorów danych treningowych. Wiele domen, takich jak ochrona zdrowia, bezpieczeństwo publiczne czy systemy krytyczne, nie dysponuje danymi o takiej jakości lub w takiej ilości, jakich wymagają modele transformatorowe. Przekształcenie domen z ograniczonym dostępem do danych w środowiska nadające się do trenowania AI klasycznej staje się kosztowne, a czasem niemożliwe bez sztucznego generowania danych (data augmentation), co samo w sobie wprowadza błędy wtórne i ryzyko halucynacji modeli.
Nie bez znaczenia są także ograniczenia samej architektury sprzętowej. Obecnie dominujące układy GPU i TPU osiągają granice fizyczne przepustowości i chłodzenia. Przy obecnych technologiach krzemowych dalsza miniaturyzacja i upakowanie obwodów osiąga barierę, którą niełatwo będzie przekroczyć bez wprowadzenia zupełnie nowych paradygmatów, takich jak fotonika, neuromorficzne układy czy właśnie komputery kwantowe.
Coraz wyraźniej rysuje się również problem efektywnego zarządzania pamięcią i kontekstem w modelach językowych. Pomimo sukcesów GPT-4 i Claude 3 w obsłudze kontekstu rzędu kilkuset tysięcy tokenów, nadal nie są one w stanie utrzymać trwałego, przyrostowego kontekstu rozmów czy działań użytkownika co znacząco ogranicza użyteczność AI jako osobistego asystenta czy partnera decyzyjnego w długofalowych projektach (Kojima et al., 2023).
Wreszcie, choć AI klasyczna wykazuje znakomite zdolności do analizy danych i predykcji, to nadal działa na zasadzie uczenia się ze statystyki przeszłości. Wyzwania takie jak eksploracja nieznanych rozwiązań, rozumowanie kontrfaktyczne, czy głębokie zrozumienie przyczynowości pozostają poza jej zasięgiem. Modele te są imponujące w imitowaniu ludzkiej mowy, ale wciąż dalekie od posiadania zdolności rozumowania wyższego rzędu.
Wszystko to składa się na obraz systemów AI, które, choć już teraz są bardzo potężne, coraz częściej zderzają się z fizycznymi, energetycznymi i poznawczymi granicami dotychczasowego paradygmatu. To właśnie w tym miejscu, w obliczu tych wyzwań, technologia kwantowa staje się nie tyle alternatywą, co koniecznym dopełnieniem możliwości klasycznej sztucznej inteligencji.
Technologie kwantowe, przez dekady kojarzone głównie z abstrakcyjną fizyką i eksperymentami w zamkniętych laboratoriach, w ostatnich latach przechodzą istotną transformację z domeny czysto akademickiej do obszaru zastosowań przemysłowych, bezpieczeństwa narodowego i gospodarki cyfrowej. Kluczowym elementem tej zmiany jest postępująca skalowalność i stopniowa dostępność platform obliczeń kwantowych, zarówno w formie lokalnych instalacji badawczych, jak i usług „quantum-as-a-service” oferowanych przez globalnych dostawców chmurowych.
Podstawowym wyzwaniem przez dekady była stabilność qubitów czyli podstawowych jednostek informacji kwantowej. W przeciwieństwie do klasycznych bitów, qubity nie przyjmują jednoznacznych wartości 0 lub 1, lecz funkcjonują w superpozycji stanów, co umożliwia równoległe przetwarzanie wielu konfiguracji danych. Jednak to, co czyni je tak potężnymi, równocześnie czyni je podatnymi na błędy i dekoherencję czyli utratę stanu kwantowego pod wpływem zakłóceń środowiskowych. Jeszcze kilka lat temu przeciętna długość koherencji w układach nadprzewodnikowych liczona była w mikrosekundach, co uniemożliwiało realizację bardziej złożonych algorytmów.
Przełom przyszedł wraz z nowymi technologiami stabilizacji, chłodzenia kriogenicznego i korekcji błędów. Firmy takie jak IBM, Google, Quantinuum, IonQ czy francuski startup Pasqal znacząco poprawiły architektury sprzętowe. IBM ogłosił w 2023 roku osiągnięcie skalowalnej architektury modular quantum computing, która ma umożliwić łączenie mniejszych jednostek w większe systemy kwantowe o kontrolowanej niezawodności i błędach (IBM, 2023). Z kolei Quantinuum zaprezentował podejście do korekcji błędów oparte na tzw. kodach topologicznych, umożliwiające wydłużenie czasu pracy obliczeń nawet o rząd wielkości względem wcześniejszych konstrukcji (Grzesiak et al., 2023).
Równolegle z rozwojem sprzętu pojawiły się liczne inicjatywy chmurowe oferujące dostęp do komputerów kwantowych bez konieczności fizycznej instalacji. Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum, IBM Quantum Experience oraz europejski platformy typu QuTech umożliwiają korzystanie z systemów zdalnie, w trybie symulacji, emulacji lub rzeczywistego obliczenia kwantowego. To oznacza, że już dziś zespoły badawcze, startupy i uczelnie wyższe, również w Polsce, mogą testować i optymalizować algorytmy kwantowe bez konieczności posiadania własnego laboratorium niskotemperaturowego. Choć liczba qubitów w tych systemach nadal nie przekracza kilkuset, a ich jakość (tzw. quantum volume) jest nierównomierna, to pozwala to na rozwijanie całych nowych dziedzin, takich jak programowanie kwantowe, hybrydowe systemy AI/Quantum czy modelowanie złożonych układów fizycznych i chemicznych.
Warto również odnotować rosnące zainteresowanie Europy Środkowo-Wschodniej budową własnych kompetencji w zakresie infrastruktury kwantowej. Polskie uczelnie, w tym Uniwersytet Warszawski i AGH, uczestniczą w projektach takich jak EuroQCI (Europejska Inicjatywa Komunikacji Kwantowej), a także w inicjatywach Horyzontu Europa, które mają na celu stworzenie sieci laboratoriów i infrastruktury kwantowej odpornej na ingerencję z zewnątrz i możliwej do wykorzystania także w domenie obronnej. Jednocześnie sektor prywatny zaczyna eksplorować zastosowania kwantowe w obszarze finansów, optymalizacji łańcuchów dostaw, modelowania molekularnego oraz kryptografii postkwantowej.
Obecne komputery kwantowe wciąż znajdują się w fazie NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), czyli urządzeń pośrednich: są niestabilne, nieefektywne energetycznie i bardzo podatne na błędy. Jednakże zgodnie z krzywymi rozwoju, na podstawie roadmapy IBM, D-Wave czy Google, osiągnięcie poziomu kilku tysięcy wysokiej jakości qubitów do końca obecnej dekady wydaje się być realnym celem, a nie futurystyczną ambicją.
Najważniejsze jednak, że dyskurs wokół technologii kwantowych przesuwa się z płaszczyzny „czy to możliwe?” na „jak to wdrożyć?” i „do czego najlepiej to zastosować?”. Zmiana ta, podobnie jak niegdyś rewolucja krzemowa otwiera nową erę, w której kluczową rolę odegrają nie tylko inżynierowie sprzętu, lecz także programiści, architekci systemów hybrydowych oraz specjaliści ds. bezpieczeństwa. Na tym tle zarysowuje się też przestrzeń do synergii z AI o czym więcej w kolejnym podrozdziale.
Quantum Machine Learning (QML) to interdyscyplinarna dziedzina łącząca osiągnięcia klasycznej sztucznej inteligencji, głównie uczenia maszynowego (ML), z unikalnymi możliwościami obliczeń kwantowych. W najprostszych słowach, QML bada, w jaki sposób zjawiska mechaniki kwantowej, takie jak superpozycja, splątanie czy interferencja, mogą być wykorzystane do usprawnienia lub całkowitego przekształcenia sposobu trenowania, działania i interpretacji modeli uczących się. Choć wciąż pozostaje to obszarem intensywnych badań, to jego potencjał już dziś budzi ogromne zainteresowanie środowisk akademickich, przemysłu i agend strategicznych.
Podstawowym założeniem QML nie jest zastąpienie klasycznych metod uczenia maszynowego, lecz ich wspomaganie tam, gdzie klasyczne podejścia osiągają swoje ograniczenia. Przykładem może być tzw. eksplozja wymiarowości (curse of dimensionality) jest to zjawisko, w którym dane stają się tak wielowymiarowe, że klasyczne algorytmy przestają być efektywne. Algorytmy kwantowe, dzięki zdolności do przetwarzania równoległego stanów wielowymiarowych, mogą oferować nowe strategie redukcji wymiarów czy identyfikacji struktur ukrytych w danych (Biamonte et al., 2017).
QML nie jest jednak jednorodnym paradygmatem. Wyróżnia się kilka głównych podejść, w zależności od roli, jaką pełni komputer kwantowy w procesie analizy danych. Jednym z nich są tzw. hybrydowe modele kwantowo-klasyczne, w których część obliczeń realizowana jest przez komputer kwantowy (np. przygotowanie stanów kwantowych, optymalizacja parametrów), a pozostała część (np. wnioskowanie, pre-processing danych) przez klasyczne jednostki CPU lub GPU. Modele te mają szczególne znaczenie w obecnej erze NISQ w której komputery kwantowe nie są jeszcze wystarczająco wydajne, by przejąć cały łańcuch przetwarzania, ale mogą znacząco usprawnić jego wybrane elementy (Preskill, 2018).
Jednym z najczęściej przywoływanych przykładów QML jest kwantowy klasyfikator wariacyjny (Variational Quantum Classifier VQC), który wykorzystuje tzw. obwody kwantowe parametrów (parametrized quantum circuits), trenowane przy użyciu klasycznego algorytmu optymalizacyjnego. Działanie VQC przypomina w pewnym sensie klasyczne sieci neuronowe, lecz jego przestrzeń hipotez jest znacznie bogatsza dzięki możliwości kodowania danych w stanach kwantowych. To otwiera nowe ścieżki eksploracji problemów nieliniowych, klasyfikacji obrazów czy wykrywania anomalii szczególnie tam, gdzie dane są złożone, rzadkie lub rozmyte (Schuld & Killoran, 2019).
Innym kierunkiem badań są kwantowe sieci neuronowe (Quantum Neural Networks QNN), które próbują przenieść logikę działania klasycznych neuronów do architektury kwantowej. Choć QNN wciąż są w fazie eksperymentalnej, istnieją przesłanki, że przy odpowiedniej korekcji błędów i dojrzałej architekturze sprzętowej mogą one przewyższyć klasyczne odpowiedniki w zakresie szybkości konwergencji, elastyczności modelowania oraz interpretowalności.
Na obecnym etapie nie istnieje jeszcze dowód empiryczny, że QML zapewnia przewagę obliczeniową (quantum advantage) w praktycznych zastosowaniach przemysłowych. Większość przykładów dotyczy tzw. przyspieszenia asymptotycznego czyli teoretycznego wskazania, że dany algorytm kwantowy mógłby być szybszy od klasycznego, gdyby tylko istniała wystarczająco potężna maszyna kwantowa. Niemniej jednak postęp w tym obszarze jest szybki: w 2023 roku naukowcy z Google DeepMind zaprezentowali hybrydowy model QML rozwiązujący problemy optymalizacyjne związane z funkcjami energetycznymi molekuł w sposób bardziej efektywny niż klasyczne algorytmy heurystyczne (DeepMind, 2023).
Z perspektywy inżynieryjnej warto podkreślić, że QML wymaga nowej klasy języków programowania, bibliotek oraz środowisk uruchomieniowych. W odpowiedzi na to powstały m.in. platformy takie jak Qiskit (IBM), PennyLane (Xanadu), Cirq (Google), czy Strawberry Fields (dla obliczeń opartych o światło). Dzięki nim możliwe jest pisanie kodu hybrydowego, kompilowanego częściowo na klasyczne, a częściowo na kwantowe środowiska obliczeniowe w tym z użyciem emulatorów działających lokalnie lub w chmurze.
Podsumowując, Quantum Machine Learning to dynamicznie rozwijający się obszar, który choć wciąż w fazie eksperymentalnej, staje się jednym z najbardziej obiecujących kierunków synergii między AI a obliczeniami kwantowymi. Oferuje on nie tylko nowe możliwości analizy danych, ale również wymusza przedefiniowanie wielu pojęć znanych z klasycznego uczenia maszynowego. Jest to pole, które już w nadchodzącej dekadzie może zrewolucjonizować sposób, w jaki podchodzimy do problemów poznawczych, optymalizacyjnych i systemowych.
Współczesna praktyka Quantum Machine Learning (QML) oraz szerzej hybrydowych modeli AI+Quantum opiera się głównie na tzw. architekturze wariacyjnej. Są to algorytmy, które wykorzystują obwody kwantowe z parametrami regulowanymi przez klasyczne optymalizatory. Ten sposób konstrukcji pozwala na trenowanie modeli przy ograniczonych zasobach obliczeniowych i sprzęcie kwantowym o niewielkiej liczbie qubitów, co czyni go szczególnie istotnym w epoce urządzeń NISQ.
Trzy najczęściej analizowane i rozwijane architektury to: Variational Quantum Algorithms (VQA), Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) oraz Quantum Neural Networks (QNN). Każda z nich reprezentuje inne podejście do wykorzystania zjawisk kwantowych w procesach decyzyjnych, optymalizacyjnych i klasyfikacyjnych.
Variational Quantum Algorithms (VQA)
VQA to rodzina algorytmów, które łączą elastyczność klasycznych metod optymalizacji z możliwościami eksploracyjnymi komputerów kwantowych. Ich rdzeniem jest tzw. obwód parametrów (parametrized quantum circuit) czyli sekwencja bramek kwantowych zależnych od wektora parametrów θ. Zadaniem modelu jest znalezienie takiego zestawu θ∗, który minimalizuje (lub maksymalizuje) wartość funkcji celu, definiowanej na przestrzeni stanów kwantowych.
Proces uczenia w VQA przebiega iteracyjnie: komputer kwantowy generuje stan oparty na aktualnych parametrach, mierzy go i zwraca dane do klasycznego optymalizatora (np. ADAM lub gradientowy descent), który na ich podstawie aktualizuje parametry θ. Schemat ten przypomina trenowanie klasycznej sieci neuronowej, jednak różni się sposobem reprezentacji funkcji i przestrzeni parametrów – w przypadku kwantowym są one nieliniowe, wysokowymiarowe i zawierają interferencje fazowe.
Zastosowania VQA obejmują m.in. optymalizację portfela inwestycyjnego, symulacje molekularne, eksplorację przestrzeni konfiguracyjnych w logistyce czy przyspieszone uczenie nienadzorowane (Cerezo et al., 2021).
Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
QAOA to specjalna forma algorytmu wariacyjnego opracowana przez Farhiego i wsp. (2014), która została zaprojektowana specjalnie z myślą o rozwiązywaniu problemów kombinatorycznych np. problemu komiwojażera, kolorowania grafów czy optymalizacji dyskretnej. Struktura QAOA opiera się na na przemian stosowanych operatorach: tzw. mieszającym (mixer) i problemowym (cost operator), które działają na stanie początkowym układu.
Przez kontrolowanie głębokości obwodu (oznaczonej jako ppp, gdzie większe ppp oznacza bardziej złożone modele) możliwe jest osiąganie coraz lepszych przybliżeń rozwiązania problemu analogicznie do „głębi” sieci neuronowych. Przy odpowiednio dobranych parametrach, QAOA może przewyższać klasyczne algorytmy heurystyczne, np. w rozwiązywaniu problemów NP-trudnych, oferując jednocześnie gwarantowaną poprawność probabilistyczną w wynikach.
Pomimo swojej specyfiki, QAOA można uważać za most między obliczeniami kwantowymi a AI, ponieważ wiele problemów uczenia (np. minimalizacja funkcji straty, redukcja wymiarowości) można sprowadzić do problemów optymalizacyjnych rozwiązywanych właśnie przez QAOA (Harrigan et al., 2021).
Quantum Neural Networks (QNN)
Quantum Neural Networks to próba odwzorowania działania klasycznych sieci neuronowych w logice i strukturze mechaniki kwantowej. Ich implementacja może przyjmować różne formy od prostych kwantowych perceptronów po złożone modele głębokie jednak ich cechą wspólną jest to, że dane wejściowe są kodowane w stanach kwantowych, a operacje aktywacyjne i propagacja odbywają się za pomocą obwodów kwantowych.
Cechą QNN, która odróżnia je od klasycznych sieci, jest ich zdolność do eksplorowania znacznie szerszej przestrzeni funkcji, co pozwala im modelować złożone korelacje między cechami nawet przy mniejszej liczbie parametrów. Teoretycznie mogą one również działać jako uniwersalne aproksymatory funkcji (analogicznie do klasycznych sieci) jednak przy znacznie większej wydajności w przestrzeniach wysokiej nieliniowości (Abbas et al., 2021).
Ich największym wyzwaniem pozostaje obecnie stabilność QNN są bardzo wrażliwe na szum i błędy sprzętowe, a proces trenowania wymaga dokładnego kodowania danych (tzw. quantum feature encoding), który nie zawsze jest trywialny. Mimo to, są one uznawane za jeden z najważniejszych kierunków badań w rozwoju pełnowymiarowego QML, szczególnie w dziedzinach takich jak rozpoznawanie obrazów, klasyfikacja sekwencji biologicznych czy predykcja danych medycznych.
Powyższe architektury stanowią podstawowy arsenał algorytmiczny w dzisiejszych pracach nad AI wspieraną technologią kwantową. Wspólną cechą wszystkich tych podejść jest ich hybrydowa natura łączą one bowiem dostępne zasoby klasyczne (CPU, GPU, klasyczne algorytmy optymalizacyjne) z możliwościami obliczeń kwantowych, które choć nadal ograniczone, już dziś oferują nowe jakościowo podejścia do problemów poznawczych. W miarę wzrostu liczby qubitów, obniżenia poziomu szumów i dalszego rozwoju oprogramowania, VQA, QAOA i QNN mogą stać się kluczowymi narzędziami przyszłych systemów decyzyjnych, optymalizacji i predykcji.
Chociaż klasyczna sztuczna inteligencja (AI), oparta na architekturach takich jak głębokie sieci neuronowe, gradient boosting czy reinforcement learning, osiągnęła imponujące wyniki w rozmaitych dziedzinach – od wizji komputerowej po modelowanie języka naturalnego to jej dalszy rozwój coraz częściej napotyka na fundamentalne ograniczenia. W tym kontekście pojawia się idea hybrydyzacji modeli AI z obliczeniami kwantowymi, która choć dopiero w początkowej fazie rozwoju otwiera przed nauką i przemysłem nowe możliwości zarówno obliczeniowe, jak i poznawcze.
Jedną z kluczowych przewag modeli hybrydowych jest ich zdolność do eksplorowania przestrzeni rozwiązań o znacznie większej złożoności, niż jest to możliwe przy użyciu klasycznych metod. Komputery kwantowe operują na przestrzeni Hilberta, w której pojedynczy układ kwantowy złożony z n Qubitów może reprezentować równocześnie 2n stanów. To oznacza, że zaledwie kilkadziesiąt qubitów jest w stanie zakodować rozkłady probabilistyczne o nieosiągalnej złożoności dla klasycznego systemu – co ma kluczowe znaczenie np. w przetwarzaniu danych nieliniowych, chaotycznych lub charakteryzujących się wysokim poziomem szumu (Preskill, 2018).
Modele hybrydowe takie jak te oparte na architekturze VQA, QNN czy QAOA wykorzystują klasyczne komponenty do optymalizacji i sterowania, zaś komponent kwantowy służy jako “akcelerator semantyczny”, realizujący funkcje trudne lub niemożliwe do efektywnego odwzorowania klasycznie. Przykładowo, QNN mogą badać zależności korelacyjne o naturze kwantowej (np. nielokalność, splątanie), których wykrycie wymagałoby nieliniowych głębokich modeli klasycznych o ogromnej liczbie parametrów. W sytuacjach, gdzie dane są niskowymiarowe, ale silnie skorelowane, QML może przynieść znaczącą oszczędność zasobów co jest istotne np. w analizie genetycznej, eksploracji sekwencji RNA lub w modelowaniu struktury materiałów.
Drugim aspektem przewagi modeli hybrydowych jest ich potencjał w zakresie szybkości zbieżności. Z uwagi na interferencję kwantową i mechanizmy superpozycji, pewne klasy problemów zwłaszcza z obszaru optymalizacji mogą być rozwiązywane szybciej przez podejście kwantowe, nawet jeżeli nie zapewnia ono deterministycznego rozwiązania. Istnieją silne przesłanki, że QAOA lub VQE (variational quantum eigensolver) mogą w perspektywie kilku lat przewyższyć klasyczne algorytmy heurystyczne w takich zadaniach jak routing, zarządzanie energią czy portfolio optimization (Cerezo et al., 2021).
Nie mniej istotny jest aspekt redukcji wymagań energetycznych. Modele hybrydowe mogą okazać się bardziej energooszczędne w zastosowaniach brzegowych, gdzie klasyczne modele AI (np. LLM) wymagają ogromnej infrastruktury i zużycia energii. Dla krajów i sektorów dążących do zrównoważonego rozwoju może to stanowić istotny atut.
Warto jednak podkreślić, że przewagi te nie są jeszcze uniwersalne ani jednoznacznie potwierdzone w zastosowaniach produkcyjnych. Z perspektywy dzisiejszego stanu technologii, największy potencjał przewagi modeli hybrydowych znajduje się w zastosowaniach specjalistycznych i w sektorach wymagających wysokiej jakości optymalizacji lub analizy danych o szczególnej strukturze takich jak biomedycyna, materiałoznawstwo, kryptografia, analiza finansowa czy diagnostyka predykcyjna w przemyśle 4.0.
Symulacje molekularne należą do najbardziej obiecujących i jednocześnie najbardziej wymagających obliczeniowo zastosowań sztucznej inteligencji. Tradycyjne podejścia klasyczne zarówno mechaniki molekularnej, jak i dynamiki kwantowej pozwoliły na istotny postęp w rozumieniu struktury białek, dynamiki enzymatycznej czy interakcji ligand-receptor, jednak zderzają się one z barierami skalowalności i dokładności. Dzieje się tak zwłaszcza wtedy, gdy analizowane układy obejmują dziesiątki tysięcy atomów, a wymagana jest precyzja wynikająca z zasad mechaniki kwantowej, np. przy projektowaniu leków opartych na modulacji oddziaływań molekularnych na poziomie orbitalnym.
W tym kontekście technologie kwantowe, wspierane przez modele hybrydowe AI+Quantum, mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki prowadzi się projektowanie leków i analizę biomolekularną. Jednym z kluczowych przykładów jest algorytm VQE (Variational Quantum Eigensolver), który w połączeniu z klasycznym modelem AI pozwala obliczać strukturę stanów podstawowych związków chemicznych z nieosiągalną wcześniej dokładnością nie jako przybliżenie klasyczne, ale jako operacja bezpośrednio wykorzystująca zasadę superpozycji i interferencji w przestrzeni stanów cząsteczek (Kandala et al., 2017).
Modele hybrydowe oferują tu przewagę dwojakiego rodzaju. Z jednej strony, komponent kwantowy może przeliczać funkcje falowe układów o większej złożoności niż te obsługiwane przez klasyczne symulacje, pozwalając na analizę związków chemicznych o silnych korelacjach elektronowych, jak np. enzymy metaloorganiczne, których klasyczne modelowanie jest nieprecyzyjne. Z drugiej strony, klasyczny komponent AI (np. modele GNN Graph Neural Networks) może uczyć się heurystyk lub wstępnych reguł strukturalnych na podstawie dużych zbiorów danych a następnie przekazywać przetworzoną reprezentację do komponentu kwantowego jako tzw. quantum embedding.
Taki synergiczny podział zadań umożliwia tworzenie tzw. end-to-end pipelines dla projektowania leków, w których:
Z perspektywy medtechu i przemysłu farmaceutycznego, największym potencjałem jest skrócenie czasu od identyfikacji celu biologicznego do wdrożenia klinicznego nie o kilka procent, lecz o całe lata. Przykłady takich zastosowań można znaleźć już dzisiaj, m.in. w pracach nad inhibitorami kinaz, projektowaniem nowych antybiotyków, a także w badaniach nad lekami onkologicznymi (Cao et al., 2022).
Dodatkowo, coraz bardziej widoczne są inicjatywy łączące hybrydowe podejście z technologiami rozproszonego AI (Federated Learning) oraz uczenia z ograniczonymi danymi (Few-Shot Learning), co pozwala na wykorzystanie wiedzy lokalnej (np. danych pacjenta) bez ich przesyłania do chmury. Taka architektura oparta na lokalnym AI wspieranym przez obliczenia kwantowe może w przyszłości stać się podstawą osobistych systemów wsparcia terapeutycznego, dostosowujących farmakoterapię nie tylko do genotypu, ale i dynamiki reakcji organizmu w czasie rzeczywistym.
Warto zaznaczyć, że technologie te mają ogromne znaczenie także dla bezpieczeństwa narodowego, szczególnie w kontekście szybkiego projektowania leków przeciwwirusowych (np. w sytuacjach pandemii) lub antidotów na zagrożenia chemiczne i biologiczne. Możliwość dynamicznej symulacji toksyn lub patogenów oraz projektowania molekularnych inhibitorów „na żądanie” może stanowić o przewadze strategicznej państw zdolnych do implementacji takich rozwiązań.
Transformacja energetyczna, będąca jednym z filarów strategii zrównoważonego rozwoju i bezpieczeństwa klimatycznego, generuje bezprecedensowe wyzwania obliczeniowe. Rozproszone źródła energii odnawialnej (OZE), niestabilność podaży, inteligentne sieci przesyłowe (smart grids), potrzeba bilansowania popytu w czasie rzeczywistym – wszystko to tworzy środowisko charakteryzujące się zmiennością, złożonością i ogromem danych. W tym kontekście modele hybrydowe łączące klasyczną sztuczną inteligencję z obliczeniami kwantowymi oferują unikalny potencjał do optymalizacji systemów energetycznych na poziomie strukturalnym i operacyjnym.
Klasyczne modele AI, takie jak sieci neuronowe, modele predykcyjne czy nauczanie wzmocnione, odgrywają już dziś istotną rolę w prognozowaniu produkcji energii, wykrywaniu anomalii czy zarządzaniu popytem. Jednak wiele kluczowych problemów energetycznych jak np. optymalne rozmieszczenie jednostek wytwórczych, dynamiczne bilansowanie obciążeń czy rozwiązywanie zadań typu unit commitment to problemy złożone obliczeniowo klasy NP-trudne. Klasyczne heurystyki (np. algorytmy roju cząsteczek czy genetyczne) oferują przybliżenia, lecz ich skuteczność gwałtownie spada wraz ze wzrostem skali systemu i liczby zmiennych.
Modele hybrydowe AI+Quantum, szczególnie te wykorzystujące algorytmy typu QAOA, mogą stanowić przełom w tym zakresie. Dzięki naturalnej zdolności do eksploracji dużych przestrzeni rozwiązań z wykorzystaniem superpozycji i interferencji, algorytmy kwantowe są w stanie przetwarzać równolegle wiele scenariuszy decyzyjnych a w efekcie znajdować optymalne lub bliskie optimum konfiguracje w czasie krótszym niż klasyczne odpowiedniki (Farhi et al., 2014).
W połączeniu z klasycznymi systemami AI, odpowiadającymi za modelowanie predykcyjne, analizę danych historycznych, a nawet kontrolę regulacyjną, możliwe staje się tworzenie inteligentnych układów zarządzania energią, zdolnych do dynamicznego podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Przykłady zastosowań obejmują:
Znaczenie tej klasy rozwiązań rośnie w kontekście energetyki rozproszonej i prosumenckiej, gdzie decyzje podejmowane są nie tylko na poziomie operatorów systemów, lecz także na poziomie lokalnych podmiotów. W tym ujęciu hybrydowe AI wspierane obliczeniami kwantowymi może znaleźć zastosowanie w inteligentnych licznikach energii, autonomicznych systemach zarządzania budynkiem (BEMS) czy pojazdach elektrycznych z funkcją vehicle-to-grid (V2G).
Nie można pominąć także znaczenia strategicznego. W warunkach napięć geopolitycznych i konieczności zapewnienia suwerenności energetycznej, możliwość prowadzenia dynamicznej optymalizacji w sposób lokalny (np. na krajowym sprzęcie kwantowym) nabiera istotnego wymiaru. Rozproszone centra energetyczno-obliczeniowe oparte na architekturze hybrydowej mogą stanowić fundament energetyki odpornej na zakłócenia, cyberataki oraz presję infrastrukturalną.
Z perspektywy polityki publicznej i sektora przemysłowego, rozwój modeli hybrydowych dla energetyki wymaga jednak silnych ram testowania czyli piaskownic regulacyjnych oraz dostępu do infrastruktury sprzętowej, w tym układów kwantowych, które mogą być uruchamiane zarówno lokalnie, jak i w modelu edge-cloud.
Wspomaganie decyzji (Decision Support Systems DSS) od lat stanowi kluczowy obszar zastosowań sztucznej inteligencji w sektorach o wysokim stopniu złożoności i odpowiedzialności: zarządzaniu kryzysowym, obronności, medycynie, finansach czy operacjach przemysłowych. Klasyczne systemy DSS bazują zazwyczaj na bazach wiedzy, algorytmach heurystycznych, drzewach decyzyjnych lub, w bardziej zaawansowanych wersjach, na modelach statystycznych i uczeniu maszynowym. Pomimo ich istotnego znaczenia, aktualne rozwiązania często pozostają ograniczone do analizy retrospektywnej lub prognoz krótkoterminowych, opartych na relatywnie wąskim zbiorze parametrów. W obliczu rosnącej złożoności systemów oraz niepewności strategicznej potrzebne są podejścia zdolne do modelowania złożonych przestrzeni decyzyjnych, z wieloma kryteriami i nieliniowej dynamiki systemów.
W tym kontekście pojawia się przestrzeń dla modeli hybrydowych AI+Quantum, które mogą nie tylko zwiększyć głębokość eksploracji możliwych scenariuszy, ale też pozwalają na uwzględnienie szerszych zależności systemowych w czasie rzeczywistym. Szczególnie istotne są tutaj systemy bazujące na algorytmach quantum-enhanced reinforcement learning oraz quantum decision trees, które w połączeniu z klasycznymi komponentami (np. modelami predykcyjnymi, agentami RL lub LLM-ami) mogą tworzyć adaptacyjne, samouczące się układy decyzyjne.
Jednym z obszarów o największym potencjale są systemy dowodzenia i koordynacji w sytuacjach kryzysowych – takich jak powodzie, ataki cybernetyczne, pandemie czy złożone katastrofy technologiczne. W takich warunkach istnieje konieczność błyskawicznego analizowania ogromnych ilości danych z wielu źródeł (IoT, łączność, monitoring), rozpoznawania scenariuszy oraz prognozowania skutków decyzji w czasie krótszym niż pozwalają na to tradycyjne metody. Modele hybrydowe mogą tu pełnić rolę inteligentnych symulatorów scenariuszy, które dynamicznie aktualizują swoje rekomendacje na podstawie nowych danych i przewidywanych reakcji systemu.
W zastosowaniach wojskowych lub obronnych, gdzie kluczowe jest podejmowanie decyzji w warunkach niepełnej informacji i wysokiego ryzyka, połączenie klasycznego AI z algorytmami kwantowymi może umożliwić tworzenie systemów rozumiejących szerszy kontekst strategiczny, integrujących dane z wielu sensorów i warstw decyzyjnych. Jak wskazano m.in. w analizach NATO ACT (2023), wykorzystanie obliczeń kwantowych do analizy tzw. „przestrzeni działań” w kontekście AI może stanowić klucz do uzyskania przewagi decyzyjnej w przyszłych konfliktach hybrydowych.
Innym istotnym obszarem są systemy decyzyjne w medycynie, które dzięki integracji uczenia głębokiego i obliczeń kwantowych mogą nie tylko wspomagać lekarzy w diagnozie i planowaniu terapii, ale też dynamicznie dostosowywać rekomendacje terapeutyczne do indywidualnej historii pacjenta, uwzględniając nowe wyniki badań, leki czy reakcje organizmu. Przyszłe hybrydowe systemy DSS mogą pełnić tu rolę quasi-partnerów eksperckich, wspierając decyzje kliniczne w sposób uwzględniający nie tylko dane biomedyczne, ale też czynniki społeczne i środowiskowe (Topol, 2019).
Na poziomie infrastrukturalnym i strategicznym, potencjalne wdrożenie takich systemów wymaga jednak nie tylko zaawansowanej integracji technologicznej, ale też zbudowania zaufania do „transparentnej nieprzezroczystości”, to znaczy rozumienia, że mimo iż modele kwantowe są z natury probabilistyczne, ich wyniki można uzasadniać, analizować i kontrolować w ramach standardów explainable AI. Trwają już prace nad opracowaniem ram XQAI Explainable Quantum AI, które będą kluczowe dla przyjęcia tych technologii w sektorach regulowanych i o wysokim poziomie odpowiedzialności.
W miarę jak sztuczna inteligencja staje się nieodłącznym komponentem systemów informacyjnych, decyzyjnych i operacyjnych, rośnie znaczenie tzw. suwerennych agentów AI systemów autonomicznych, które mogą działać w sposób niezależny, odporny na zakłócenia zewnętrzne, a jednocześnie ściśle powiązany z lokalnym kontekstem strategicznym, kulturowym i instytucjonalnym. Z perspektywy państw, a szczególnie tych dążących do zabezpieczenia swojej pozycji technologicznej i bezpieczeństwa narodowego, pojawia się potrzeba budowy rozwiązań AI działających w sposób niezależny od zagranicznych dostawców infrastruktury chmurowej, modeli językowych czy źródeł danych.
Rozwój takich agentów staje się jeszcze bardziej istotny w kontekście rosnącego znaczenia technologii kwantowych. Architektury hybrydowe AI+Quantum oferują bowiem możliwość tworzenia agentów nie tylko szybszych i bardziej adaptacyjnych, ale również zdolnych do operowania w warunkach informacyjnej niepewności, ograniczonej łączności czy ograniczonych zasobów energetycznych. Przykładowo, agent AI działający w krytycznej infrastrukturze energetycznej, systemie dowodzenia wojskiem czy w autonomicznej sieci ratowniczej powinien mieć zdolność podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, nawet przy ograniczonym dostępie do zewnętrznych źródeł wiedzy. Integracja z komponentami kwantowymi może tu umożliwić nie tylko optymalizację działań, ale i odporność na ataki typu adversarial AI, spoofing czy zakłócenia sieciowe (Zeng et al., 2022).
Sektorami, w których rozwój suwerennych agentów AI staje się szczególnie priorytetowy, są m.in.:
Budowa suwerennych agentów AI wymaga jednak spełnienia szeregu warunków infrastrukturalnych i organizacyjnych. Po pierwsze, niezbędna jest własna infrastruktura sprzętowa – obejmująca zarówno zasoby obliczeniowe klasy HPC, jak i w perspektywie 5–10 lat dostęp do komputerów kwantowych w modelu edge (lokalnym). Po drugie, wymagane są własne zasoby danych i wiedzy domenowej, które mogą być trenowane lub wykorzystywane lokalnie. Po trzecie, potrzebne jest środowisko regulacyjne i etyczne wspierające odpowiedzialne wykorzystanie agentów, w tym ramy audytu, odpowiedzialności i interoperacyjności (Stix, 2021).
W tym kontekście warto wskazać na pilną potrzebę wypracowania strategii technologicznej suwerenności w obszarze AI+Quantum, obejmującej m.in. edukację specjalistyczną, testowanie rozwiązań w warunkach rzeczywistych oraz budowę otwartych ekosystemów kompetencyjnych. Bez takiego podejścia, agent AI nawet najbardziej zaawansowany pozostanie narzędziem zależnym od geopolitycznych i infrastrukturalnych ryzyk.
Jednym z największych wyzwań w praktycznej implementacji systemów hybrydowych łączących sztuczną inteligencję z obliczeniami kwantowymi są ograniczenia wynikające z samej natury maszyn kwantowych. W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, których stan jest deterministyczny i stabilny w czasie, komputery kwantowe operują na zjawiskach mechaniki kwantowej takich jak superpozycja, interferencja i splątanie. Choć oferują one ogromny potencjał obliczeniowy, to są równocześnie wyjątkowo podatne na zakłócenia i niestabilności środowiskowe.
Kluczowym problemem fizycznym jest dekoherencja kwantowa zjawisko polegające na spontanicznym przejściu układu kwantowego ze stanu czysto kwantowego (zachowującego interferencję i superpozycję) do stanu klasycznego w wyniku kontaktu z otoczeniem (Zurek, 2003). W praktyce oznacza to, że qubity bardzo szybko tracą swoją informację kwantową typowe czasy koherencji mierzone są w mikrosekundach lub milisekundach, co silnie ogranicza głębokość i złożoność realizowanych obliczeń. Choć intensywne badania prowadzone są nad poprawą tych parametrów poprzez stosowanie np. qubitów topologicznych, kriogeniki czy kodów korekcji błędów, to problem dekoherencji pozostaje jednym z głównych „wąskich gardeł” dalszej skalowalności komputerów kwantowych (Preskill, 2018).
Z dekoherencją bezpośrednio powiązany jest drugi istotny problem: błędy logiczne i niestabilność operacji kwantowych. Ze względu na probabilistyczną naturę pomiaru stanu kwantowego oraz fluktuacje środowiskowe, operacje bramek kwantowych nie są deterministycznie powtarzalne. Oznacza to, że pojedyncze uruchomienie algorytmu może nie przynieść oczekiwanego wyniku potrzebne są liczne próby i odpowiednia analiza statystyczna wyników, co dodatkowo obciąża system i komplikuje jego praktyczne wykorzystanie. Rozwiązania takie jak Quantum Error Correction (QEC) czy kody stabilizacyjne poprawiają niezawodność obliczeń, ale wymagają ogromnych nadmiarowości: szacuje się, że do zabezpieczenia pojedynczego logicznego qubita potrzeba dziś od kilkudziesięciu do kilkuset fizycznych qubitów (Terhal, 2015).
Na te fizyczne ograniczenia nakłada się jeszcze trzeci problem: brak standaryzacji w zakresie architektury, interfejsów oraz modeli programowania systemów kwantowych. Obecnie każdy z głównych producentów sprzętu i oprogramowania (IBM, Rigetti, IonQ, D-Wave, Xanadu, Pasqal itd.) rozwija własne środowiska obliczeniowe – zarówno na poziomie sprzętu (superprzewodniki, pułapki jonowe, światło, kwanty topologiczne), jak i oprogramowania (Qiskit, Cirq, PennyLane, Braket, Ocean, itd.). Powoduje to istotną fragmentację ekosystemu, która z jednej strony utrudnia interoperacyjność i porównywalność wyników, a z drugiej czyni trudnym przenoszenie modeli pomiędzy platformami. Brakuje ujednoliconych API, języków wysokiego poziomu, czy chociażby wspólnego zestawu benchmarków do oceny wydajności algorytmów kwantowych w kontekście aplikacji AI.
Choć pojawiają się inicjatywy mające na celu standaryzację (np. OpenQASM, QIR – Quantum Intermediate Representation w ramach QIR Alliance, czy prace IEEE nad kwantowymi interfejsami), ich wdrożenie wymaga czasu, konsensusu branżowego oraz inwestycji. Obecna sytuacja przypomina wczesną fazę rozwoju Internetu lub systemów operacyjnych, w której dynamiczna innowacja technologiczna idzie w parze z chaosem implementacyjnym. Brak wspólnego ekosystemu spowalnia rozwój modeli hybrydowych, zwłaszcza tych, które miałyby być wdrażane w infrastrukturze publicznej lub strategicznej.
Wszystkie te czynniki dekoherencja, błędy operacyjne i brak standardów stanowią istotne ograniczenia dla realnego wykorzystania systemów AI+Quantum w zastosowaniach o znaczeniu krytycznym. Nie znaczy to jednak, że ich rozwój jest niemożliwy oznacza natomiast konieczność realizmu technologicznego i inwestycji równoległych: nie tylko w algorytmy, ale też w fizykę, inżynierię i interoperacyjność.
Technologie kwantowe, a w szczególności ich integracja z systemami sztucznej inteligencji, zyskują obecnie status strategicznego zasobu narodowego porównywalnego z energią jądrową, cyberobroną czy infrastrukturą łączności wojskowej. W kontekście bezpieczeństwa państwowego mówimy już nie tylko o potencjalnych zastosowaniach kwantowego AI w dziedzinie kryptografii czy modelowania strategicznego, lecz o całkowitym przedefiniowaniu paradygmatów wojskowych, wywiadowczych i geopolitycznych. Kwestia, kto pierwszy osiągnie przewagę obliczeniową w domenie AI+Quantum, nabiera wymiaru nowego wyścigu technologicznego, analogicznego do zimnowojennego wyścigu kosmicznego.
Istotnym elementem tego wyścigu jest potencjał łamania klasycznych systemów szyfrowania. Algorytmy takie jak RSA czy ECC, które dziś stanowią fundament bezpieczeństwa większości transmisji cyfrowych, mogą zostać złamane przez odpowiednio duże komputery kwantowe przy użyciu algorytmu Shora (Shor, 1997). O ile obecnie dostępne urządzenia kwantowe nie posiadają jeszcze wystarczającej liczby stabilnych qubitów do tego typu operacji, to długofalowe ryzyko tzw. harvest now, decrypt later czyli przechwytywania zaszyfrowanych danych teraz, by odszyfrować je w przyszłości jest traktowane przez agencje wywiadowcze jako realne zagrożenie (Mosca, 2018).
Równolegle toczy się geopolityczny wyścig w dziedzinie obliczeń kwantowych i ich aplikacji do zadań strategicznych. Stany Zjednoczone, Chiny i Unia Europejska inwestują miliardy dolarów w narodowe programy kwantowe, których komponentem są zarówno badania podstawowe, jak i zastosowania wojskowe oraz wywiadowcze. Chińskie Centrum Kwantowej Informacji i Komunikacji w Hefei, amerykański National Quantum Initiative Act, czy europejski Quantum Flagship to tylko kilka przykładów konkurencyjnych strategii rozwoju (Kania & Costello, 2019). Szczególnie Chiny deklarują budowę suwerennych systemów kwantowych obejmujących zarówno komunikację (np. satelity Micius), jak i przyszłe AI do analizy danych strategicznych (Yuan et al., 2022).
Na poziomie wojskowym oraz w dziedzinie zarządzania kryzysowego, integracja AI i obliczeń kwantowych może zapewnić przewagę w symulacjach pola walki, optymalizacji logistyki czy automatyzacji decyzji dowódczych. Potencjalne zastosowania obejmują również szybką detekcję anomalii w systemach SCADA, automatyczne przewidywanie działań przeciwnika czy też adaptacyjne systemy cyberobrony wykorzystujące modele kwantowe do generowania niestandardowych odpowiedzi na ataki (Gao et al., 2018).
Wszystko to prowadzi do konkluzji, że rozwój AI+Quantum przestaje być wyłącznie kwestią postępu technologicznego – staje się instrumentem geostrategicznego wpływu oraz komponentem narodowej suwerenności. Państwa, które zbyt późno zainwestują w te technologie, mogą znaleźć się w sytuacji asymetrycznej zależności od globalnych graczy, zarówno w domenie informacyjnej, jak i operacyjnej. Z tej perspektywy, suwerenność obliczeniowa (computational sovereignty) nabiera nowego znaczenia: nie chodzi jedynie o kontrolę nad danymi, ale o dostęp i zdolność do obliczeń na poziomie przewagi systemowej.
Podsumowując, bezpieczeństwo narodowe w erze technologii kwantowej nie może być dłużej rozpatrywane wyłącznie w kategoriach fizycznych granic czy klasycznych zdolności zbrojnych. To dostęp do infrastruktury AI i mocy kwantowej będzie w coraz większym stopniu determinował strategiczną niezależność państw. Ignorowanie tego faktu oznacza ryzyko wypadnięcia z grona suwerennych podmiotów technologicznych.
Współczesne systemy sztucznej inteligencji oraz pierwsze modele hybrydowe AI+Quantum w przeważającej mierze opierają się na przetwarzaniu rozproszonym, realizowanym za pośrednictwem globalnych infrastruktur chmurowych. Usługi takie jak Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum, Google Quantum AI czy IBM Quantum oferują dostęp do zasobów obliczeniowych klasy NISQ, pozwalając użytkownikom akademickim i komercyjnym eksperymentować z algorytmami kwantowymi bez konieczności posiadania fizycznych komputerów kwantowych. Z jednej strony otwiera to szerokie możliwości testowania nowych modeli, z drugiej rodzi nowy, złożony wymiar zależności strukturalnej i politycznej, który wymaga poważnej refleksji strategicznej.
Kluczowym problemem nie jest już wyłącznie gdzie znajdują się dane czy kto je przetwarza, lecz kto ma kontrolę nad całym procesem dostępu, wykonania i wyników obliczeń. W przypadku AI+Quantum, mówimy bowiem o systemach, które nie tylko analizują dane, ale potencjalnie współdecydują o decyzjach krytycznych w obszarach takich jak zdrowie, energetyka, obrona czy polityka fiskalna. Jeśli całość infrastruktury zarówno klasycznej, jak i kwantowej znajduje się poza kontrolą państwową lub regionalną, powstaje ryzyko głębokiej, asymetrycznej zależności od dostawców infrastruktury chmurowej, których interesy mogą w każdej chwili ulec zmianie.
Zależność ta ma wymiar geopolityczny. Wystarczy wspomnieć przypadek USA vs. Chiny, gdzie restrykcje eksportowe i ograniczenia dostępu do zaawansowanych układów półprzewodnikowych (jak te zastosowane wobec Huawei czy SMIC) pokazały, że kontrola nad kluczowymi zasobami technologii jest wykorzystywana jako narzędzie nacisku strategicznego (Segal, 2020). Analogiczny mechanizm może mieć miejsce w odniesieniu do infrastruktury chmurowej: ograniczenie dostępu do mocy obliczeniowej, zmiana zasad licencjonowania, przerwanie usług nawet tymczasowe może zdezorganizować funkcjonowanie krytycznych systemów AI w państwach zależnych od zagranicznej chmury.
Obecna sytuacja prawna także nie daje pełnych gwarancji. Mimo unijnych regulacji takich jak GAIA-X, Data Act czy European Cybersecurity Act, wiele elementów przetwarzania w chmurze nadal podlega jurysdykcji krajów trzecich. Tzw. Cloud Act w USA umożliwia tamtejszym organom dostęp do danych przetwarzanych przez amerykańskich dostawców, nawet jeśli znajdują się one fizycznie na terenie Europy (Kuner et al., 2021). W kontekście systemów AI+Quantum, których dane wejściowe, modele i wyniki obliczeń mogą zawierać informacje wrażliwe lub strategiczne, stanowi to poważne zagrożenie dla cyfrowej suwerenności i niezależności decyzyjnej.
Kolejnym aspektem jest ograniczona przejrzystość działania dostawców chmurowych. Większość usług opartych o AI+Quantum jest oferowana w modelu „black box” użytkownik otrzymuje wynik działania, ale nie ma wglądu w jego pełną genezę. O ile w kontekście klasycznego AI istnieją inicjatywy na rzecz wyjaśnialności i audytu modeli (ang. Explainable AI), o tyle w kontekście obliczeń kwantowych problem staje się znacznie bardziej złożony. Brakuje wspólnych standardów audytu, interoperacyjności oraz możliwości replikacji wyników na innych platformach, co oznacza, że decyzje podejmowane przez AI+Quantum mogą nie być możliwe do zweryfikowania z perspektywy państwa-klienta.
Wreszcie, warto podkreślić, że zależność od zagranicznych chmur ogranicza rozwój krajowego ekosystemu kompetencyjnego. Jeśli wszystkie eksperymenty, testy i wdrożenia AI+Quantum są realizowane w chmurach zewnętrznych, ograniczona jest potrzeba inwestowania w lokalną infrastrukturę, zespoły badawcze, czy programy edukacyjne. W długim okresie prowadzi to do drenażu kompetencji oraz utraty zdolności suwerennego rozwoju technologicznego.
W obliczu powyższych zagrożeń coraz częściej pojawiają się postulaty budowy narodowych lub regionalnych zasobów obliczeniowych, które umożliwiałyby prowadzenie operacji AI i QAI w sposób niezależny – choćby częściowo. Inicjatywy takie jak LUMI (Europejski superkomputer), Leonardo (Włochy), MareNostrum5 (Hiszpania) czy plany utworzenia polskiego centrum kompetencji kwantowych wpisują się w ten kierunek, lecz wymagają znacznie większego wsparcia politycznego i finansowego, by konkurować z ofertą komercyjnych gigantów.
W miarę jak światowa rywalizacja technologiczna koncentruje się wokół zdolności do rozwijania i integrowania sztucznej inteligencji z obliczeniami kwantowymi, staje się jasne, że Polska i Unia Europejska muszą zająć stanowisko nie jako bierni konsumenci, lecz jako aktywni współtwórcy przyszłych rozwiązań. To nie tylko kwestia prestiżu technologicznego – to warunek konieczny zapewnienia suwerenności decyzyjnej, niezależności infrastrukturalnej oraz odporności instytucjonalnej na potencjalne zakłócenia globalnych łańcuchów technologicznych.
Jednym z kluczowych kierunków rozwoju powinno być stworzenie warunków dla budowy rozproszonej, lokalnej infrastruktury obliczeniowej łączącej zasoby klasyczne, brzegowe (edge) oraz kwantowe. W obecnym modelu większość przetwarzania AI a niemal całość przetwarzania kwantowego odbywa się w chmurze, kontrolowanej przez nielicznych globalnych graczy. Dla państw takich jak Polska oznacza to ryzyko głębokiej zależności od infrastruktury zagranicznej oraz braku możliwości kontroli nad kluczowymi procesami obliczeniowymi.
Zamiast pełnej centralizacji, bardziej realistycznym i strategicznie uzasadnionym scenariuszem jest budowa federacyjnych węzłów obliczeniowych lokalnych superkomputerów, systemów edge-AI z zaszytymi funkcjami kwantowymi (np. jako akceleratory QPU) oraz komponentów do rozproszonego uczenia i inferencji. Takie węzły mogłyby działać niezależnie w warunkach zagrożeń (awarie, embargo, odcięcie od chmury), ale jednocześnie współdziałać w trybie sieciowym w ramach krajowej lub europejskiej federacji, zgodnej z ideą suwerenności cyfrowej (European Commission, 2022).
Już dziś inicjatywy takie jak GAIA-X, LUMI czy EuroHPC JU stanowią fundamenty takiego myślenia. W Polsce poczyniliśmy już znaczące kroki w tym kierunku, czego przykładem jest uruchomienie krajowych komputerów kwantowych, takich jak PIAST-Q czy Odra 5, które wpisują się w europejską infrastrukturę. Niemniej jednak, skala i zasięg tych działań wciąż wymagają znacznego zwiększenia, aby w pełni sprostać wyzwaniom i wykorzystać potencjał budowy rozległej, suwerennej infrastruktury obliczeniowej na miarę globalnych ambicji. Budowa w pełni polskiego centrum kompetencji AI+Quantum, działającego zarówno jako ośrodek edukacyjno-badawczy, jak i operacyjny hub obliczeniowy powinna być jednym z filarów strategii państwa na nadchodzącą dekadę.
Z technicznego punktu widzenia, integracja AI z komponentem kwantowym może przyjąć formę modularnego agenta decyzyjnego, który operuje na lokalnym urządzeniu edge (np. serwerze, urządzeniu przemysłowym, routerze krytycznej infrastruktury), ale wybrane operacje optymalizacyjne, symulacyjne lub predykcyjne deleguje do lokalnego lub federacyjnego systemu kwantowego.
Taki agent mógłby składać się z:
Całość powinna być zabezpieczona kryptografią postkwantową, zgodną z wytycznymi NIST oraz z unijnym modelem Security by Design. Tak zaprojektowany agent mógłby znaleźć zastosowanie m.in. w systemach zarządzania kryzysowego, przemyśle energetycznym, administracji publicznej, a także w sektorze obronnym. Kluczowe jest jednak to, aby pełna ścieżka przetwarzania od danych wejściowych po decyzje znajdowała się pod kontrolą lokalnych operatorów i regulatorów, a nie wyłącznie podmiotów komercyjnych działających na mocy zagranicznego prawa.
Ostatnia dekada nauczyła decydentów, że w sferze cyfrowej nie ma „neutralności infrastrukturalnej”. Kto kontroluje dane, modele i infrastrukturę obliczeniową ten kontroluje również interpretację rzeczywistości, dynamikę rynku i potencjalne decyzje polityczne. Dlatego właśnie koncepcja suwerenności cyfrowej, nie jako izolacjonizm, ale jako zdolność do niezależnego działania w warunkach niepewności powinna być podstawą myślenia strategicznego o AI+Quantum.
Suwerenność ta wymaga kilku równoległych filarów:
Wspieranie rozwoju agentów AI i komponentów kwantowych w oparciu o takie ramy nie tylko wzmocni zdolności państwa do reagowania na przyszłe kryzysy, ale też zapewni, że przyszłe rozwiązania będą rzeczywiście służyły społeczeństwu, a nie wyłącznie interesom dominujących dostawców lub obcych jurysdykcji.
Dekada 2025–2035 będzie kluczowa dla ukształtowania architektury cyfrowej przyszłości zarówno w wymiarze gospodarczym, jak i strategiczno-politycznym. Współistnienie i rosnąca konwergencja dwóch przełomowych dziedzin: sztucznej inteligencji oraz technologii kwantowych, otwiera możliwości nieporównywalne z żadną wcześniejszą rewolucją technologiczną. Ich połączenie w ramach modeli hybrydowych, zdolnych do rozwiązywania złożonych problemów optymalizacyjnych, symulacyjnych i decyzyjnych, stanowi fundament przyszłych systemów autonomicznych, diagnostycznych, predykcyjnych oraz sterujących we wszystkich sektorach gospodarki i administracji.
To jednak nie tylko szansa to również poważne wyzwanie dla państw i organizacji, które nie zdążą zbudować własnego zaplecza technologicznego. Dominacja infrastrukturalna w obszarze AI+Quantum może prowadzić do nowej formy zależności strukturalnej, jeszcze głębszej niż obserwowana dziś koncentracja przetwarzania danych w chmurach należących do nielicznych globalnych graczy. Odpowiedzią na to ryzyko nie może być izolacja, lecz suwerenna integracja czyli zdolność do tworzenia i eksploatacji własnych rozwiązań, które pozostają interoperacyjne z systemami międzynarodowymi, ale nie wymagają ich ciągłego nadzoru, ani stałego dostępu do obcej infrastruktury.
Do 2030 roku należy oczekiwać, że obliczenia kwantowe osiągną poziom stabilności i dostępności umożliwiający ich integrację w realnych środowiskach produkcyjnych, szczególnie w postaci wyspecjalizowanych akceleratorów zadaniowych (quantum coprocessors). Jednocześnie, rozwój lokalnych modeli AI w tym agentów autonomicznych działających w trybie edge lub on-premise stanie się odpowiedzią na rosnące wymagania dotyczące prywatności, odporności i czasu reakcji systemów. Połączenie tych trendów z rozwojem postkwantowych metod kryptograficznych i federacyjnej architektury obliczeniowej stworzy nowy paradygmat: rozproszonej, zaufanej inteligencji opartej na zasobach narodowych.
W perspektywie krajowej i unijnej kluczowe będą trzy elementy: po pierwsze, inwestycje w infrastrukturę technologiczną zarówno obliczeniową, jak i transmisyjną; po drugie, budowa kompetencji poprzez programy edukacyjne, doktoraty wdrożeniowe i stypendia talentowe; i wreszcie po trzecie stworzenie ram prawnych i operacyjnych wspierających tworzenie ekosystemów innowacji, w których współpracują sektor publiczny, uczelnie, jednostki badawcze i przemysł.
To właśnie teraz kształtuje się przyszłość, w której AI nie tylko wspomaga człowieka, ale staje się jego współdecydującym partnerem i to zarówno w codziennych zadaniach, jak i w sprawach fundamentalnych: zdrowiu, bezpieczeństwie, zarządzaniu zasobami i reagowaniu na kryzysy. Od tego, czy jako państwo i wspólnota będziemy w stanie kontrolować tę przyszłość, zależy nie tylko nasza konkurencyjność, ale również, szerzej niezależność decyzyjna, stabilność społeczna i bezpieczeństwo kulturowe w świecie, w którym dane i modele stanowią nową formę władzy.
Zgodnie z zasadami rzetelności intelektualnej, informuję, że podczas pracy nad tekstem wykorzystywane były narzędzia generatywnej AI (ChatGPT-4, Gemini, Bielik), służące m.in. do porządkowania argumentacji, konsultacji źródeł oraz redakcji językowej.
