Výzkumný tým z University College London publikoval 17. dubna 2026 studii v časopise Science Advances, která ukazuje, že spojení kvantového výpočtu a umělé inteligence není jen teoretický koncept. Naopak, první výsledky naznačují reálný posun v tom, jak dokážeme předpovídat chování složitých systémů.

Autoři studie, mezi nimi Maida Wang, Xiao Xue, Mingyang Gao a profesor Peter V. Coveney, vyvinuli hybridní přístup, který kombinuje kvantové zpracování dat s klasickým strojovým učením. Tento model podle jejich dat dosahuje zhruba o 20 procent vyšší přesnosti než současné AI systémy založené čistě na klasických počítačích.

Zásadní rozdíl spočívá v tom, jak kvantové počítače pracují s informacemi. Na rozdíl od běžných bitů, které mají hodnotu 0 nebo 1, kvantové bity neboli qubity mohou existovat v kombinaci obou stavů zároveň. Navíc mezi nimi vznikají vazby, které umožňují popsat velké množství možných stavů i s relativně malým počtem qubitů.

Podle profesora Petera Coveneyho je právě tohle klíč k lepším předpovědím. Klasické simulace složitých systémů mohou trvat týdny, zatímco AI modely bývají rychlejší, ale ztrácejí přesnost v delším čase. Nový přístup se snaží spojit výhody obou světů.

Lepší předpovědi pro klima i medicínu

Studie se zaměřila na takzvané chaotické systémy, tedy jevy, kde i malá změna může zásadně ovlivnit výsledek. Typickým příkladem je proudění kapalin a plynů, známé jako fluidní dynamika. Právě zde dosahoval nový model nejlepších výsledků.

Kvantový počítač v tomto případě neprovádí celý výpočet. Je využit pouze v klíčové fázi trénování modelu, kdy pomáhá identifikovat stabilní statistické vzory v datech. Tyto vzory pak využívá klasický superpočítač při samotném učení.

Výsledkem je nejen vyšší přesnost, ale i výrazně nižší nároky na paměť. Podle autorů studie bylo potřeba až stonásobně méně paměťových zdrojů než u běžných metod. To je zásadní rozdíl, který může rozhodovat o praktickém nasazení.

Výzkum využil kvantový počítač společnosti IQM s 20 qubity, který byl propojen se superpočítačem v Leibniz Supercomputing Centre v Mnichově. Celý systém pracuje za extrémně nízkých teplot blízkých absolutní nule, tedy přibližně minus 273 stupňů Celsia.

Autoři tvrdí, že jde o jeden z prvních praktických důkazů takzvané kvantové výhody. To znamená, že kvantový systém dokáže řešit úlohy efektivněji než klasické počítače.

Podle Maidy Wang může tento přístup otevřít cestu k novým metodám modelování klimatu, proudění krve v lidském těle nebo interakcí molekul. Xiao Xue pak zdůrazňuje, že jde o první reálné propojení kvantových výpočtů s klasickým strojovým učením při řešení dynamických systémů.

Výzkum zároveň ukazuje, že současná omezení kvantových počítačů, jako je šum nebo chybovost, nemusí být zásadní překážkou. Klíčem je jejich chytré zapojení jen tam, kde přinášejí největší přidanou hodnotu.