Jan Moberg besøker Sintef i Oslo og snakker med seniorforsker Frans Fuchs og sommerstudentene Selmer Gilje og Dina Syverud Lindland. De har laget en KI-drevet kodegenerator med RAG som gjør kvantekodebase mer tilgjengelig, og snakker om kvantemaskiners styrker ved optimeringsproblemer.
02:26
Kvantemaskiner kan forbedre løsningene på komplekse optimeringsproblemer i industrien gjennom spesialisert programmering og kodeutvikling.
16:16
Studenter deler erfaringer fra sommerprosjekter og planlegger å fokusere på kvanteprogrammering i sine videre studier.
Transkript
Nemnt i episoden
Sintef
Forskningsinstitutt i Oslo der sommerstudentprosjektet med kvanteteknologi og KI foregår.
Sintef Center for kvanteteknologi
Senteret Frans Fuchs leder, vert for sommerstudentene.
NTNU
Universitetet der begge studentene studerer fysikk/fysikk-matematikk.
Frans Fuchs
Seniorforsker som inviterte podkasten; har utviklet kodebasen studentene jobbet med.
Selmer Gilje
Sommerstudent, bachelor fysikk NTNU, jobbet med KI-grensesnitt.
Dina Syverud Lindland
Sommerstudent i fysikk og matematikk NTNU, vil ta master innen kvantefeltet.
Jan Moberg
Podkastvert som intervjuer deltagerne.
Next-prosjektet
Forskningsprosjekt om kvantedatamaskiner for industris optimeringsproblemer.
QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm)
Optimeringsalgoritme i kodebasen studentene gjorde mer tilgjengelig.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
Teknikk der språkmodell feeder kodebasen som kontekst for å generere kode.
GPT-4
Språkmodell brukt i systemet; andre modeller også utforsket.
GitHub
Der kodebasen er offentlig tilgjengelig for nedlasting.
Delta
Fagforening, sponsor/reklame i episoden.
TU
Utgiver av Teknisk Sett-podkasten.
Deltakarar
host
Jan Moberg
guest
Frans Fuchs
guest
Selmer Gilje
guest
Dina Syverud Lindland
Sponsorar
Delta
Poeng
Bedre å bli kastet ut i noe som er litt for vanskelig enn å jobbe et sted hvor det kanskje er for lett.
Studentenes erfaring med den bratte læringskurven i sommerjobben hos Sintef.
Det er flere måter å stokke en kortstokk på enn det er atomer på hele jorda og molekyler i hele universet.
Vivid illustration of how incomprehensibly large combinatorial problems are.
Vi har på en måte gjort en tidsreise tilbake til 50-tallet, hvor du sitter egentlig med en krets – ikke en mikrochip lenger.
Kvante-teknologien sammenlignes med klassisk databehandling i sin tidlige fase.
En kode er aldri ferdig.
Frans Fuchs om det pågående utviklingsarbeidet med studentenes grensesnitt.
Man vet jo aldri hvordan teknologi kan skaleres.
Om parallellen mellom tidlig kvanteteknologi og tidlige klassiske datamaskiner.
Det er ikke bare en bedre klassisk datamaskin – det er en annen type datamaskin.
Om at kvantemaskiner krever en ny måte å tenke koding på.
Påstandar
Podcasten Teknisk Sett er en podcast fra TU, ledet av Jan Moberg, og episoden ble spilt inn hos Sintef i Oslo.
Kontekstinformasjon om episoden.
Frans Fuchs er seniorforsker og leder av GEMINI i Center for kvanteteknologi (Sintef).
Navnet «GEMEN» i transkriptet er sannsynligvis en feil for «Gemini».
Sintef har et sommerprogram for studenter som har pågått i sikkert seks år eller mer.
Sommerstudentene jobbet på et pågående forskningsprosjekt kalt Next, som handler om å bruke kvantedatamaskiner til å løse optimeringsproblemer i industri.
En CPU finnes i alle datamaskiner og telefoner og kan gjøre hva som helst, men er middels rask; en GPU er raskere men begrenset til et smalere bruksområde; en QPU (Quantum Processing Unit) er enda mer spesialisert.
Sanne Selmer Gilje studerer bachelor fysikk ved NTNU, og Dina Syverud Lindland studerer fysikk og matematikk ved NTNU.
Studentene hadde holdt på nesten åtte uker som sommerstudenter, med to uker obligatorisk ferie i tillegg.
Studentene jobbet med et grensesnitt rundt en kodebase som implementerer Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA).
Kodebasen er utviklet av Frans og andre forskere, og er tilgjengelig for nedlasting fra GitHub.
Studentene brukte språkmodeller og RAG (Retrieval Augmented Generation) til å gi kontekst fra kodebasen, slik at modellen kan søke i den, generere kode, kjøre koden og vise output.
De brukte GPT-4 som motor, men utforsket også ulike modeller, hvor noen enklere modeller kjører raskere og kan være like gode.
Systemet kan kjøre med off-grid (lokale) modeller, noe som gjør at data som ellers ville vært vanskelig å dele kan brukes.
Kvantedatamaskiner forventes å utkonkurrere klassiske datamaskiner på kombinatoriske problemer som eksploderer eksponensielt i mulige løsninger.
En kvantemaskin kan utforske mange mulige løsninger samtidig takket være superposisjon, der kubitter kan ha flere tilstander enn bare 0 og 1.
Det er flere måter å stokke en kortstokk med 52 kort på enn det er atomer på jorda og molekyler i universet.
Et ofte brukt eksempel på størrelsen av kombinatoriske rom.
Uten riktig tilpasset kode kan en kvantemaskin faktisk jobbe tregere enn en vanlig maskin.
Studentene jobbet med to prosjekter: å gjøre QAOA-koden mer tilgjengelig, og LX-mixer, som også handler om kvanteprogrammering.
Sanne har bestemt seg for å ta flere kvantekurs til høsten, og begge studentene vurderer å skrive master innen kvanteprogrammering eller et kantefelt.
Frans' gruppe har masterstudenter hvert år som skriver master innen kvantecomputing.
Sintef jobber videre med samme teknologi på en stor eksisterende kodebase skrevet over flere år med internasjonale forskere, for å gjøre den tilgjengelig i andre settinger.
Jan Moberg var på verneplikten i forsvaret ved forsvarets datascentral og brukte hullkort.
Lastar
Ha det.
Ja, nå som Geir har sluttet å klage over jobben, kan han endelig sitte ved middagsbordet igjen. Tusen takk, Delta! Snakk med oss i Delta, fagforeningen som hører deg. Du hører på Teknisk Sett, en podcast fra TU. Mitt navn er Jan Moberg, og i dag er jeg hos Sintef i Oslo.
og har blitt invitert hit for å høre om et prosjekt som er sommerprosjekt for studenter. Men jeg fikk invitasjonen fra deg, Frans Fuchs. Hei. Hallo. Takk for at jeg fikk komme. Tusen takk for at du tok turen hit. Ja, du er seniorforsker og leder av GEMEN i Center for kvanteteknologi. Og da må jeg, før jeg gjør noe videre, jeg ble veldig nysgjerrig. Du får studenter til å komme hit og jobbe om sommeren.
Hvordan rekrutterer dere sommerstudenter? Ja, det vi gjør er jo at vi har en utlysning ute, og så er vi veldig heldige som får veldig mange gode søkere. Og så tar vi noen, vi snakker med dem. De må ikke bare være teknisk gode og ha gode karakter som de gjerne har. De vi velger, men de må også passe inn til de oppgavene vi har. De må
De må være flinke til å jobbe i team, jobbe med oss, og det må klikke litt. Så det er et ganske finmasket filter for å komme inn? Ja, vi er veldig heldige der at vi kan velge blant kremen av kremen. I og med at du har invitert oss opp her i dag for å snakke med to av de studentene som har vært her i sommer, så skjønner vi at dette prosjektet har vært veldig lykket.
Yes, det prosjektet her gikk veldig bra. De har jo tilkoblet et pågående prosjekt som vi har fått gjennom forskningsåret, som heter Next, og
Og i det prosjektet, det er litt større, og da ser vi på hvordan man kan bruke kvantedatamaskiner til å løse optimeringsproblemer, som gjerne kommer opp i en sånn setting med industri. Ja, riktig, men svært komplekse prosjekt eller problemstillinger. Da må du bare fortelle lytterne her, kvantemaskiner og den spesielle bruken de er egnet for,
Ja, kvantedatamaskiner er jo, jeg kunne sikkert snakke deg kjempelenge, så jeg skal prøve å spisse litt til. Kvantedatamaskiner, de som er kjent med CPU og GPU. En CPU er jo på en måte det vi har alle i alle datamaskiner og telefoner, og den kan gjøre hva som helst egentlig. Og det er en sånn middels rask til å løse ting, og
å beregne ting. Og så er det en GPU som kan være mye raskere, men er mye mer snevert område det kan brukes på med fordel. Og så er det litt det samme med en ofte kalles kvantitatremaskine som QPU, Quantum Processing Unit,
For den er enda mer snevert, men for de oppgavene den er god til, er den kjempegod. Ja, dette har jeg skjønt også. Disse GPU-ene er jo veldig populære nå i forbindelse med disse kunstige, altså chat-GPT og annet, hvor selskapene videre har jo levert mye. Så du har liksom vanlig CPU, så har du GPU, og så har du det mest kraftfulle som er kvante, men da er du inne på spesiell bruk. Ja.
Nei, men dette høres veldig spennende ut. Jeg må jo da høre med disse to studentene. Det er Samme Selmer Gilje, som er student bachelor fysikk NTNU. Hei. Hei. Og vi har Dina Syverud Lindland, student fysikk matematikk NTNU. Hei. Jeg må jo først spørre da, hva tenkte dere da dere søkte sommerjobb for å jobbe med dette?
Jeg synes det så ekstremt spennende ut. Jeg tenkte først at jeg nesten lurte på om man kvalifiserte nok, eller kunne få nok informasjon til å gjøre noe som var nyttig i den samme jobben.
Så jeg var nesten litt skremt da jeg søkte, men jeg synes jeg bare ble tatt veldig godt imot og fått lært så ekstremt mye i starten. Så det var faktisk mye mindre skummelt enn jeg opprinnelig trodde. Det beste er jo at du unnått å være beskjeden, at du faktisk søkte. Ja, det er vel kanskje steg nummer én da. Jeg var close på å tenke at det var litt for farfetch nesten for meg, men jeg synes det har vært veldig gøy å få kommet inn. Jeg synes jo fra det vi har nå fått gjort, så har jeg følt at vi har lært veldig mye og fått oppnått.
bidratt med noe som har litt verdi for opplys. Ja, det er ingen selvfølge å få brukt den kompetansen man får i utdanningen så tidlig i en sommerjobb. Så det har jo vært en flott mulighet.
Og så er det jo, tenker jeg da, bedre å bli kastet ut i noe som er litt for vanskelig enn å jobbe et sted hvor kanskje det er for lett. Rutiner? Ja, det har vært en veldig bratt læringskurve, men det gir ekstrem mestring. Jeg er opptatt
Håper dere andre til å søke jobb der de kanskje må lære ting veldig fort. Ja, og det spesielle nå er jo at jeg kommer jo innom her nå siste dagene dere er her. Stemmer det? Ja. Hvor mange uker har dere holdt på? Nesten åtte nå. Eller åtte, ja. Såpass, ja. Hele sommerferien egentlig? Ja, det var to uker obligatorisk ferie, og det var vel det eneste. Ja, ja, ja.
Nei, det er superspennende, og jeg skjønner at en ting dere har jobbet med da, det er jo dette grensesnittet da, for å finne en god kode som skal brukes på en kvantemaskin. Er det riktig beskrevet? Ja, det er det.
Og der er det jo en, jeg har jo fått det litt sånn demonstrert før opptak her, men Quantum Approximation Optimization Algorithm, er det riktig? Ja, dette er en kodebase som er utviklet av Frans og andre forskere. Så det er en eksisterende kodebase? Ja, og det er en ganske stor kodebase som tar i bruk denne optimeringsalgoritmen.
Og det vi har gjort da med dette grensesnittet, som er et av prosjektene vi har jobbet på, det er å ta i bruk språkmodeller, og såkalt RAG, Retrieval Augmented Generation, hvor du da feeder inn i en sånn språkmodell, som for eksempel GPT,
kontekst, filer, programmeringsfiler, denne kodebasen, og så kan den søke i den når den svarer på spørsmål, genererer kode, og til og med kjøre den koden og vise outputet. Og det som er så spesielt med det er at det blir veldig spesialisert på denne kodebasen, slik at du får bedre svar innenfor dette enn det du ville fått med for eksempel vanlig chat GPT som ikke.
har den konteksten. Ja, men det jeg har skjønt er at dere kan bruke hvilket som helst av disse kunstigeligens motorene i systemet. Ja, så denne språkmodellen kan man jo oppdatere underveis, denne LLM'en, og da kan jo den bli bedre og bedre, bare ettersom annen teknologi utvikles også. Ja, hva har dere brukt i sommer? Hvilke motor ligger i bunnen? GPT-4 for eksempel, men vi har utforsket ulike modeller, og
Og noen modeller er enklere, men de kjører raskere, og de kan være like gode, så det er jo litt sånn. Ja, for nå er vi inne på et spesialfelt, hvor dette kjører jo da lokalt, ikke sant? Nå må dere arrestere meg hvis jeg ikke har bestemt det. Og ikke bare er det lokalt, men det er jo et eksisterende bibliotek eller database man skal behandle. Og så er det da off-grid-modeller,
dette er lokalt, så det betyr også at dere kan putte inn data som ellers ville vært vanskelig å bruke da, hvis det var ute på det store
store nettet. Ja, så det som også har vært å nevne er at den kodebasen er jo faktisk ikke, den kan vi jo laste ned fra GitHub, så den er faktisk tilgjengelig for folk. Åja, den er jo akkurat. Men vi har generert, eller vi har jo da skrevet kode som tar utslipp til det, og kanskje hvis vi da får, vi har en prototype på her nå, men dersom vi blir fornøyd nok med den, så kan man jo eventuelt legge den til kodebasen som man har.
Men jeg må jo høre dere også, fordi jeg fikk jo høre litt fra Frans her om hva som er spesielt med kvantemaskiner, men har dere jobbet med kvantemaskiner før? Nei, det er første gangen jeg er virkelig borte i det tekniske. Ja, samme her egentlig. Hvordan var det da? Nå blir jo dette med kvantemaskiner, det blir jo hørende veldig spesielt ut, og det er det jo også, men hvordan har den erfaringen vært?
Det var veldig mye å sette seg inn i i starten når du har vant deg med fag, og du har vant deg med å skrive liksom ligninger for hånd, og sånne type ting, og så på en måte skulle ta og knytte det opp mot programmering, og med litt mer tekniske ting som på en måte som er i bruk da. Så sånn sett var det veldig bratt på læringskurve i starten på det. Det har vært veldig spennende å se hvordan det da faktisk kan løse større problemer med dette da. Ja, så har vi jo ikke...
Vi ser jo ikke en kvantedatamaskin så mye i hverdagen. Ja, og man får jo en liten sånn... Det har faktisk vært noe å sette seg inn i sånn, hva er dette? Hvor ligger utviklingen? Hvor på utviklingen er vi nå? Hva brukes det til? Hvis du tenker en klassisk datamaskin da, da de ble utviklet første gang, så var det ganske nisjebruksområder
og veldig teknisk, og ganske små grupper, og ingen hadde sett for seg at det kom til å eksplodere, og at alle skulle ha en liten datamaskin i lomma. Vi har på en måte gjort en tidsreise tilbake til 50-tallet, hvor du sitter egentlig med en krets. Det er ikke et mikrochip lenger, det er en...
back to basics og den oppskaleringen som man håper kan skje den er jo ikke skjedd enda så det er veldig kult fordi du er faktisk du kan koble det veldig mot historisk sett det
Det var veldig teknisk nå, men man vet jo aldri hvordan teknologi kan skaleres. Nei, jeg husker da jeg var i forsvaret på verdenplikten, så var jeg på forsvarets datacentral, og da var det hullkort som jeg hadde. Så vi er litt tilbake dit da. Ja, det er programmering på 50-tallet, rett og slett. Men har dere fått noe inntrykk eller erfaring med konkrete brukerområder, brukercase?
Ja, de fungerer veldig bra på optimeringsalgoritmer. Kvantemaskinene fungerer? Ja, det er det man ser for seg at de vil utkonkurrere klassiske datamaskiner på. Det er lett å se for seg at en datamaskin kan gjøre alt mulig.
Datamaskinen kan gjøre ting veldig fort, men disse problemene som kvantidatamaskiner kan gjøre bedre, det er kombinatoriske problemer. Problemer som eksploderer eksponensielt i mulige løsninger.
Svært komplekse problemer, ja. Ja, eller det er problemer som har, vi kaller det liksom bottleneck, at det har på en måte, det ser på en måte kanskje ikke, det er ikke så mange komponenter i starten, men så er det veldig, veldig mange kombinasjoner av ting, som gjør at det er veldig mange muligheter, og det er det jeg synes er litt sånn spennende med kvanter, er at de kan utforske alle disse mulighetene samtidig. En datamaskin vil jo se på en, en mulighet, en og en kombinasjon av for seg, og det vil ta kjempe, kjempe lang tid for disse største kombinatoriske problemene, mens en kvantedatamaskin vil kunne utforske alt samtidig.
Og her er vi inne på det at en kvantemaskin kan inneholde flere tilstander enn bare 0 og 1. Riktig, det er akkurat den superposisjonen. Det er disse kubitsene som har en annen tilstand. Og det er kanskje noe jeg også har tenkt litt selv, at hvorfor kan vi ikke bare løse det med en vanlig datamaskin, men hvis du har
Hvis du faktisk ser på hvordan ting som skalerer eksponensielt skalerer, det er nesten helt ubegripelig hvor mange ulike løsninger du har, og så er det kanskje en eller to. Som er optimale, ja. Ja, så det er den bottlenecken som jeg snakker om, at du har kanskje et lite datasett,
Det er et ganske begripelig datasett. For eksempel en kortstokk, det er 52 kort, det er veldig lett å forstå, men det er flere måter å stokke en kortstokk på enn det er atomer på hele jorda, og molekyler i hele universet. Vi forstår egentlig ikke hvor store disse kombinatoriske problemene er.
Jeg er jo glad for at jeg går gjennom hverdagen uten å tenke på det hver gang jeg ser mulighetene. Men det kommer jo veldig godt fram i det arbeidet dere har gjort, at du kan ikke bare bruke vanlig kode på en kvantemaskin. Det krever en ny type kode og en ny måte å tenke på for å få det meste ut av kvantemaskinen. Hvis ikke så kan den kvantemaskinen faktisk jobbe tregere enn en vanlig maskin.
Ja, det er ikke bare en bedre klassisk datamaskin. Nei, det er en annen type. Det er en annen type datamaskin, rett og slett. Men jeg må jo spørre dere da, hvordan føler dere nå? Nå har dere bare dager igjen her. Denne podcasten kjører vi på torsdag denne uken. Den ble spilt inn på tirsdag, på fredag siste dag, er det det? Ja. Ja.
Kjenner dere nå at dere har fått være med på at dere kan reise her for å tenke «yes, vi fikk gjort en jobb»? Ja, det føler jeg egentlig absolutt at vi har. Jeg føler liksom at vi bidrar inn med noe, og det er jo egentlig det forskningen er generelt, at man føler man har bridret til noe på en måte. Så ja, vi har jobbet på to prosjekter, blant annet den som skal prøve å gjøre
QA og A-koden til Frans mer tilgjengelig, og også LX-mixer som er en annen litt sjekk på siden, som også er da med kvanteprogrammering da. Bra. Frans, føler du at koden din har blitt ivaretatt godt, og at de har gjort et bra arbeid i sommer? Det har de absolutt. De har virkelig... Jeg kunne ikke vært mer fornøyd. Du kan ikke si noe annet nå da, men... Jeg mener det også. Jeg kunne ikke vært mer fornøyd, så jeg er stor fornøyd. Ja, absolutt.
Hva er neste utfordring innenfor dette prosjektet?
Vi skal selvfølgelig fortsette med det som er påbundt her. Jeg synes det er veldig lovende spor at flere og flere kan ta dette i bruk. Det er jo det Sintef er for, at vi er det bindeledde som tar forskning i bruk, og det er jo på en måte det perfekte use case her.
Vi jobber litt med samme teknologi, at vi har en stor eksisterende kodebase som er skrevet over flere ti år med internasjonale forskere, og den på en måte gjør vi også tilgjengelig i andre settinger på samme måten. Så det er litt som en generell ting vi gjør nå på internasjonalt.
i den gruppa jeg jobber i. Kommer arbeidet til Dina og Samne til å bli brukt videre her nå? Absolutt. Vi må jo utvikle det. En kode er jo aldri ferdig. Nei, men dette grensesnittet som de har vært med på i sommer, den kan jo brukes både med varierende type motorikk fra chat, eller altså KI-motorer, og den kan...
brukes når biblioteket med kode blir fylt opp med mer, så det er jo et fleksibelt løsning. Ja, det er det.
Hva ser du for deg neste år da? Er det nye sommerjobber som skal utvikle dette videre? Ja, det ser jeg for meg. Vi har jo hatt dette sommerprogrammet i sikkert seks år nå, kanskje mer. Vi har alltid veldig gode søkere, og vi har alltid veldig gode kandidater som jobber hos oss.
og de jobber hos oss og utvikler ting videre. Så det skal jeg absolutt fortsette med. Sanne, du skal tilbake til NTNU nå. Det er riktig. Du har holdt på med en bachelor. Var det fysikk? Ja, riktig. Hva tar det med deg tilbake i studiene? Nå kan du sitte litt med nesa i sky og ha gjort et ordentlig arbeid i sommer. Ja, man tar jo aldri å slappe av for det. Man må alltid fortsette å utvikle seg. Så jeg tror jeg kommer til å ta med...
mye av hvordan man har gjort det i starten i sin teft med at du utforsker først når vi kommer til sommerjobben så liksom på en måte utforsker du mange grener og hvordan man får tid til det ja, man får lære seg det liksom se litt på forskjellige muligheter i starten for å så spise seg inn på noe det synes jeg har vært veldig nyttig som jeg tror jeg håper at jeg tar med litt med i fagene mine med at du på en måte utforsker flere områder innenfor fagene mine
Og jeg kommer også til å ta med meg den erfaringen med at jeg har hatt det veldig gøy med akkurat dette type arbeidet. Og så må jeg vinkle masteroppgaven min etter hvert. Så det er jo absolutt en mulighet å skrive noe inn for kvanteprogrammering, håper jeg på. Så det er med på å påvirke dine valg av kurs og masteroppgave og...
i det hele tatt. Ja, absolutt. Jeg har bestemt meg for å ta flere kvantekurs til høsten, som er jo da godt på grunn av dette også, blant annet. Hva tenker du, Dina? Blir det kvantesprang innenfor studieretning for deg også? Du holder jo på innenfor fysikk og matematikk. Ja. Ja.
Ja, jeg vet at jeg vil gå inn i et kantefelt når jeg skriver masteren. Jeg synes det er friktelig spennende. Både det praktiske vi har jobbet med i sommer, og det teoretiske fysisk. For jeg studerer jo fysikk, jeg også. Så det er veldig spennende.
Ja, altså jeg synes jo det er utrolig flott å høre at vi her har virkelig bygd et moment, ikke nok lite, men to studenter er en god start for å bringe Norge videre. Det er jo viktig, Frans, og det må jo være gøy for deg å høre. Det er absolutt gøy, og vi har jo også masterstudenter hvert år som skriver master innen kvantekomputing.
Ja, nei, bare takk for hendelsene, for her lærte jeg mye. Og takk til deg, Frans Fuchs, for å ha tatt kontakt, og ikke minst takk til Sanne og Dina for å fortelle om sommerjobben og alt det dere har gjort. Og lykke til videre, både for Sintef og på studiene. Tusen takk. Og mitt navn er Jan Moberg.