Квантовые вычисления обладают потенциалом революционизировать ИИ, несмотря на то, что они все еще находятся на ранних стадиях. Такие компании, как Microsoft, IBM, Google и Honeywell, уже инвестировали в технологии для создания многих инноваций и прорывов.
Но, прежде чем мы продолжим, давайте сначала поймем:
Ну, квантовые вычисления очень похожи на традиционные вычисления, поскольку они полагаются на биты для кодирования информации. Но то, что делает квантовые вычисления уникальными, — это его версия битов, также называемая кубитом.
Qubit делает квантовые вычисления революционными, поскольку он может иметь информацию в нескольких состояниях одновременно. Это приводит к эффектам квантовой механики, таким как запутанность и суперпозиция.
И, если вам интересно, да, это жуткий мир кошки Шредингера, как живой, так и мертвой.
По словам доктора Джея Гамбетты, вице-президента IBM Quantum, “Квантовые вычисления-это новый вид вычислений, использующий те же физические правила, которым следуют атомы для манипулирования информацией”.
“На этом фундаментальном уровне квантовые компьютеры выполняют квантовые схемы—как логические схемы компьютера, но теперь используют физические явления суперпозиции, запутанности и интерференции для реализации математических вычислений, недоступных даже нашим самым продвинутым суперкомпьютерам”.
Квантовые компьютеры еще не стали мейнстримом; их появление потребует алгоритмов. Недавно Google запустила новую версию TensorFlow Quantum (TFQ), фреймворка TensorFlow. TFQ — это библиотека с открытым исходным кодом для прототипирования моделей обучения, позволяющая разработчикам создавать гибридные алгоритмы ИИ.
TFQ, интеллектуальное объединение TensorFlow и Cinq, позволяет создавать модели глубокого обучения, сочетающие как традиционные, так и квантовые методы вычислений для работы с минимальными строками Python.
Google AI в своем блоге сказал, что TFQ был разработан, чтобы предоставить необходимые инструменты для объединения методов квантовых вычислений и машинного обучения исследовательских сообществ для создания и управления искусственными квантовыми системами. например, шумные квантовые процессоры промежуточного масштаба (NISQ) с ~50-100 кубитами.
Квантовые вычисления направлены на расширение возможностей традиционных вычислений путем выполнения задач точно и эффективно, чем обычные компьютеры. Эксперты считают, что вместо замены своих традиционных аналогов квантовые компьютеры будут использовать классические компьютеры для поддержки своих специализированных способностей.
Для запуска все более сложных программ ученые десятилетиями пытались улучшить программное обеспечение; однако оптимизация программного обеспечения имеет свои ограничения.
Со все более сложными машинами бизнесу рано или поздно потребуются более мощные машины. Поэтому эксперты работают над тем, чтобы найти способ извлечь ценность, ускорив этот процесс из неуправляемых массивов данных. Это породило новую дисциплину, известную как квантовое машинное обучение.
Теперь мы знаем, что квантовое машинное обучение более эффективно, чем классическое машинное обучение. Однако до сих пор неизвестно, в какой степени эти модели появляются в практических приложениях.
Итак, давайте набросимся на то, как квантовые вычисления могут изменить будущее искусственного интеллекта:
Каждый день мы сталкиваемся с новыми технологиями, например, ИИ и машинным обучением. Эти технологии, как правило, потребляют много данных, что затрудняет для традиционных компьютеров оценку массивных наборов данных.
С другой стороны, квантовые компьютеры предназначены для управления огромными наборами данных, а также для быстрого обнаружения аномалий и выявления закономерностей. Разработчики могут управлять потенциалом кубитов с помощью недавно запущенной итерации новых конструкций и улучшений, внесенных в код квантовой коррекции ошибок.
Еще один способ, которым квантовые вычисления могут способствовать революции, помимо выборки больших наборов данных, должен быть одинаковым для решения всех видов бизнес — проблем. Квантовые компьютеры дадут огромную власть предприятиям для лучшего принятия решений.
Сегодня компании управляют ростом набора данных, который быстрее, чем наши вычислительные ресурсы. Квантовые компьютеры могут завершить эти вычисления в течение нескольких секунд, которые сегодняшние компьютеры могут занять годы, чтобы вычислить.
Традиционные компьютеры работают по принципу суперпозиции, представляющему собой комбинацию нуля и единицы, в отличие от традиционных компьютеров. Из-за этого квантовые компьютеры экспоненциально быстрее и могут выполнять несколько вычислений с несколькими входами одновременно.
Квантовый компьютер Google может вычислять в 100 миллионов раз быстрее, чем современные компьютерные системы. Такая система имеет решающее значение для обработки монументального объема данных, ежедневно генерируемых предприятиями. Быстрый расчет может быть использован для решения очень сложных реальных задач путем преобразования их в квантовый язык.
С увеличением объема данных предприятия теряют связи с классическими вычислительными системами. Они требуют сложных моделей с потенциалом для обработки самых сложных ситуаций, чтобы иметь лучшую структуру данных.
Здесь квантовые компьютеры играют огромную роль, создавая лучшие модели с квантовыми технологиями. Они приводят к снижению финансового взрыва в банковском секторе, улучшению лечения заболеваний в секторе здравоохранения и улучшению логистической цепочки в обрабатывающей промышленности.
Организации сталкиваются с проблемой различных объемов предоставляемых данных, либо это может быть слишком много или слишком мало. Много раз данные помещаются в различные наборы данных для управления и интеграции нескольких наборов данных
Квантовые компьютеры могут быть использованы может делает процесс быстрее и анализа проще. Это означает, что предприятия позволят быстро анализировать и интегрировать большие наборы данных для улучшения и преобразования возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта.
Способность квантовых компьютеров обрабатывать многие ставки делает их адекватным выбором для решения бизнес — задач.
Приложения квантовых вычислений с интеграцией ИИв банковском и финансовом секторе улучшат обнаружение мошенничества и будут бороться с ним.
Модель обнаружения мошенничества,обученная с использованием квантовых компьютеров, способна обнаруживать труднодоступные шаблоны с использованием обычного оборудования. Однако улучшение алгоритмов помогает управлять объемом информации.
Кроме того, для компаний, стремящихся предоставить клиентам в секторе BFSI индивидуальные продукты, лучшим способом достижения этой цели является использование передовых систем рекомендаций. Несколько квантовых моделей также могут быть использованы для повышения производительности этих систем.
Когда вы углубляетесь в детали, вы начинаете понимать скрытые оговорки и существующие проблемы квантовых вычислений.
(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!
Спасибо! Ваша заявка принята
Спасибо! Ваша заявка принята
