Kecerdasan buatan kuantum adalah perpaduan komputasi kuantum dan kecerdasan buatan. Siap untuk mendefinisikan kembali apa yang mungkin secara komputasi dan lebih dekat dengan realitas apa yang dipikirkan banyak orang.
Pasar Teknologi Quantum berkembang pesat. Hari ini, bernilai sekitar $ 35 miliar, tetapi perkiraan memperkirakan bahwa ia dapat mencapai $ 1 miliar pada tahun 2030. Jenis pertumbuhan ledakan ini tidak hanya mencerminkan kepentingan finansial dalam teknologi kuantum, tetapi juga kapasitasnya yang panjang.
Faktanya, survei global baru -baru ini yang dilakukan oleh SAS dari 500 pemimpin bisnis di semua industri memperkuat proyeksi ini, karena menemukan bahwa minat pada kuantum AI sangat tinggi, dengan lebih dari 60% responden yang mengindikasikan bahwa mereka berinvestasi atau secara aktif mengeksplorasi peluang dalam teknologi.
Namun, ini bisnis Para pemimpin juga mengutip hambatan penting untuk adopsi kuantum. Di antara kekhawatiran utamanya adalah biaya tinggi (38%), kurangnya pemahaman atau pengetahuan (35%) dan ketidakpastian tentang penggunaan praktis dunia nyata (31%).
Hasil survei menunjukkan bahwa meskipun minat pada kuantum AI sedang meningkat, organisasi membutuhkan rute yang jelas dan panduan yang jelas untuk membuat teknologi ini dengan lebih baik.
Kepala Ilmu Data di SAS.
Apa itu Quantum AI?
Quantum AI menggabungkan kekuatan komputasi kuantum dengan kecerdasan buatan, mengambil keuntungan dari kekuatan unik dari kedua bidang untuk memecahkan masalah di luar ruang lingkup sistem klasik.
Di jantung komputasi kuantum ada bit kuantum, atau qubit, yang dapat ada di banyak keadaan pada saat yang sama, yang dikenal sebagai tumpang tindih. Hal ini memungkinkan komputer kuantum untuk memproses sejumlah besar informasi secara bersamaan, menawarkan paralelisme jauh di luar kapasitas ilmu komputer berurutan tradisional.
Saat berintegrasi dengan AI, yang menonjol dalam analisis data, pengenalan pola dan pemodelan prediktif, hasilnya adalah sistem yang kuat yang mampu maju di semua industri. AI telah mengubah bidang seperti perawatan medis dan keuangan, tetapi kemajuannya dibatasi oleh keterbatasan ilmu komputer klasik.
Quantum AI juga menggunakan algoritma kuantum untuk meningkatkan model pembelajaran otomatis. Model pembelajaran kuantum otomatis, termasuk mesin vektor dukungan dengan peningkatan kuantum dan jaringan neuron, menggunakan sirkuit kuantum untuk melakukan perhitungan. Sirkuit ini membentuk dasar komputasi kuantum, yang mewakili metode universal untuk menjalankan operasi tambahan.
Dalam jaringan neuron ini, data klasik dikodekan dalam status kuantum. Rotasi parametrik, kusut dan pengukuran memungkinkan sirkuit kuantum untuk mengeksplorasi hubungan yang kompleks secara bersamaan. Output yang dihasilkan dioptimalkan secara klasik dan kemudian kembali ke sistem kuantum, meniru proses penyesuaian berat iteratif yang diamati dalam jaringan saraf tradisional.
Pendekatan hibrida
Karena keterbatasan perangkat keras kuantum saat ini, AI kuantum biasanya diimplementasikan sebagai proses hibrida, yang menggabungkan komputasi kuantum dan klasik. Dalam beberapa sistem, perhitungan kuantum mendahului postprocessing klasik, dan yang lain, adalah sebaliknya.
Banyak pendekatan yang muncul menyiratkan interaksi siklus antara keduanya. Arsitektur hybrid ini memungkinkan para peneliti untuk mengambil keuntungan dari paralelisme kuantum sementara tergantung pada sistem klasik untuk stabilitas, skalabilitas, dan optimasi.
Ketika prosesor kuantum berkembang, kami menyaksikan tahap awal unit pemrosesan kuantum (QPU) dan unit spesifik AI (AIUS) pada platform bersama. Integrasi yang lebih ketat ini menunjukkan masa depan di mana kuantum dan AI secara bersama -sama dikembangkan dengan cara yang semakin saling terkait, menawarkan kinerja dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Aplikasi dan peluang -dunia nyata
Peneliti perawatan medis sedang mengeksplorasi penggunaan kuantum untuk merasionalisasi desain obat -obatan dan membuat penemuan perawatan yang menyelamatkan nyawa lebih cepat dan lebih menguntungkan. Dalam industri jasa keuangan, algoritma kuantum dapat memproses data keuangan yang sangat kompleks dengan cara yang unik dan mengidentifikasi pola itu komputer Itu bisa tersesat.
Sistem AI yang meningkatkan kuantum juga dapat mengelola rantai pasokan dengan efisiensi yang tak tertandingi, atau merevolusi industri logistik dengan mengoptimalkan rute dan inventaris sehingga mereka tidak layak secara komputasi saat ini. Keamanan siber Anda dapat mengalami salah satu perubahan paling dramatis, karena Quantum AI menawarkan risiko dan imbalan. Misalnya, Anda dapat menguraikan standar enkripsi saat ini, tetapi juga menciptakan sistem yang jauh lebih aman.
Konvergensi yang kuat dari komputasi kuantum dan kecerdasan buatan ini tidak hanya nyaman, tetapi juga lompatan transformatif yang secara fundamental dapat mengubah bagaimana kita memproses data, memecahkan masalah dan membayangkan masa depan.
Intinya, kuantum AI didasarkan pada jalinan mekanika kuantum, menggabungkannya dengan pembelajaran adaptif dan kemampuan pengambilan keputusan AI.
Tantangan di depan
Jalan menuju AI kuantum masa depan jauh dari lunak. Faktanya, salah satu tantangan terbesar terletak pada perangkat keras itu sendiri, terutama karena komputer kuantum sangat rumit.
Qubit rentan terhadap dekoherensi, suatu proses di mana keadaan kuantum mereka runtuh karena gangguan lingkungan mereka. Untuk mempertahankan integritasnya, sistem ini harus dipertahankan pada suhu yang dekat dengan nol absolut, dilindungi bahkan dari getaran yang paling berbakat atau gangguan elektromagnetik. Ini membuat mereka tidak hanya mahal tetapi juga sangat kompleks untuk dipelihara dan dioperasikan.
Di sisi perangkat lunak, segalanya sama -sama menantang, karena mengembangkan algoritma yang dapat dieksekusi dalam sistem kuantum sambil mengambil keuntungan dari kemampuan pembelajaran AI adalah tugas yang kompleks. Ini menuntut pengalaman dalam dua bidang yang sangat khusus, fisika kuantum dan pembelajaran otomatis, yang sering tidak ditemukan bersama.
Baru Pemrograman Bahasa, kompiler, dan bingkai pengembangan sedang dibangun dari awal, tetapi kami masih dalam tahap awal perjalanan itu.
Di luar hambatan teknis, ada juga pertanyaan etis yang mendalam untuk dipertimbangkan. Seperti halnya AI, kuantum AI menuntut tampilan reflektif untuk menghindari bias atau penyalahgunaan. Mengingat skalanya, tata kelola yang bertanggung jawab harus dibangun, tidak kacau.
Kekuatan besar yang menjanjikan kuantum berarti bahwa itu bisa menjadi alat manfaat yang luar biasa, atau risiko, tergantung pada bagaimana hal itu diatur, dan kekhawatiran penting harus mulai diatasi sekarang dan tidak setelah teknologi diterapkan secara luas.
Look To The Future
Namun, yang jelas adalah bahwa kita berdiri di jurang revolusi teknologi.
Quantum AI memiliki potensi untuk merombak seluruh industri, menantang pemahaman kami saat ini tentang perhitungan dan menawarkan solusi untuk masalah yang dulunya tidak tertandingi. Namun terlepas dari janjinya, keberhasilannya tidak hanya bergantung pada inovasi, tetapi juga pada kolaborasi antara ilmuwan, perusahaan, performulator kebijakan dan publik.
Ketika prosesor kuantum menjadi lebih kuat dan algoritma yang paling mudah beradaptasi dengan platform kuantum, kita akan mulai melihat gelombang pertama aplikasi yang benar -benar transformatif.
Kami mencantumkan laptop terbaik untuk diprogram.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran ahli TechRadarPro Insights, di mana kami menyajikan pikiran terbaik dan paling cemerlang dalam industri teknologi saat ini. Pendapat yang diungkapkan di sini adalah pendapat penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, dapatkan informasi lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
