Ajatusten johtajat
Kvanttitekoälyn mysteerin paljastaminen: mitä se on, mitä se ei ole ja miksi sillä on nyt merkitystä
Tekoäly on astunut uuteen vaiheeseen. Kyse ei ole enää vain suurempien mallien rakentamisesta tai suuremman datamäärän käyttämisestä. Nykypäivän kilpailu keskittyy nopeuteen, tehokkuuteen ja innovaatioihin. Yritykset etsivät uusia työkaluja, jotka tarjoavat sekä teknisiä että taloudellisia etuja. Joillekin kvanttilaskenta alkaa näyttää yhdeltä näistä työkaluista.
Kvanttitekoäly viittaa kvanttilaskennan ja tekoälyn yhdistelmään. Se tarjoaa uuden tavan ratkaista monimutkaisia ongelmia koneoppimisen, optimoinnin ja data-analyysin avulla. Vaikka se on vielä kehitysvaiheessa, sen potentiaali herättää vakavaa huomiota. Vuonna 2024 maailmanlaajuinen SAS:n tekemä kysely havaitsi, että yli 60 prosenttia yritysjohtajista tutkii jo kvanttitekoälyä tai investoi siihen. Useimmat kuitenkin sanoivat myös, etteivät he täysin ymmärrä, mitä teknologia on tai miten sitä voitaisiin käyttää.
Tässä artikkelissa selitetään, mitä kvanttitekoäly on, mitä ongelmia se voi auttaa ratkaisemaan ja mihin se voisi vaikuttaa lähitulevaisuudessa.
Miksi tekoälytiimit tarkastelevat kvanttiteknologiaa
Suurten tekoälymallien kouluttaminen vie aikaa, energiaa ja rahaa. Jopa pienet tehokkuuden parannukset voivat johtaa merkittäviin säästöihin. Kvanttilaskenta tarjoaa uusia menetelmiä tiettyjen ongelmien ratkaisemiseen tehokkaammin tai tarkemmin kuin klassiset koneet.
Esimerkiksi kvanttitietokoneet voivat suorittaa useita laskutoimituksia samanaikaisesti hyödyntäen superpositio-ominaisuutta. Tämä tekee niistä hyvän ratkaisun ongelmiin, joihin liittyy suurten avaruuksien tutkimista tai monimutkaisten järjestelmien optimointia. Nämä ominaisuudet sopivat hyvin yhteen monien koneoppimisen tehtävien, kuten ominaisuuksien valinnan, mallin virittämisen ja datanäytteenoton, kanssa.
Vaikka nykyiset kvanttikoneet ovat vielä kehittymässä, tutkijat löytävät tapoja yhdistää ne klassisiin työkaluihin. Nämä hybridijärjestelmät mahdollistavat tekoälytiimien testata kvanttimenetelmiä jo nyt ilman, että odotetaan täysin kehittynyttä kvanttilaitteistoa.
Mitä kvanttitekoäly on ja ei ole
Kvanttitekoälyssä ei ole kyse nykyisten tekoälyjärjestelmien korvaamisesta kvanttiversioilla. Kyse ei ole syväoppimismallien suorittamisesta kokonaan kvanttilaitteistolla.
Sen sijaan se keskittyy käyttämään kvanttialgoritmeja tekoälyprosessin osien tukemiseen. Näitä voivat olla esimerkiksi optimoinnin nopeuttaminen, ominaisuuksien valinnan parantaminen tai kannattavuusjakaumien näytteenoton tehostaminen. Näissä tapauksissa kvanttitietokoneet eivät korvaa olemassa olevia työkaluja; ne tukevat niitä.
Työ on vielä kokeellista. Useimmat esimerkit perustuvat hybridimenetelmiin, joissa kvantti- ja klassiset osat toimivat yhdessä. Mutta nämä järjestelmät osoittavat jo tuloksia kapeissa käyttötapauksissa.
Nykyiset kehitteillä olevat sovellukset
Vaikka ala on uusi, kvanttitekoälyä testataan jo useilla toimialoilla. Näissä esimerkeissä käytetään oikeita työkaluja ja julkaistua tutkimusta. Ne heijastavat myös sitä, millaisia ongelmia kvanttimenetelmät soveltuvat parhaiten ratkaisemaan.
Mallin pakkaus ja ominaisuuksien kartoitus
Tekoälymallit kasvavat ja niiden kouluttaminen on entistä kalliimpaa. Kvanttiteknologiat voivat auttaa pienentämään näiden mallien kokoa ja monimutkaisuutta. Yksi menetelmä on kvanttiominaisuuskartoitus, jossa syöttödataa muunnetaan kvanttipiirien avulla. Nämä muunnokset voivat auttaa erottamaan datapisteitä, joita on vaikea luokitella standarditekniikoilla.
Vuoden 2021 alkuaikoina paperi sisään Luontofysiikka tutki, miten kvanttiytimet voisivat parantaa tukivektorikoneita, eräänlaista koneoppimismallia. Tämä lähestymistapa toimii hyvin korkeaulotteisissa tai harvoissa tietojoukoissa, joissa klassiset mallit kamppailevat.
Portfolion optimointi rahoituksessa
Pankit ja varainhoitajat käyttävät usein tekoälyä salkkujen hallintaan ja riskien arviointiin. Näihin tehtäviin liittyy suuri määrä muuttujia ja rajoitteita. Kvanttialgoritmeja, kuten QAOA:ta (Quantum Approximate Optimization Algorithm), testataan parhaillaan näiden ongelmien ratkaisemiseksi tehokkaammin.
Citi Innovation Labs ja AWS tutkivat hiljattain kvanttitietokoneiden käyttöä portfolion optimoinnissa, erityisesti QAOA-algoritmia ja sen suorituskykyä. Yhteistyö osoittaa kasvavaa kiinnostusta ja investointeja kvanttilaskentaan työkaluna reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseen.
Lääkkeiden löytäminen ja molekyylimallinnus
Lääkekehitys perustuu molekyylien vuorovaikutusten ennustamiseen. Tekoälymallit voivat auttaa, mutta klassisilla simulaatioilla on rajoituksensa. Kvanttilaskenta soveltuu paremmin kemiallisten järjestelmien mallintamiseen kvanttitasolla.
A uusi tutkimus IBM:n, Cleveland Clinicin ja Michigan State Universityn yhteistyönä syntynyt tutkimus osoitti uuden tavan simuloida monimutkaisia molekyylejä nykyisen sukupolven kvanttitietokoneilla, mikä tarjoaa mahdollisuuden kvanttikeskeiseen tieteelliseen laskentaan.
Toimitusketjun optimointi
Toimitusketjuja on vaikea hallita niiden koon ja monimutkaisuuden vuoksi. Tekoäly voi auttaa, mutta tiettyjä tehtäviä, kuten reittisuunnittelua ja varastonhallintaa, on edelleen vaikea optimoida. Kvanttimenetelmiä tutkitaan parhaillaan näiden tehtävien parantamiseksi.
Fujitsu solmi kumppanuuden yhteistyössä Japanin Postin kanssa optimoidakseen viimeisen mailin toimitusta Tokiossa, missä perinteiset reititysalgoritmit eivät ottaneet huomioon dynaamisia muuttujia, kuten liikenneruuhkia ja pakettien määrän vaihteluita. Ottamalla käyttöön kvantti-tekoälyn he pystyivät aloittamaan työn logistiikan perustavanlaatuisimpien osa-alueiden muuttamiseksi.
Haaste ja rajoitukset
Kvanttilaitteisto on edelleen haaste. Vaikka uusia edistysaskeleita tulee näennäisesti päivittäin, nykyajan koneet ovat edelleen herkkiä kohinalle, vaikeasti skaalautuvia ja epäluotettavia pitkissä laskennoissa. Useimpien sovellusten on toimittava näiden rajojen sisällä käyttäen lyhyempiä ja yksinkertaisempia kvanttipiirejä.
Kvanttiohjelmistojen kehittäminen on myös vaikeaa. Kvanttiohjelmointi vaatii fysiikan, matematiikan ja tietojenkäsittelytieteen tuntemusta. Harvoilla tiimeillä on oikea yhdistelmä taitoja.
Tämän esteen madaltamiseksi kehitetään uusia työkaluja. Näitä ovat korkean tason ohjelmointikehykset ja automatisoidut piirisuunnittelujärjestelmät. Näiden avulla tekoälykehittäjät voivat testata kvanttimenetelmiä ilman, että heidän tarvitsee kirjoittaa matalan tason kvanttikoodia.
Mitä tekoälytiimit voivat tehdä tänään
Kvanttitekoäly ei ole vielä valmis täyteen käyttöönottoon. Tulevaisuuteen suuntautuneet tiimit voivat kuitenkin alkaa rakentaa tietoa ja järjestelmiä, joita tarvitaan sen hyödyntämiseen tulevaisuudessa. Tässä on kolme harkittavaa askelta:
- Rakenna monialaisia tiimejä – Yhdistä tekoälyasiantuntijoita optimoinnin ja kvanttilaskennan tutkijoihin. Tämä antaa tiimeille mahdollisuuden tutkia uusia ideoita ja valmistella tulevia kyvykkyyksiä.
- Kokeile hybridityönkulkuja – Keskity kapeisiin ongelmiin, joissa kvanttikomponentit voivat tukea klassisia malleja. Näitä ovat ominaisuuksien valinta, otanta tai rajoitettu optimointi.
- Käytä työkaluja, jotka abstraktoivat monimutkaisuutta – Ota käyttöön alustoja ja kehyksiä, jotka piilottavat matalan tason kvanttitiedot. Nämä työkalut auttavat tiimejä keskittymään sovellukseen laitteiston sijaan.
Kvanttitekoäly on vielä kehittymässä. Se ei ole oikotie tai korvaaja klassiselle tekoälylle. Se on kuitenkin kasvava ala, jolla on todellista potentiaalia alueilla, joilla nykyiset mallit jäävät vajaiksi tai joilla ne kamppailevat. Todennäköisin tie eteenpäin ei ole äkillinen disruptio, vaan tasainen integraatio.
Kvanttilaitteiston kehittyessä ja ohjelmistojen tullessa helpommin saataville, varhaiset käyttöönottajat ovat paremmassa asemassa hyödyntämään näitä uusia työkaluja. Tiimeille, jotka jo työskentelevät klassisten järjestelmien rajoilla, kvanttitekoäly voi olla seuraava lisäarvoa tarjoava paikka.
