Düşünce Liderleri
Kuantum Yapay Zeka'nın Gizemini Çözmek: Nedir, Ne Değildir ve Neden Şimdi Önemlidir?
Yapay zekâ yeni bir aşamaya girdi. Artık mesele sadece daha büyük modeller oluşturmak veya daha fazla veriye erişmek değil. Günümüzün rekabeti hız, verimlilik ve inovasyon üzerine kurulu. Şirketler hem teknik hem de ekonomik avantajlar sunan yeni araçlar arıyor. Bazıları için kuantum bilişim de bu araçlardan biri gibi görünmeye başlıyor.
Kuantum Yapay Zeka, kuantum hesaplamanın yapay zekâ ile birleştirilmesini ifade eder. Makine öğrenimi, optimizasyon ve veri analizi alanlarındaki karmaşık sorunları ele almak için yeni bir yol sunar. Geliştirme aşamasında olmasına rağmen, potansiyeli ciddi ilgi görmektedir. 2024 küresel... SAS tarafından yapılan anket İş liderlerinin %60'ından fazlasının Kuantum Yapay Zeka'yı halihazırda araştırdığını veya yatırım yaptığını tespit etti. Ancak çoğu, teknolojinin ne olduğunu veya nasıl kullanılabileceğini tam olarak anlamadıklarını da belirtti.
Bu makalede Kuantum Yapay Zeka'nın ne olduğu, hangi sorunların çözümünde yardımcı olabileceği ve yakın gelecekte nerelerde etki yaratabileceği açıklanmaktadır.
Yapay Zeka Ekipleri Neden Kuantum'a Bakıyor?
Büyük yapay zeka modellerini eğitmek zaman, enerji ve para gerektirir. Küçük verimlilik iyileştirmeleri bile önemli tasarruflar sağlayabilir. Kuantum bilişim, belirli sorunları klasik makinelerden daha verimli veya doğru bir şekilde çözmek için yeni yöntemler sunar.
Örneğin, kuantum bilgisayarları, süperpozisyon olarak bilinen bir özelliği kullanarak aynı anda birden fazla hesaplama gerçekleştirebilir. Bu, onları geniş alanlarda arama yapmayı veya karmaşık sistemleri optimize etmeyi içeren problemler için ideal kılar. Bu yetenekler, özellik seçimi, model ayarlama ve veri örnekleme gibi makine öğrenimindeki birçok görevle uyumludur.
Günümüzün kuantum makineleri hâlâ evrim sürecindeyken, araştırmacılar bunları klasik araçlarla birleştirmenin yollarını buluyor. Bu hibrit sistemler, yapay zekâ ekiplerinin kuantum donanımlarının tam olarak geliştirilmesini beklemeden kuantum yöntemlerini hemen test etmelerine olanak tanıyor.
Kuantum Yapay Zeka Nedir ve Ne Değildir
Kuantum Yapay Zeka, mevcut yapay zeka sistemlerini kuantum versiyonlarıyla değiştirmek veya derin öğrenme modellerini tamamen kuantum donanımında çalıştırmak anlamına gelmez.
Bunun yerine, yapay zeka sürecinin bazı kısımlarını desteklemek için kuantum algoritmaları kullanmaya odaklanır. Bunlar, optimizasyonu hızlandırma, özelliklerin seçilme biçimini iyileştirme veya kârlılık dağılımlarından örneklemeyi geliştirme gibi görevleri içerebilir. Bu durumlarda, kuantum bilgisayarlar mevcut araçların yerini almaz; onları destekler.
Çalışma hâlâ deneysel. Çoğu örnek, kuantum ve klasik parçaların birlikte çalıştığı hibrit yöntemlere dayanıyor. Ancak bu sistemler, dar kullanım alanlarında bile şimdiden sonuç veriyor.
Geliştirme Aşamasındaki Mevcut Uygulamalar
Alan yeni olmasına rağmen, Kuantum Yapay Zeka halihazırda birçok sektörde test ediliyor. Bu örnekler gerçek araçlar ve yayınlanmış araştırmalar kullanıyor. Ayrıca, kuantum yöntemlerinin çözmeye en uygun olduğu sorun türlerini de yansıtıyorlar.
Model Sıkıştırma ve Özellik Eşleme
Yapay zeka modelleri giderek büyüyor ve eğitilmeleri daha maliyetli hale geliyor. Kuantum teknolojileri, bu modellerin boyutunu ve karmaşıklığını azaltmaya yardımcı olabilir. Bir yöntem, giriş verilerinin kuantum devreleri kullanılarak dönüştürüldüğü kuantum özellik eşlemesidir. Bu dönüşümler, standart tekniklerle sınıflandırılması zor olan veri noktalarının ayrılmasına yardımcı olabilir.
2021'in 'ilk' günlerinde kağıt Doğa Fiziği Kuantum çekirdeklerinin, bir tür makine öğrenimi modeli olan destek vektör makinelerini nasıl geliştirebileceğini araştırdı. Bu yaklaşım, klasik modellerin zorlandığı yüksek boyutlu veya seyrek veri kümeleri için iyi sonuç veriyor.
Finansta Portföy Optimizasyonu
Bankalar ve varlık yöneticileri, portföyleri yönetmek ve riskleri değerlendirmek için genellikle yapay zekâ kullanır. Bu görevler çok sayıda değişken ve kısıt içerir. QAOA (Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması) gibi kuantum algoritmaları, bu sorunları daha verimli bir şekilde çözmek için test edilmektedir.
Citi İnovasyon Laboratuvarları ve AWS Yakın zamanda portföy optimizasyonu için kuantum bilgisayarların kullanımı, özellikle de QAOA algoritmasının kullanımı ve performansı üzerine bir çalışma yapıldı. Bu iş birliği, gerçek dünya problemlerini çözmek için bir araç olarak kuantum hesaplamaya olan artan ilgiyi ve yatırımı gözler önüne seriyor.
İlaç Keşfi ve Moleküler Modelleme
İlaç geliştirme, moleküllerin birbirleriyle nasıl etkileşime gireceğini tahmin etmeye dayanır. Yapay zekâ modelleri yardımcı olabilir, ancak klasik simülasyonların sınırları vardır. Kuantum bilişim, kimyasal sistemlerin kuantum düzeyinde modellenmesi için daha uygundur.
A Yeni bir çalışma IBM, Cleveland Clinic ve Michigan State Üniversitesi'nden araştırmacılar, mevcut nesil kuantum bilgisayarlarını kullanarak karmaşık molekülleri simüle etmenin yeni bir yolunu göstererek kuantum merkezli bilimsel hesaplamalar için uygulanabilir bir yol önerdiler.
Tedarik Zinciri Optimizasyonu
Tedarik zincirlerinin yönetimi, boyutları ve karmaşıklıkları nedeniyle zordur. Yapay zeka bu konuda yardımcı olabilir, ancak rota planlama ve envanter kontrolü gibi bazı görevlerin optimizasyonu hâlâ zordur. Bu görevleri iyileştirmek için kuantum yöntemleri araştırılmaktadır.
Fujitsu ortaklık kurdu Tokyo'da, geleneksel rota algoritmalarının trafik sıkışıklığı ve paket hacmi dalgalanmaları gibi dinamik değişkenleri hesaba katamadığı son mil teslimatlarını optimize etmek için Japan Post ile işbirliği yaptılar. Quantum AI'yı kullanarak, lojistiğin en temel yönlerinden bazılarını dönüştürmeye başlayabildiler.
Zorluk ve Sınırlamalar
Kuantum donanımları hâlâ bir zorluk teşkil ediyor. Her gün yeni gelişmeler yaşansa da, günümüz makineleri hâlâ gürültüye duyarlı, ölçeklenmesi zor ve uzun hesaplamalar için güvenilir değil. Çoğu uygulama, daha kısa ve daha basit kuantum devreleri kullanarak bu sınırlar içinde çalışmak zorunda.
Kuantum yazılım geliştirmek de zordur. Kuantum programlama, fizik, matematik ve bilgisayar bilimleri bilgisi gerektirir. Çok az ekip doğru beceri karışımına sahiptir.
Bu engeli azaltmak için yeni araçlar geliştiriliyor. Bunlar arasında üst düzey programlama çerçeveleri ve otomatik devre tasarım sistemleri yer alıyor. Bu araçlar, yapay zeka geliştiricilerinin düşük seviyeli kuantum kodu yazmaya gerek kalmadan kuantum yöntemlerini test etmelerine olanak tanıyor.
Yapay Zeka Ekipleri Bugün Neler Yapabilir?
Kuantum Yapay Zeka henüz tam olarak kullanıma hazır değil. Ancak, geleceğe dönük ekipler, gelecekte bundan yararlanmak için gereken bilgi ve sistemleri oluşturmaya başlayabilirler. İşte dikkate alınması gereken üç adım:
- İşlevler arası ekipler oluşturun – Yapay zeka uzmanlarını optimizasyon ve kuantum bilişim araştırmacılarıyla bir araya getirin. Bu, ekiplerin yeni fikirler keşfetmesine ve gelecekteki yetenekleri hazırlamasına olanak tanır.
- Hibrit iş akışlarıyla denemeler yapın – Kuantum bileşenlerinin klasik modelleri destekleyebileceği dar sorunlara odaklanın. Bunlar arasında özellik seçimi, örnekleme veya kısıtlı optimizasyon yer alır.
- Karmaşıklığı soyutlayan araçlar kullanın – Düşük seviyeli kuantum ayrıntılarını gizleyen platformlar ve çerçeveler kullanın. Bu araçlar, ekiplerin donanıma değil uygulamaya odaklanmasına yardımcı olur.
Kuantum Yapay Zeka hala gelişiyor. Klasik Yapay Zeka'nın bir kısayolu veya alternatifi değil. Ancak, mevcut modellerin yetersiz kaldığı veya zorlandığı alanlarda gerçek potansiyeli olan, büyüyen bir alan. İleriye dönük en olası yol, ani bir değişim değil, istikrarlı bir entegrasyondur.
Kuantum donanımları geliştikçe ve yazılımlar daha erişilebilir hale geldikçe, erken benimseyenler bu yeni araçları kullanma konusunda daha iyi bir konumda olacak. Klasik sistemlerin sınırlarında çalışan ekipler için, Kuantum Yapay Zeka (Quantum AI) değer bulabilecekleri bir sonraki yer olabilir.
