Роз’яснення квантового ІІ: Що це таке, чого це не є і чому це важливо зараз

Штучний інтелект увійшов у нову фазу. Тепер це не лише питання будівництва більших моделей або доступу до більшої кількості даних. Сучасна конкуренція зосереджується на швидкості, ефективності та інноваціях. Компанії шукають нові інструменти, які пропонують як технічні, так і економічні переваги. Для деяких квантові обчислення починають виглядати як один із таких інструментів.

Квантовий ІІ означає поєднання квантових обчислень зі штучним інтелектом. Це пропонує новий спосіб вирішення складних проблем у машинному навчанні, оптимізації та аналізі даних. Хоча це ще знаходиться у стадії розробки, потенціал вже привертає серйозну увагу. Глобальний опитування SAS у 2024 році показало, що понад 60 відсотків керівників бізнесу вже досліджують або інвестують у квантовий ІІ. Однак більшість також заявили, що вони не повністю розуміють, що таке ця технологія або як її можна використовувати.

Ця стаття пояснює, що таке квантовий ІІ, які проблеми він може допомогти вирішити та де він може зробити вплив у найближчому майбутньому.

Чому команди ІІ розглядають квантові обчислення

Навчання великих моделей ІІ потребує часу, енергії та грошей. Навіть незначні поліпшення ефективності можуть привести до значних економій. Квантові обчислення пропонують нові методи для вирішення певних проблем більш ефективно або точно, ніж класичні машини.

Наприклад, квантові комп’ютери можуть виконувати кілька обчислень одночасно, використовуючи властивість, відому як суперпозиція. Це робить їх хорошим варіантом для проблем, які включають пошук великих просторів або оптимізацію складних систем. Ці можливості добре поєднуються з багатьма завданнями в машинному навчанні, такими як вибір ознак, налаштування моделей та вибірка даних.

Хоча сучасні квантові машини ще продовжують розвиватися, дослідники знаходять способи поєднувати їх з класичними інструментами. Ці гібридні системи дозволяють командам ІІ тестувати квантові методи зараз, не чекаючи повністю розробленого квантового апаратного забезпечення.

Що таке квантовий ІІ і чого він не є

Квантовий ІІ не полягає у заміні поточних систем ІІ на квантові версії. Це не питання про виконання моделей глибокого навчання повністю на квантовому апаратному забезпеченні.

Натомість це зосереджується на використанні квантових алгоритмів для підтримки частини трубопроводу ІІ. Це можуть включати завдання, такі як прискорення оптимізації, покращення вибору ознак або поліпшення вибірки з розподілів прибутковості. У цих випадках квантові комп’ютери не замінюють існуючі інструменти; вони їх підтримують.

Робота ще досі експериментальна. Більшість прикладів залежать від гібридних методів, у яких квантові та класичні частини працюють разом. Але ці системи вже показують результати у вузьких випадках використання.

Поточні застосування, що розробляються

Хоча галузь нова, квантовий ІІ вже тестується в кількох галузях. Ці приклади використовують реальні інструменти та опубліковані дослідження. Вони також відображають типи проблем, які квантові методи найкраще підходять для вирішення.

Стиснення моделей і відображення ознак

Моделі ІІ зростають більші та дорожчі у навчанні. Квантові технології можуть допомогти зменшити розмір і складність цих моделей. Одним із методів є квантове відображення ознак, де вхідні дані перетворюються за допомогою квантових схем. Ці перетворення можуть допомогти розділити дані, які важко класифікувати стандартними методами.

У “ранніх” днях 2021 стаття в Nature Physics досліджувала, як квантові ядра можуть покращити машини опорних векторів, тип моделі машинного навчання. Цій підході добре підходять високовимірні або розріджені набори даних, де класичні моделі борються.

Оптимізація портфеля у фінансах

Банки та менеджери активів часто використовують ІІ для управління портфелями та оцінки ризиків. Ці завдання включають велику кількість змінних та обмежень. Квантові алгоритми, такі як QAOA (квантовий апроксимаційний алгоритм оптимізації), тестуються для вирішення цих проблем більш ефективно.

Citi Innovation Labs і AWS недавно вивчали використання квантових комп’ютерів для оптимізації портфеля, зокрема застосування алгоритму QAOA та його виконання. Ця співпраця демонструє зростаючий інтерес та інвестиції у квантові обчислення як інструмент для вирішення реальних проблем.

Відкриття ліків і молекулярне моделювання

Розробка ліків залежить від передбачення того, як молекули взаємодіють одна з одною. Моделі ІІ можуть допомогти, але класичні симуляції мають обмеження. Квантові обчислення краще підходять для моделювання хімічних систем на квантовому рівні.

Нове дослідження від IBM, Клівлендської клініки та Мічиганського університету продемонструвало новий спосіб симуляції складних молекул за допомогою сучасних квантових комп’ютерів, пропонуючи життєздатний шлях вперед для квантових наукових обчислень.

Оптимізація ланцюгів постачання

Ланцюги постачання важко керувати через їхній розмір та складність. ІІ може допомогти, але певні завдання, такі як планування маршрутів та контроль запасів, залишаються важкими для оптимізації. Квантові методи досліджуються для поліпшення цих завдань.

Fujitsu партнерство з Японською поштою для оптимізації доставки в Токіо, де традиційні алгоритми маршрутизації не враховували динамічні змінні, такі як затори та коливання обсягу пакетів. Розгорнувши квантовий ІІ, вони змогли розпочати роботу над деякими з найбільш фундаментальних аспектів логістики.

Виклик і обмеження

Квантове апаратне забезпечення залишається викликом. Хоча нові досягнення відбуваються майже щодня, сучасні машини ще чутливі до шуму, важко масштабуються та ненадійні для тривалих обчислень. Більшість застосунків повинні працювати в межах цих обмежень, використовуючи коротші та простіші квантові схеми.

Розробка квантового програмного забезпечення також складна. Квантове програмування вимагає знань у фізиці, математиці та інформатиці. Маленька кількість команд має потрібну суміш навичок.

Для зниження цього бар’єру створюються нові інструменти. Це включають високорівневі програмні фреймворки та автоматизовані системи проектування схем. Ці інструменти дозволяють розробникам ІІ тестувати квантові методи без потреби писати низькорівневий квантовий код.

Що команди ІІ можуть зробити сьогодні

Квантовий ІІ ще не готовий до повного розгортання. Однак команди, орієнтовані на майбутнє, можуть почати будувати знання та системи, необхідні для використання його в майбутньому. Ось три кроки, які можна розглянути:

1. Будувати міжфункціональні команди – Об’єднайте експертів ІІ з дослідниками в галузі оптимізації та квантових обчислень. Це дозволяє командам досліджувати нові ідеї та готувати майбутні можливості.
2. Експериментувати з гібридними робочими процесами – Зосереджуйте увагу на вузьких проблемах, де квантові компоненти можуть підтримувати класичні моделі. Це включають вибір ознак, вибірку або обмежену оптимізацію.
3. Використовувати інструменти, які абстрагують складність – Приймайте платформи та фреймворки, які ховають низькорівневі квантові деталі. Ці інструменти допомагають командам зосередитися на застосуванні, а не на апаратному забезпеченні.

Квантовий ІІ ще розвивається. Це не розрізання чи заміна класичного ІІ. Однак це зростаюча галузь з реальним потенціалом у сферах, де поточні моделі не справляються або борються. Найбільш ймовірний шлях вперед не раптове порушення, а поступова інтеграція.

По мірі покращення квантового апаратного забезпечення та доступності програмного забезпечення ранні приймачі будуть краще позиціоновані для використання цих нових інструментів. Для команд, які вже працюють на межах класичних систем, квантовий ІІ може бути наступним місцем для пошуку цінності.