Демістифікація квантового ІІ: Що це таке, чого це немає, і чому це важливо зараз

ІІ вступила в нову фазу. Тепер це вже не тільки будівництво більших моделей або доступ до більшої кількості даних. Сучасна конкуренція центрується 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 цих інструментів.

Квантовий ІІ відноситься до поєднання квантових обчислень з штучним інтелектом. Це пропонує новий спосіб вирішення складних проблем у машинному навчанні, оптимізації та аналізі даних. Хоча це ще в стадії розробки, потенціал привертає серйозну увагу. Глобальний опит 2024 року, проведений SAS, виявив, що понад 60 відсотків керівників бізнесу вже вивчають 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 заощаджень. 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 моделі та вибірка даних.

Хоча сучасні квантові машини ще еволюціонують, 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 про виконання моделей глибокого навчання повністю на квантовому апаратному забезпеченні.

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

Робота ще 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 моделі та відображення ознак

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

У “ранніх” днях 2021 року у статті в Nature Physics досліджувалося, як квантові ядра можуть покращити машини опорних векторів, тип моделі машинного навчання. Цій підході добре підходять високовимірні або розріджені набори даних, де класичні моделі мають труднощі.

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 апроксимований алгоритм оптимізації), тестуються для вирішення цих проблем більш ефективно.

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

Відкриття ліків та 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, The Cleveland Clinic та Michigan State University продемонструвало новий спосіб симуляції складних молекул за допомогою сучасних квантових комп’ютерів, пропонуючи життєздатний шлях вперед для квантово-орієнтованих наукових обчислень.

Оптимізація ланцюга постачання

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

Fujitsu партнером з Japan Post для оптимізації доставки останньої милі 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 трансформацією деяких з найфундаментальніших аспектів логістики.

Виїмки та обмеження

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

Розробка квантового програмного забезпечення також складна. Квантове програмування вимагає знань у фізиці, математиці та інформатиці. Маленькі команди мають правильну суміш навичок.

Для зниження цієї бар’єру створюються нові інструменти. До них належать фреймворки програмування високого рівня та системи автоматичного проектування контурів. Ці інструменти дозволяють розробникам ІІ тестувати квантові методи без необхідності написання низькорівневого квантового коду.

Що команди ІІ можуть зробити сьогодні

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

1. Будуйте 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. Експериментуйте з гібридними робочими процесами – Зосередьтеся на вузьких проблемах, де квантові компоненти можуть підтримувати класичні моделі. До них належать вибір ознак, вибірка або обмежена оптимізація.
3. Використовуйте 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 є коротким шляхом або заміною класичного ІІ. Однак це зростаюча галузь з реальним потенціалом у сферах, де поточні моделі не справляються або мають труднощі. Найбільш ймовірний шлях вперед – не раптова зміна, а поступова інтеграція.

Хоча квантове апаратне забезпечення покращується та програмне забезпечення стає більш доступним, ранні采用 будуть краще підготовлені до використання цих нових інструментів. Для команд, які вже працюють на межах класичних систем, квантовий ІІ може бути наступним місцем, де можна знайти цінність.