Kvante-maskinlæring og fremtiden for kunstig intelligens

Uanset om det er Netflix’ anbefalinger af serier, man gerne vil se, eller endda smartphone-apps som Siri, er kunstig intelligens blevet en nødvendighed for den brede offentlighed. Kunstig intelligens (AI) har medført en ny opfindelse, kendt som kvante-maskinlæring, der kan revolutionere den sociale struktur, når den først er opfundet.

Kvante-maskinlæring: Hvad er det?

Kvante-maskinlæring (QML) integrerer således to felter – kvantecomputere og maskinlæring. Kvantecomputere bruger kvantebits eller qubits, mens klassiske computere arbejder med databits. Disse qubits kan være i mange tilstande på én gang på grund af superposition og sammenfiltring – kvantecomputere kan behandle store datamængder og løse problemer på få minutter.

Hvorfor ændrer alt sig i kvante-maskinlæring?

Det påvirker forbedringen af nøjagtigheden, effekten og effektiviteten af de nuværende maskinlæringsalgoritmer. Kvantecomputere kan bruges til at udføre meget komplekse beregninger så hurtigt som aldrig før og måske i stor skala.

Ud over at overvinde forskellige problemer kvantitativt foreslår det nye problemer og nye områder, hvor teknikkerne til kvantecomputere kan anvendes, hvilket primært åbner interessante nye perspektiver inden for kunstig intelligens.

Når man ser mulighederne i kvante-maskinlæring, er det derfor vigtigt at forstå, hvordan dette koncept er placeret i den overordnede kontekst af kunstig intelligens.

Tværfaglig synergi

Implementeringen af maskinlæring ved hjælp af computere sammen med begreberne kunstig intelligens og kvantefysik udgør kvante-maskinlæring.

På den måde opstår der en meget stærk synergi, som gør det muligt for kvantealgoritmer som variational quantum eigensolver (VQE) og quantum approximate optimization algorithm (QAOA) at løse optimerings- og egenværdiproblemer hurtigere end de klassiske algoritmer. De forbedrer flere andre operationer, som omfatter klassificering, sortering og estimering, ved at gøre det muligt at udvikle sofistikerede maskinlæringsoperationer.

Algoritmiske fremskridt

Kvante-maskinlæring bringer nye tilgange til algoritmer, f.eks. kvante-supportvektormaskine og kvante-neuralnetværk (QNN). Qubit-neurale netværk kommer også i form af klassiske analoger til dem og er baseret på kvantemekanikkens principper for at behandle information i håb om at opnå eksponentielt bedre konvergenshastigheder for både slutning og træning.

Desuden adskiller kvante-supportvektormaskinen sig fra standard-supportvektormaskinen (SVM) og forbedrer præstationsegenskaberne for differentiering mellem de indviklede datamønstre ved hjælp af kvantekerner, som kan kortlægge dataene i det højdimensionelle kvantefunktionsrum.

Skalerbarhed og effektivitet

Maskinindlæring er en proces, der er relativt velegnet til at løse ved hjælp af kvantecomputere, fordi de ikke har dimensionalitetsproblemet på grund af deres iboende parallelitet. Datasæt med store dimensioner er ikke et problem for metoder som quantum principal component analysis (QPCA) og quantum Boltzmann machines (QBM) og giver skalerbare løsninger på problemer, der er uløselige på det klassiske niveau.

Fejlreduktion og fejltolerance

Det bliver afgørende at håndtere fejl og dekohærens, når man går over til kvantecomputere tættere på fysiske platforme. Kvantealgoritmer er afhængige af protokoller som fejltolerant kvantecomputing og kvantefejlkorrektion (QEC). Disse er forudsætninger for enten at bruge kvante-maskinlæring til sit fulde potentiale og/eller for at etablere pålidelige og nøjagtige modeller for kunstig intelligens.

Anvendelse i det virkelige liv

Og denne teknologi er ikke kun teoretisk. Virksomheder er allerede i gang med at undersøge kvantealgoritmer for at forbedre deres produkter og tjenester inden for mange områder.

Etiske overvejelser

De etiske spørgsmål som teknologisikkerhed, databeskyttelse og kunstig intelligens’ indvirkning på samfundet er vigtige. En sådan udvikling kræver indflydelse fra strenge regler og øget åbenhed for at blive brugt til gavn for samfundet. Ved hjælp af kvantekryptografi og kvante-maskinlæring kan sikkerheden således forbedres, og tilliden til kunstig intelligens kan øges ved at beskytte følsomme oplysninger.

Anvendelser og konsekvenser

Den brede vifte af anvendelser af kvante-maskinlæring peger på en lys fremtid for kunstig intelligens inden for en række områder:

Medicinsk behandling

• Opdagelse af lægemidler: Kvantecomputere, som er i stand til at replikere komplekse kemiske reaktioner på et niveau, der ikke er set før, kan hjælpe med at analysere den genetiske og molekylære information og fremskynde processen med at udvikle nye lægemidler.
• Personlig medicin: Brugen af kvante-maskinlæringsteknikker kan således bidrage til at skabe individuelle programmer til behandling af mange patienter baseret på analyse af store genetiske datasæt.

Finansiering

• Risikoanalyse og -styring: Kvante-maskinlæring kan give nye perspektiver på risikoanalyse, underslæb og algoritmisk handel på grund af dens evne til hurtigt at overveje komplekse strukturelle økonomiske data.

Cybersikkerhed

• Datasikkerhed og kryptering: I kvantekryptografi er det således muligt at beskytte sig mod sådanne hurtigt udviklende kvantecomputere på en ny måde.

Logistik

• Optimeringsproblemer: Ved at implementere kvantealgoritmer kan man bestemme de mest effektive måder at distribuere produkterne på og nå ud til potentielle forbrugere og kunder samt til leveringsomkostninger.

Kommende forhindringer

• Hardware-begrænsninger: Den højere sandsynlighed for kvante-dekohærens og følsomheden over for fejl i de nuværende kvantecomputere gør imidlertid et stort antal anvendelser i det virkelige liv umulige.
• Skalerbarhed: Kvantecomputere er svære at skalere til en stor mængde qubits og samtidig opretholde stabilitet og kohærens, hvilket er en af de største tekniske udfordringer.
• Algoritmeudvikling: Mange af disse kvantealgoritmer er stadig teoretiske af natur, og der skal arbejdes mere på disse algoritmer.

Fremtidsudsigter

Det er derfor sikkert at sige, at fremtiden for kvante-maskinlæring faktisk er meget lys. Eksisterende studier fokuserer på at forbedre kvantitative beregninger og eliminere udfordringer. Man kan derfor antage, at kunstig intelligens sammen med kvantecomputere ved hjælp af mere komplekse algoritmer og bedre udstyr i fremtiden vil hjælpe med at løse nogle af de centrale problemer, som moderne virksomheder står over for.

Opsummering

Kvante-maskinlæring kombinerer kraften i kvantecomputere med maskinlæring og lover at levere hastighed, nøjagtighed og skala. Kvantecomputere, der bruger superposition og sammenfiltring, kan håndtere massive datasæt og komplekse beregninger eksponentielt hurtigere end klassiske computere. Anvendelsen spænder over alt fra hurtigere opdagelse af lægemidler og personlig medicin til risikoanalyse i finansverdenen og cybersikkerhed gennem kvantekryptografi.

Udfordringer som kvante-dekohærens og skalerbarhed betyder, at vi er nødt til at blive ved med at innovere inden for kvantealgoritmer og fejlkorrektion. Hybridmodeller, der kombinerer kvante- og klassisk databehandling, kan hjælpe med at mindske disse udfordringer og øge beregningskraften.

Efterhånden som kvante-maskinlæring modnes, vil dens indvirkning på kunstig intelligens og samfundet være enorm, omforme industrier og åbne op for nye grænser for teknologisk innovation og problemløsning. Datafortrolighed og -sikkerhed bliver vigtigt, efterhånden som anvendelsen af kvante-maskinlæring vokser, og vi er nødt til at forvalte det omhyggeligt for at få mest muligt ud af det for samfundet.

Endelig har vi forberedt de hyppigst stillede spørgsmål og deres svar til dig

Hvad er kvante-maskinlæring?

Kvante-maskinlæring kombinerer kvantecomputere og maskinlæring for at forbedre nøjagtigheden, effektiviteten og virkningen af maskinlæringsalgoritmer.

Hvordan fungerer kvante-maskinlæring?

Kvantecomputere udnytter qubits, der kan være i flere tilstande på én gang (superposition), til at løse komplekse problemer hurtigere end klassiske computere. Kvante-maskinlæringsalgoritmer som variational quantum eigensolver og quantum approximate optimization algorithm løser optimeringsproblemer betydeligt hurtigere.

Hvad kan kvante-maskinlæring bruges til i den virkelige verden?

Kvante-maskinlæring har anvendelser inden for forskellige områder, herunder lægemiddelopdagelse, personlig medicin, økonomi og logistik.

Hvad er udfordringerne ved kvante-maskinlæring?

Nuværende kvantecomputere er tilbøjelige til at lave fejl og vanskelige at skalere. Mange kvante-maskinlæringsalgoritmer er stadig teoretiske og kræver yderligere udvikling.

Hvad er fremtiden for kvante-maskinlæring?

Fremtiden for kvante-maskinlæring er lovende med igangværende forskning, der fokuserer på at forbedre kvanteberegninger og overvinde de nuværende udfordringer. Fremskridt inden for algoritmer og fejlkorrektion sammen med hybridmodeller, der kombinerer klassisk og kvantecomputere, forventes at føre til betydelige gennembrud inden for kunstig intelligens og problemløsning på tværs af forskellige brancher.