Kvantmekanisk maskininlärning och framtiden för artificiell intelligens

Oavsett om det handlar om Netflix rekommendationer av serier som man vill se eller till och med smartphone-appar som Siri, har artificiell intelligens blivit en nödvändighet för allmänheten. Artificiell intelligens (AI) har fört med sig en ny uppfinning som kallas kvantmaskininlärning som kan revolutionera den sociala strukturen när den väl är uppfunnen.

Kvantmekanisk maskininlärning: Vad är det?

Således integrerar kvantmaskininlärning (QML) två fält – kvantberäkning och maskininlärning. Kvantdatorer använder kvantbitar eller qubits medan klassiska datorer arbetar med databitar. Dessa qubits kan befinna sig i många tillstånd samtidigt på grund av superposition och sammanflätning – kvantdatorer kan bearbeta stora datamängder och lösa problem på några minuter.

Varför förändras allt i kvantmekanisk maskininlärning?

Det påverkar förbättringen av noggrannheten, effekten och effektiviteten hos dagens maskininlärningsalgoritmer. Kvantberäkning kan användas för att utföra mycket komplexa beräkningar så snabbt som aldrig hörts förut och kanske i stor skala.

Förutom att kvantitativt övervinna olika problem, föreslår det nya problem och nya områden där teknikerna för kvantberäkning kan tillämpas, vilket öppnar främst intressanta nya perspektiv inom artificiell intelligens.

När man ser möjligheterna med kvantmekanisk maskininlärning är det därför viktigt att förstå hur detta koncept placeras i det övergripande sammanhanget för artificiell intelligens.

Tvärvetenskaplig synergi

Implementeringen av maskininlärning med hjälp av datorer tillsammans med begreppen artificiell intelligens och kvantfysik utgör kvantmekanisk maskininlärning.

På så sätt skapas en mycket kraftfull synergi som gör det möjligt för kvantalgoritmer som variational quantum eigensolver (VQE), quantum approximate optimization algorithm (QAOA) att lösa optimerings- och egenvärdesproblem snabbare än de klassiska algoritmerna. De förbättrar flera andra operationer som inkluderar klassificering, sortering och uppskattning genom att göra det möjligt att utveckla sofistikerade maskininlärningsoperationer.

Algoritmiska framsteg

Quantum machine learning ger nya tillvägagångssätt för algoritmer, till exempel quantum support vector machine och quantum neural network (QNN). Qubit-neurala nätverk kommer också i form av klassiska analoger till dem och baseras på principerna för kvantmekanik för att bearbeta information, med hopp om att uppnå exponentiellt bättre konvergenshastigheter för både inferens och träning.

Dessutom skiljer sig kvantstödvektormaskinen från standardstödvektormaskinen (SVM) och förbättrar prestandaegenskaperna för differentiering mellan de invecklade datamönstren genom kvantkärnornas förmåga, som kan mappa data till det högdimensionella kvantfunktionsutrymmet.

Skalbarhet och effektivitet

Maskininlärning är en process som är relativt lämplig att hantera med hjälp av kvantdatorer eftersom de inte har något dimensionalitetsproblem på grund av sin inneboende parallellitet. Datamängder med stora dimensioner är inte ett problem för metoder som kvantprincipalkomponentanalys (QPCA) och kvantboltzmannmaskiner (QBM), och ger skalbara lösningar på problem som är olösliga på klassisk nivå.

Felbegränsning och feltolerans

Det blir avgörande att hantera misstag och dekoherens när man övergår till kvantberäkningar nära fysiska plattformar. Kvantalgoritmer bygger på protokoll som feltolerant kvantberäkning och kvantfelkorrigering (QEC). Dessa är förutsättningar för att antingen använda kvantmaskininlärning till sin fulla potential och/eller för att etablera tillförlitliga och exakta modeller för artificiell intelligens.

Användning i verkliga livet

Och den här tekniken är inte bara teoretisk. Företag undersöker redan kvantalgoritmer för att förbättra sina produkter och tjänster inom många olika områden.

Etiska överväganden

De etiska frågorna som rör teknikens säkerhet, datasekretess och den artificiella intelligensens inverkan på samhället är viktiga. En sådan utveckling kräver strikta regler och ökad öppenhet för att kunna användas till nytta för samhället. Med hjälp av kvantkryptografi och kvantmaskininlärning kan säkerheten förbättras och förtroendet för artificiell intelligens stärkas genom att känslig information skyddas.

Användningsområden och konsekvenser

De många olika användningsområdena för kvantmekanisk maskininlärning pekar på en ljus framtid för artificiell intelligens inom ett antal områden:

Medicinsk vård

• Upptäckt av läkemedel: Kvantdatorer som kan replikera komplexa kemiska reaktioner på en nivå som aldrig tidigare skådats kan hjälpa till att analysera genetisk och molekylär information och påskynda processen med att utveckla nya läkemedel.
• Individanpassad medicin: Användningen av kvanttekniker för maskininlärning kan bidra till att skapa individuella program för behandling av många patienter baserat på analys av stora genetiska dataset.

Ekonomi

• Riskanalys och riskhantering: Kvantmekanisk maskininlärning kan ge nya perspektiv på riskanalys, förskingring och algoritmisk handel tack vare sin förmåga att snabbt ta hänsyn till komplexa strukturella ekonomiska data.

Cybersäkerhet

• Datasäkerhet och kryptering: Inom kvantkryptografi är det möjligt att på ett nytt sätt skydda sig mot sådana kvantdatorer som utvecklas så snabbt.

Logistik

• Optimeringsproblem: Genom att implementera kvantalgoritmer kan man fastställa de mest effektiva sätten att distribuera produkterna och nå potentiella konsumenter och kunder, samt att leverera kostnader.

Kommande hinder

• Begränsningar i hårdvaran: Den högre sannolikheten för kvantdekoherens och känsligheten för fel i de kvantdatorer som finns idag omöjliggör dock ett stort antal verkliga tillämpningar.
• Skalbarhet: Kvantdatorer är svåra att skala till en stor mängd qubits samtidigt som stabilitet och koherens bibehålls, vilket är en av de största tekniska utmaningarna.
• Algoritmutveckling: Många av dessa kvantalgoritmer är fortfarande teoretiska till sin natur och det krävs mer arbete med dessa algoritmer.

Framtidsutsikter

Man kan alltså lugnt säga att framtiden för kvantmekanisk maskininlärning är mycket ljus. Befintliga studier är inriktade på att förbättra kvantitativa beräkningar och eliminera utmaningar. Man kan därför anta att artificiell intelligens tillsammans med kvantdatorer, med hjälp av mer komplexa algoritmer och bättre utrustning, i framtiden kommer att bidra till att lösa några av de viktigaste problemen som moderna företag står inför.

Sammanfattningen

Quantum machine learning kombinerar kraften i kvantdatorer med maskininlärning och lovar att leverera hastighet, noggrannhet och skala. Kvantdatorer kan med hjälp av superposition och sammanflätning hantera stora datamängder och komplexa beräkningar exponentiellt snabbare än klassiska datorer. Användningen sträcker sig från allt från snabbare läkemedelsupptäckt och individanpassad medicin till riskanalys inom finans och cybersäkerhet genom kvantkryptografi.

Utmaningar som kvantdekoherens och skalbarhet innebär att vi måste fortsätta att innovera inom kvantalgoritmer och felkorrigering. Hybridmodeller som kombinerar kvantberäkning och klassisk beräkning kan bidra till att mildra dessa utmaningar och öka beräkningskraften.

I takt med att kvantmekanisk maskininlärning mognar kommer dess inverkan på artificiell intelligens och samhället att bli enorm, omforma branscher och öppna upp nya gränser för teknisk innovation och problemlösning. Datasekretess och datasäkerhet kommer att vara viktigt i takt med att tillämpningarna av kvantmekanisk maskininlärning växer, och vi måste hantera det noggrant för att få ut mesta möjliga av det för samhället.

Slutligen har vi sammanställt de vanligaste frågorna och svaren på dem

Vad är kvantmekanisk maskininlärning?

Quantum Machine Learning kombinerar kvantdatorer och maskininlärning för att förbättra noggrannheten, effektiviteten och effektiviteten hos maskininlärningsalgoritmer.

Hur fungerar kvantmaskininlärning?

Kvantdatorer utnyttjar qubits som kan befinna sig i flera tillstånd samtidigt (superposition) för att lösa komplexa problem snabbare än klassiska datorer. Algoritmer för kvantmaskininlärning som variational quantum eigensolver och quantum approximate optimization algorithm löser optimeringsproblem betydligt snabbare.

Vilka är de verkliga användningsområdena för kvantmekanisk maskininlärning?

Kvantmaskininlärning har tillämpningar inom olika områden, inklusive läkemedelsupptäckt, personlig medicin, ekonomi och logistik.

Vilka är utmaningarna med kvantmaskininlärning?

Nuvarande kvantdatorer är felbenägna och svåra att skala upp. Många algoritmer för kvantmaskininlärning är fortfarande teoretiska och kräver vidareutveckling.

Vad är framtiden för kvantmaskininlärning?

Framtiden för kvantmaskininlärning är lovande med pågående forskning som fokuserar på att förbättra kvantberäkningar och övervinna nuvarande utmaningar. Framsteg inom algoritmer och felkorrigering, tillsammans med hybridmodeller som kombinerar klassisk beräkning och kvantberäkning, förväntas leda till betydande genombrott inom artificiell intelligens och problemlösning i olika branscher.