[Ссылка на баннер: https://drive.google.com/file/d/1B5Lx8PFbpYcFBhf8FMFcOWcm2uTcAc62/view?usp=sharing

Ссылка на изображение: https://www.pexels.com/photo/high-angle-photo-of-robot-2599244/]

Квантовое машинное обучение — это мощный инструмент, призванный обеспечить цифровую трансформацию, к которой постепенно прибегают многие организации. Это управляемый данными аспект автоматизации, основанный на постоянном развитии квантовых вычислений как в теории, так и на практике. Все больше стартапов, образовательных учреждений и организаций приняли на вооружение квантовые вычисления, и прогнозы для квантовых вычислений радужны в отношении рынка и диапазона вариантов использования.

Квантовое машинное обучение исследует взаимодействие концепций квантовых вычислений и машинного обучения, позволяя исследователям изучить, среди прочего, насколько быстро квантовые компьютеры могут оценивать модели машин. Кроме того, квантовое машинное обучение позволяет использовать методы машинного обучения для оценки свойств квантовых вычислений, обнаружения кодов, связывающих ошибки, и создания квантовых алгоритмов. Это центральная концепция будущего искусственного интеллекта и вычислений, которая еще больше привлекает внимание ученых-компьютерщиков и специалистов по цифровым технологиям во всем мире.

Квантовое машинное обучение — основы

[Ссылка на изображение: https://unsplash.com/photos/MECKPoKJYjM]

Компьютерное оборудование, на котором работают алгоритмы, уже давно определило пределы того, как машины могут учиться. Однако квантовое машинное обучение расширяет аппаратные возможности машинного обучения благодаря активизации квантовых вычислительных устройств.

Уровень информации, обрабатываемой квантовыми компьютерами, зависит от противоположных законов физики, то есть квантовой теории. Некоторые исследования, связанные с квантовым машинным обучением, сосредоточены на создании универсальных отказоустойчивых QPU. Квантовое машинное обучение также вызывает больший интерес на устройствах ближайшего будущего.

Алгоритмы машинного обучения последовательно анализируют классические данные, выполняемые на квантовых компьютерах. Квантовое машинное обучение фокусируется на квантовых данных и концепциях гибридных квантово-классических моделей. Квантовые данные — это источник данных, возникающий в естественной или искусственной квантовой системе, при этом данные генерируются квантовыми компьютерами. Квантовые данные состоят из пакетов данных, включенных в кубиты для компьютеризации, хотя хранение таких данных затруднено из-за их основных характеристик, запутанности и суперпозиции. В то же время гибридные квантово-классические модели представляют и обобщают данные, используя квантово-механическое происхождение. Эти модели работают на процессорах и графических процессорах, используя самые быстрые из возможных механизмов обработки данных.

Благодаря развитию квантового машинного обучения стало возможным больше возможностей в различных областях, включая обнаружение мошенничества и разработку лекарств. Кроме того, концепция квантового машинного обучения решает вычислительные и временные проблемы за счет интеграции ключевой информации из традиционных теорий машинного обучения для более широкого обзора квантовых вычислений.

Как сочетаются квантовое машинное обучение и искусственный интеллект?

Квантовый ИИ использует квантовые вычисления для вычисления алгоритмов машинного обучения, предоставляя вычислительные преимущества для достижения результатов, которые невозможно получить с помощью классических компьютеров.

Ключевые вехи, которых стремится достичь квантовый ИИ, включают меньшее количество подверженных ошибкам и более сильные системы квантовых вычислений, а также широкое внедрение моделирования с открытым исходным кодом. Кроме того, за счет слияния квантовых вычислений и искусственного интеллекта развивается экосистема квалифицированных разработчиков, предоставляя разработчикам больше контроля. При объединении двух концепций развиваются более привлекательные приложения искусственного интеллекта.

Квантовые вычисления могут содержать разные результаты в квантовом состоянии, обеспечивая значительные улучшения для машинного обучения и задач на основе ИИ. Классические бинарные компьютеры уже давно достигли предела своих возможностей в цифровом мире, а квантовые компьютеры обеспечивают беспрецедентную вычислительную мощность и решают сложные проблемы, улучшают шифрование данных и вычисляют различные возможные состояния.

«Почти 70% организаций внедряют квантовые вычисления из-за их способности решать проблемы и скорости. Следует признать, что с внедрением квантовых вычислений возникают сложности, такие как возможность интеграции квантовых вычислений в существующую ИТ-инфраструктуру, безопасность и отсутствие понимания возможных вариантов использования. Однако организации рассматривают такие концепции, как квантовое машинное обучение, как полезные для их конкурентного преимущества, а также для получения аналитических преимуществ, которые им нужны для создания более гибких бизнес-моделей.

Квантовое машинное обучение расширяет возможности ИИ

[Ссылка на изображение: https://www.pexels.com/photo/round-object-on-robot-s-hand-8386439/]

Машинное обучение и искусственный интеллект продвинулись до такой степени, что традиционные компьютеры просто не поспевают за ними. Самое последнее воплощение машинного обучения, называемое глубоким обучением, раздвигает границы классических компьютеров, например, для обучения некоторых моделей-трансформеров на традиционных системах требуются месяцы.

Недавние исследования показали, что существует математическое доказательство квантовых преимуществ при использовании квантового машинного обучения, причем доказательство появляется как тип алгоритма классификации. Алгоритм предоставляет пользователям доступ к классическим данным, обеспечивая экспоненциальное ускорение по сравнению с традиционными методами машинного обучения.

Квантовое машинное обучение — это концепция компьютерных наук, которая создает ясное будущее для искусственного интеллекта. Но с волнением приходит потенциал для дезинформации, тем более что квантовые вычисления и квантовый ИИ еще не полностью реализовали свой потенциал, и все еще требуется больше понимания их соответствующих сложностей. Квантовые вычисления еще далеки от применения в нейронных сетях. Однако, учитывая, что ИИ может столкнуться с пресловутой стеной в недалеком будущем из-за нехватки вычислительной мощности, квантовое машинное обучение вполне может стать концепцией, которая даст ИИ омоложение, необходимое ему для выживания в долгосрочной перспективе.

Квантовое машинное обучение — это продление срока годности, необходимое ИИ для светлого будущего, которое дополняет растущую цифровую трансформацию, к которой мир продолжает приспосабливаться.