Kvantu informācija un mākslīgais intelekts ir gan progresīvas tehnoloģiju laukumi mūsdienu pasaulē. Pēdējos gados arvien vairāk pētnieku ir dziļi integrējuši abus, cenšoties sasniegt ātrāku, precīzāku un efektīvāku aprēķinu un lēmumu pieņemšanu. Sadarbojās kvantu mākslīgais intelekts (QAI). Tas izmanto kvantu datoru īpašās īpašības, piemēram, kvantu superpozīciju un kvantu sapinumu, lai paātrinātu mašīnu apguvi un optimizētu algoritmus efektīvākām un precīzākām AI lietojumprogrammām.
Paredzams, ka kvantu datoru izstrāde un pielietošana kvantu mākslīgo intelektu kļūs par svarīgu attīstības virzienu mākslīgā intelekta jomā, un tam ir plašs lietojumprogrammu klāsts daudzās nozarēs.
Kvantu mākslīgā intelekta nozares attīstības statuss
Kvantu mākslīgā inteliģences nozare ir kritiskā agrīno tehnoloģiju izpētes un attīstības un izrāvienu posmā, un vietējās un ārvalstu zinātniskās pētniecības iestādes un uzņēmumi ir palielinājuši savu pētniecības un attīstības ieguldījumu kvantu skaitļošanā, mākslīgajā intelektā un citās jomās, un rūpnieciskā ķēde sākotnēji ir izveidojusies. Vairāk nekā 150 kvantu skaitļošanas uzņēmumu visā pasaulē ir mēģinājuši izpētīt kvantu mākslīgā intelekta algoritma pētījumu un pielietojuma scenārijus, lai kopīgi veicinātu rūpnieciskās ekoloģijas celtniecību.
1. Augšpusē no nozares ķēdes: tā aptver pamata aparatūras un kvantu skaitļošanas mašīnu attīstību, daudziem piedaloties ražotājiem un salīdzinoši nobriedušu attīstību
Augšējā kvantu mākslīgā intelekta industrija galvenokārt ietver pamata aparatūras un pamataprīkojuma pētniecību un izstrādi un ražošanu, kā arī nodrošina nepieciešamo aparatūras atbalstu vidusdaļas un pakārtotajām tehniskajām lietojumprogrammām. Galvenajā aparatūrā ietilpst mikroviļņu mērīšanas un vadības sistēma, saldēšanas sistēma, zemas temperatūras mikroviļņu komponenti, vakuuma sistēma, lāzera un optiskās ierīces utt. Ierīces, kas vajadzīgas kvantu skaitļošanas mašīnas izstrādei, ietver kvantu mikroshēmas, kvantu sensorus, kvantu izlases numuru ģeneratorus utt.
2. Rūpnieciskās ķēdes vidusdaļa: iesaistot mākslīgā intelekta algoritmu un lietojumprogrammu attīstību, iesaistītie uzņēmumi aktīvi pēta, lai iegūtu tirgus iespējas
Kvantu mākslīgā intelekta nozares vidū ir vērsta uz mākslīgā intelekta algoritmu un pielietojumu dziļo attīstību un inovācijām. Daudzi kvantu programmatūras jaunizveidotie uzņēmumi pēta kvantu skaitļošanas unikālo priekšrocību izmantošanu, lai pārveidotu un optimizētu tradicionālos mākslīgā intelekta algoritmus, lai izlauztu sarežģīto skaitļošanas sašaurinājumu, kuru ir grūti atrisināt klasiskās skaitļošanas sistēmā. Turklāt IBM un citi tehnoloģiju giganti turpinās strādāt pie kvantu mākoņu platformām un rīkiem, lai izpētītu mākslīgā intelekta integrēšanas iespējas platformā.
3. Rūpnieciskās ķēdes lejup pa straumi: tā ir provizoriski piemērota komunikācijas drošībā, medicīniskajā veselībā, finanšu tehnoloģijās un citās jomās, un tai ir daudzsološas attīstības iespējas
Kvantu mākslīgā intelekta pakārtotā nozares ķēde parāda bagātīgu nozares lietojumprogrammu ainu, kas aptver komunikācijas drošību, medicīnisko veselību, finanšu tehnoloģijas un citas jomas. Piemēram, medicīniskās veselības jomā kvantu mākslīgais intelekts var paātrināt datu apstrādi un algoritmu darbību, veicināt personalizētas diagnozes un ārstēšanas progresu, medicīniskā tēla analīzi, narkotiku izpētes un attīstības jauninājumus un ķirurģisko palīdzību un sniegt spēcīgu tehnisko atbalstu medicīnisko pakalpojumu kvalitātes un efektivitātes uzlabošanai. Pašlaik kvantu mākslīgā intelekta pakārtotie pielietojumi joprojām tiek izstrādāti un izpētīti, taču var paredzēt, ka nākotnes tirgus telpa būs ļoti plaša.
Galvenie kvantu mākslīgā intelekta pielietojuma scenāriji
Pašlaik kvantu mākslīgais intelekts ir salīdzinoši bagāts ar finanšu tehnoloģiju, biofarmaceitisko, medicīnas un veselības jomu piemērošanu, un daudzas bankas, finanšu iestādes, slimnīcas un farmācijas uzņēmumi mājās un ārvalstīs ir sadarbojušies ar kvantu mākslīgā intelekta tehnoloģiju uzņēmumiem, lai veiktu atbilstošu lietojumprogrammu. Saistītie produkti ir palaisti arī navigācijas un pozicionēšanas jomā, kā arī ir sākušies arī lietošanas gadījumu izpēte sakaru tīklu, navigācijas un pozicionēšanas jomā, kā arī viedās pilsētās ar plašām tirgus izredzēm nākotnē.
1. Komunikāciju tīkls
Salīdzinot ar 5G, 6G saskarsies ar skaitļošanas problēmām, piemēram, lielāka mēroga biznesa optimizāciju, lielāka mēroga tīkla optimizāciju, lielāka mēroga signālu apstrādi un liela mēroga mašīnu apguves modeļa apmācību, kā arī klasiskā aprēķināšana un algoritmi saskaras ar lielu spiedienu. Kvantu mašīnu apguvei ir priekšrocība eksponenciālai kvantu skaitļošanas paralēlai skaitļošanai, un, protams, ir priekšrocība, apstrādājot masīvus datus, kas var radīt signālu apstrādi, tīkla optimizāciju un pakalpojumu optimizāciju, nodrošinot jaunu impulsu tīkla intelektam, un ir svarīgs kvantu mākslīgā intelekta pētniecības lauks.
MIT un Kyung Hee universitāte ir veikuši lietošanas gadījumu izpēti par kvantu mašīnu apguves piemērošanu īpaši uzticamos zemas latentuma 6G tīklos. Saskaroties ar pašreizējās tīkla skaitļošanas jaudas sašaurinājumu un turpmākās komunikāciju tīkla jaunināšanas vajadzībām, China Mobile ir veikusi pētījumu un izpēti par kvantu mašīnu apguves algoritmu lietojumprogrammu iespējamību saziņas jomā un aktīvi reklamēja saplūšanas lietojumprogrammu 6G tīklos.
2. finanšu tehnoloģija
Kvantu mākslīgais intelekts ievērojami uzlabos finanšu datu apstrādes ātrumu un analīzes dziļumu, izmantojot tā skaitļošanas jaudu ārpus klasiskajiem datoriem, ļaujot finanšu iestādēm uztvert tirgus dinamiku un ātrāk un precīzāk. Runājot par portfeļa optimizāciju, AI algoritmi var precīzi atrisināt sarežģītas portfeļa optimizācijas problēmas un pielāgot optimālas investīciju stratēģijas finanšu iestādēm. Kvantu mākslīgā intelekta integrācija ar mašīnu apguvi un dziļo mācīšanos veicinās arī inteliģentu finanšu biznesa procesu pārveidi, samazinās darbības izmaksas un uzlabotu darbības efektivitāti.
3. Biomedicīnas
Kvantu AI var palīdzēt ievērojami paātrināt zāļu atklāšanas un attīstības procesu, imitējot un optimizējot zāļu kandidātu molekulas, uzlabojot skrīninga precizitāti un efektivitāti, samazinot pētniecības un attīstības izmaksas un saīsinot ciklus. Tas palīdz optimizēt klīniskā izmēģinājuma dizainu un attīstīt personalizētus medicīniskus risinājumus un sniedz lielu atbalstu precīzas medicīnai. Turklāt kvantu mākslīgais intelekts arī veicinās slimības diagnozes precizitāti un zinātniskās ārstēšanas plānu, imitējot ķermeņa zāļu metabolisma procesu un mijiedarbību ar mērķi utt., Lai nodrošinātu zinātnisku pamatu ārstēšanas plānu izstrādei.
4. Navigācija
Mākslīgā intelekta algoritmu un kvantu sensoru kombinācija var nodrošināt nehanfering, visos laikapstākļos, neatkarīgi no reljefa neatkarīgas pasīvās tehnoloģijas, lai nodrošinātu reāllaika navigāciju gadījumā, ja GPS signāli tiek pārtraukti vai apturēti, atrisinot navigācijas problēmas, kad GPS signāli tiek traucēti vai nepieejami.
Kvantu mākslīgā intelekta nozares attīstības tendence un apgaismība
Pašlaik kvantu mākslīgā inteliģences nozares attīstība saskaras ar tādiem riskiem un izaicinājumiem kā liels daudzums pētniecības un attīstības un lietojumprogrammu kapitāla ieguldījumiem, nobriedušiem biznesa modeļiem vēl nav izveidoti, vēl nav jāizjauc tehniskās sašaurināšanās, kā arī datu privātuma un drošības jautājumi.
Tomēr kā svarīgs kvantu informācijas attīstības virziens nākotnē, valdības un visu nozares ķēdes pušu uzmanība arī ir devusi labas attīstības iespējas kvantu mākslīgā intelekta nozarei. Pēdējos gados daudzas valdības ir sniegušas politikas atbalstu un finanšu ieguldījumus kvantu mākslīgā intelekta nozares attīstībā. Jau 2017. gadā Ķīnas valdība skaidri norādīja "mākslīgā intelekta attīstības plāna jaunās paaudzes", ka virzienam, kas var izraisīt mākslīgā intelekta paradigmas maiņu, uz nākotni vērsto uzlaboto mašīnmācības izkārtojumu, smadzenēm līdzīgu inteliģentu skaitļošanu, kvantu inteliģentu skaitļošanu un citu starp lauka pamata teorētisko pētījumu. Piegādes pusē kvantu un mākslīgā intelekta kombinācija ir kļuvusi par karstu globālās robežas izpētes lauku, un daudzi uzņēmumu un zinātnisko pētījumu institūti ir palielinājuši savu pētījumu izkārtojumu un sākuši izmēģināt kvantu mākslīgā intelekta algoritmu pētījumu un lietojuma scenārija izpēti. No pieprasījuma puses, salīdzinot ar klasisko mākslīgā intelekta tehnoloģiju, kvantu mākslīgā intelekta tehnoloģija var nodrošināt ātrākus un precīzākus nozares risinājumus, un galveno nozares, piemēram, komunikāciju, finansēšanas un medicīniskās aprūpes pieprasījums, veicina kvantu mākslīgā intelekta tehnoloģijas attīstību un pielietojumu.
Operatoriem ir daudz pētījumu uzkrāšanās kvantu informācijas un mākslīgā intelekta jomā, kā arī viņi ir sākuši veikt sākotnēju pētījumu un izpēti kvantu mākslīgā intelekta jomā, kā arī veikt kvantu mašīnu apguves algoritmu izpēti un pārbaudi. Nākotnē viņiem jāturpina stiprināt uzmanību kvantu mākslīgā intelekta jomā, apvienot savus resursus un priekšrocības un veikt saistītu tehnoloģiju uzkrāšanu. Un izmantojot ekoloģisko sadarbību un citus veidus, kā izpētīt komunikācijas, finanšu, biomedicīnas un citu lauku piemērošanu.