Технологии стремительно развиваются в сборе всех видов данных. Эти данные остались в основном необработанными, и большая часть их преимуществ до сих пор не использовалась. Квантовые вычисления обещают изменить это.

В наши дни камеры, датчики, веб-сканеры, сканеры и даже люди-операторы собирают большие данные, которые часто выбрасываются в течение определенного периода времени. Если бы мы могли только разумно и эффективно анализировать огромные наборы данных, мы могли бы выявить удивительные закономерности и закономерности невероятной ценности.

Исследователи уже используют для этого цифровые инструменты, но возможности современных компьютеров остаются ограниченными. Настоящий прорыв возможен с широким внедрением квантовых вычислений. Когда это произойдет, многие компании, руководящие органы и государственные учреждения пожалеют, что собрали данные, которые казались слишком большими и беспорядочными для обработки.

С недавним развитием искусственного интеллекта (ИИ) потенциал квантовых вычислений становится все более очевидным. Давайте подробнее рассмотрим, как можно объединить большие данные, искусственный интеллект и квантовые вычисления для получения беспрецедентных преимуществ.

Краткое введение в квантовые вычисления

В то время как обычные компьютеры работают на чипах, использующих биты, квантовые компьютеры используют квантовые биты или кубиты.

Биты работают как переключатели включения / выключения, где положение выключения равно нулю, а положение включения равно единице. Проблема в том, что вселенная не регулируется простыми правилами, которые можно сузить до двух положений, включенных и выключенных.

Между тем, кубит может находиться в суперпозиции, что означает, что он одновременно включен и выключен или, другими словами, где-то на шкале между двумя позициями. Благодаря этому квантовые компьютеры могут выполнять гораздо больше операций за один раз и, таким образом, обрабатывать больше данных, чем даже современные суперкомпьютеры.

Хотя до квантовых компьютеров еще много лет, инвесторы все больше интересуются этой технологией.

Калифорнийский стартап PsiQuantum, основанный пять лет назад, недавно привлек 215 миллионов долларов для своей модели фотонных квантовых вычислений. По словам ее соучредителя и генерального директора Джереми О’Брайена, компании потребуется« несколько лет , чтобы представить компьютер с 1 миллионом кубитов.

Развитие искусственного интеллекта

Приложения искусственного интеллекта (ИИ) уходят корнями в большие данные. Каждый из них работает, анализируя наборы данных, чтобы найти закономерности и закономерности.

В последнее время методы искусственного интеллекта быстро развиваются, но их истинный потенциал еще предстоит раскрыть, поскольку он ограничен возможностями современных компьютеров. Они уже достигли предела своих возможностей и не могут обработать имеющиеся в настоящее время объемы данных в разумные сроки.

Мы предлагаем рассмотреть три ключевых области ИИ как дисциплины, на которую квантовые вычисления окажут огромное влияние: машинное обучение, прогнозная аналитика и обработка естественного языка.

Машинное обучение

Алгоритмы машинного обучения (ML) используют образцы данных для автоматического обучения. Сколько данных может быть обработано для этой цели, зависит от доступных вам вычислительных мощностей.

Ученые определяют квантовое машинное обучение (QML) как междисциплинарную область исследований, изучающую использование алгоритмов машинного обучения, выполняемых на квантовом компьютере. Но есть другой научный подход, который предлагает рассматривать ИИ на кубитах как квантовый вычислительный интеллект.

Развитие этой технологии было медленным, но прослеживаемым. Квантовые языки программирования впервые появились в конце 1990-х годов. Сегодня вы можете задействовать квантовое машинное обучение с PennyLane, кроссплатформенной библиотекой Python и программным фреймворком, фреймворком Google TensorFlow Quantum и PyTorch.

Вот один пример: нейронные сети с глубоким обучением (DLNN) - это метод машинного обучения, который требует таких больших объемов данных, что это казалось невозможным до появления облачных вычислений. Поскольку кубиты предлагают еще большую вычислительную мощность, возможности DLNN будут расти вместе с ценностью больших данных.

Прогнозная аналитика

ИИ может анализировать данные, такие как исторические факты и текущие обстоятельства, чтобы определять закономерности и прогнозировать события на основе этих шаблонов, что позволяет предотвращать узкие места и разумно использовать свои ресурсы. Благодаря мощности квантовых вычислений вы сможете обрабатывать больше таких данных и ускорить обнаружение релевантной высококачественной информации для использования в прогнозах.

В прошлом разработке моделей прогнозирования препятствовали наборы данных, которые были слишком маленькими из-за затрат на сбор, хранение и поиск данных. Сегодня вы сталкиваетесь с совершенно другой проблемой: объемы имеющихся в настоящее время данных могут перегрузить прогнозную модель.

По мере роста объемов данных растет и количество переменных решения и факторов прогнозирования. Возможности квантовых вычислений обещают помочь построить более масштабируемые прогностические модели, которые смогут обрабатывать огромные объемы данных и добавлять в уравнение как можно больше переменных без замедления важных процессов.

Это, в свою очередь, обещает гораздо более конкретную и полезную информацию, чем это доступно в настоящее время.

Если вам нужна эффективная модель планирования полетов, осознанный процесс принятия решений по инвентаризации, оптимизированная маршрутизация доставки или другие возможности оптимизации рабочего процесса, вам следует обратить внимание на прогностическую аналитику на основе квантовых вычислений.

Следовательно, данные, которые вы собираете сегодня, определят ваш успех завтра. В качестве более конкретного примера Стив Ритберг, старший директор-аналитик Gartner, предлагает, чтобы компании подготовились к развитию прогнозной аналитики, отслеживая ключевые действия покупателей в своей CRM, чтобы создать банк данных о поведении покупателей и результатах. .

Обработка естественного языка

Сегодня качество взаимодействия между людьми и компьютерами становится все более важным, поскольку предприятия продолжают улучшать свои процессы с помощью чат-ботов и других передовых методов автоматизации. За это отвечает обработка естественного языка (NLP), одно из самых разрекламированных приложений искусственного интеллекта.

Ключевым методом в НЛП является глубокое обучение, то есть метод машинного обучения. Это подразумевает обучение нейронных сетей на большом количестве наборов данных, таких как изображения, текст и звук.

Наборы обучающих данных должны быть достаточно большими, чтобы избежать переобучения: при недостаточном количестве данных глубокая нейронная сеть имеет тенденцию запоминать обучающий набор, что приводит к плохой производительности на тестовом наборе.

Во время сессии Frontiers of NLP на Deep Learning Indaba 2018 эксперт по машинному обучению Бернард Дювенхаге утверждал, что языки имеют универсальные общие черты. Эти общие черты можно использовать при создании и обучении универсальной языковой модели, но есть два препятствия: достаточно данных и достаточно вычислений.

Если нехватка данных по-прежнему мешает языкам с низким уровнем ресурсов, вычислительные ресурсы являются основной проблемой при работе с языками, которые имеют достаточно данных. Уже были успешные попытки, такие как OpenAI Five, которые демонстрируют, насколько лучше будут работать современные нейроязыковые модели, если они будут подкреплены большим объемом вычислений.

В апреле 2020 года Cambridge Quantum Computing раскрыла некоторые детали первого в истории выполнения НЛП на квантовой основе.

Ученые утверждают, что смогли «открыть совершенно новую сферу возможных приложений, переводя грамматические предложения в квантовые схемы, а затем реализуя полученные программы на квантовом компьютере и фактически отвечая на вопросы».

Вывод

На данный момент вы должны хорошо представлять себе впечатляющие возможности использования больших данных с помощью квантового ИИ.

Взгляните на свои бизнес-процессы. Есть ли данные, которые, по вашему мнению, не стоит собирать, потому что они кажутся неуправляемыми? Видите ли вы, как вы могли бы использовать его в будущем, с развитием квантовых вычислений, чтобы обеспечить максимальное конкурентное преимущество для вашего предприятия?

Если это все еще кажется слишком трудным для понимания, не волнуйтесь. Консалт Интетикс Инк. и мы поможем вам подготовиться к недалекому квантовому будущему. Мы можем помочь вам пройти следующий уровень цифровой трансформации и создать интеллектуальную и экономичную систему сбора данных в вашей организации.

Изображения предоставлены Freepik.com

Https://intetics.com/blog/how-quantum-computing-will-boost-the-value-of-big-data