Kvantteave ja tehisintellekt on mõlemad tänapäeva maailmas tipptasemel tehnoloogiavaldkonnad. Viimastel aastatel on üha enam teadlasi neid sügavalt integreerinud, eesmärgiga saavutada kiirem, täpsem ja tõhusam arvutus ja otsuste tegemine. Teis sündis kvant tehisintellekt (QAI). See kasutab kvantarvutite spetsiaalseid omadusi, näiteks kvant -superpositsioon ja kvant takerdumine, et kiirendada masinõpet ja optimeerida algoritme tõhusamate ja täpsemate AI -rakenduste jaoks.
Kvantarvutite väljatöötamisel ja rakendamisel peaks kvant tehisintellekt muutuma tehisintellekti valdkonnas oluliseks arengusuunaks ja sellel on paljudes tööstusharudes laias valikus rakenduste väljavaateid.
Kvant tehisintellekti tööstuse arenguseisund
Kvant tehisintellektitööstus on varajase tehnoloogia uurimise ja arendustegevuse ning läbimurre kriitilises etapis ning kodumaised ja välismaised teadusuuringute institutsioonid ja ettevõtted on suurendanud oma teadus- ja arendustegevuse investeeringut kvantarvutluses, tehisintellekti ja muude valdkondadesse ning tööstusahela on algselt kujunenud. Enam kui 150 kvantarvutitegevust kogu maailmas on püüdnud uurida kvant tehisintellekti algoritmi uurimistöö ja rakenduse stsenaariume, et ühiselt edendada tööstusökoloogia ehitamist.
1. Tööstusahela ülesvoolu: see hõlmab põhilist riistvara ja kvantarvutite masina arendust
Kvant tehisintellekti ülesvoolu tööstus hõlmab peamiselt põhiliste riist- ja põhivarustuse uurimist ja arendamist ja tootmist ning pakub vajalikku riistvara tuge kesk- ja allavoolu tehniliste rakenduste jaoks. Põhiline põhiriistvara hõlmab mikrolaine mõõtmis- ja juhtimissüsteemi, jahutussüsteemi, madala temperatuuriga mikrolainekomponente, vaakumisüsteemi, laser- ja optilisi seadmeid jne. Kvantmetöötluse masina väljatöötamiseks vajalikud seadmed hõlmavad kvantkiibid, kvantsensorid, kvantsensorid, kvant-andurid jne.
2. tööstusahela keskmine vool: kaasates tehisintellekti algoritmide ja rakenduste arendamist, uurivad osalevad ettevõtted aktiivselt turuvõimaluste võitmist
Kvant tehisintellekti tööstuse keskmine ulatus keskendub tehisintellekti algoritmide ja rakenduste sügavale arengule ja innovatsioonile. Paljud kvanttarkvara idufirmad uurivad kvantarvutuse ainulaadsete eeliste kasutamist traditsiooniliste tehisintellekti algoritmide ümberkujundamiseks ja optimeerimiseks, eesmärgiga murda läbi keeruka arvutuse kitsaskoha, mida on klassikalise arvutusraamistiku raames keeruline lahendada. Lisaks jätkavad IBM ja muud tehnoloogiahiiglased tööd kvantpilveplatvormide ja tööriistade kallal, et uurida tehisintellekti platvormi integreerimise rakendusvõimalusi.
3. tööstusahelast allavoolu: seda on esialgselt rakendatud kommunikatsiooni turvalisuse, meditsiinilise tervise, finantstehnoloogia ja muude valdkondade alal ning tal on paljutõotavad arenguväljavaated
Kvant tehisintellekti tööstusahela järgmine tööstusahel näitab rikkalikku tööstuse rakenduspilti, mis hõlmab kommunikatsiooni turvalisust, meditsiinilist tervist, finantstehnoloogiat ja muid valdkondi. Näiteks võib meditsiinilise tervise valdkonnas kiirendada tehisintellekt andmetöötlust ja algoritmi toimimist, edendada isikupärastatud diagnoosimise ja ravi edenemist, meditsiinilist pildianalüüsi, ravimite uurimist ja arenguinnovatsiooni ning kirurgilist abi ning pakkuda tugevat tehnilist tuge meditsiiniteenuste kvaliteedi ja tõhususe parandamiseks. Praegu arendatakse ja uuritakse kvant tehisintellekti järgnevaid rakendusi endiselt, kuid võib ennustada, et tulevane tururuum on väga lai.
Kvant tehisintellekti peamised rakenduse stsenaariumid
Praegu on kvant tehisintellekt suhteliselt rikas finantstehnoloogia, biofarmatseutiliste, meditsiini- ja tervisevaldkondade ning paljude pankade, finantsasutuste, haiglate ja farmaatsiaettevõtete kohaldamisel kodus ja välismaal on teinud koostööd kvant tehisintellektitehnoloogiaga Enterprises, et teostada asjakohaseid rakendustavasid. Seotud tooted on käivitatud ka navigeerimise ja positsioneerimise valdkonnas ning ka kasutusjuhtumiuuringud on alanud ka kommunikatsioonivõrkude, navigeerimise ja positsioneerimise ning nutikate linnade valdkonnas, mille tulevikus on laiad turuväljavaated.
1. kommunikatsioonivõrk
Võrreldes 5G-ga seisavad 6G silmitsi selliste arvutamisprobleemidega nagu suuremahuline äri optimeerimine, suuremahulise võrgu optimeerimine, suuremahuline signaalitöötlus ja suuremahuline masinõppe mudeli treenimine ning klassikalised arvutused ja algoritmid seisavad silmitsi suure survega. Kvantmasina õppimise eeliseks on kvantarvutuse eksponentsiaalne paralleelne arvutamine ja loomulikult on selle eelis massiivsete andmete töötlemisel, mis võib tuua signaalide töötlemist, võrgu optimeerimist ja teenuste optimeerimist, pakkudes uut tõuke võrguintellekti jaoks, ning see on kvanttehingute intelligentsuse oluline uurimisvaldkond.
MIT ja Kyung Hee ülikool on läbi viinud kasutusjuhtumiuuringud kvantmasinaõppe rakendamiseks ülikerge madala latentsusega 6G võrkudes. Seistes silmitsi praeguse võrguarvutusvõimsuse kitsaskohaga ja tulevase kommunikatsioonivõrgu uuendamise vajadustega, on Hiina Mobile läbi viinud teadusuuringud ja uurimine kvantmasina õppimise algoritmide rakenduse teostatavuse kohta suhtlemisvaldkonnas ning propageerinud aktiivselt termotuumasünteesi rakendust 6G võrkudes.
2. finantstehnoloogia
Kvant tehisintellekt suurendab oluliselt finantsandmete töötlemiskiirust ja analüüsi sügavust, kasutades selle arvutusvõimsust kaugemale klassikalistest arvutitest, võimaldades finantseerimisasutustel turudünaamikat ja suundumusi kiiremini ja täpsemalt kajastada. Portfelli optimeerimise osas saavad AI algoritmid täpselt lahendada keerulisi portfelli optimeerimise probleeme ja kohandada finantsasutuste optimaalseid investeerimisstrateegiaid. Kvant tehisintellekti integreerimine masinõppe ja sügava õppimisega edendab ka finantsäriprotsesside intelligentset ümberkujundamist, vähendab tegevuskulusid ja parandab tegevuse tõhusust.
3. biomeditsiiniline
Quantum AI aitab ravimite avastamise ja arendamise protsessi märkimisväärselt kiirendada, simuleerides ja optimeerides ravimikandidaatmolekule, parandades sõeluuringu täpsust ja tõhusust, vähendades teadus- ja arenduskulusid ning lühendades tsüklit. See aitab optimeerida kliinilise uuringu kavandamist ja välja töötada isikupärastatud meditsiinilisi lahendusi ning pakub tugevat tuge täppismeditsiinile. Lisaks soodustab kvant tehisintellekt ka haiguste diagnoosimise täpsust ja teadusliku raviplaani, simuleerides kehas ravimite metaboolset protsessi ja interaktsiooni sihtmärgiga jne, et pakkuda teaduslikku alust raviplaanide väljatöötamiseks.
4. navigeerimine
Tehisintellekti algoritmide ja kvantsensorite kombinatsioon võib pakkuda mitte-ilma igasugust ilmastikust sõltumatut passiivset tehnoloogiat, et pakkuda reaalajas navigeerimist juhuks, kui GPS-signaalid katkestatakse või peatatakse, lahendades navigeerimisprobleemid, kui GPS-signaalid segatakse või seda pole saadaval.
Kvant tehisintellektitööstuse arengusuund ja valgustus
Praegu seisab kvant tehisintellektitööstuse arendamine silmitsi riskide ja väljakutsetega, näiteks suur hulk teadus- ja arendustegevust ning rakenduste kapitaliinvesteeringuid, küpseid ärimudeleid ei ole loodud, tehnilisi kitsaskohti pole veel purunenud ning andmete privaatsuse ja turbeprobleemid.
Kuid tulevikus on kvantteabe olulise arengusuunana valitsuse ja kõigi tööstusahela osapoolede tähelepanu toonud ka kvant tehisintellektitööstuse häid arenguvõimalusi. Viimastel aastatel on paljud valitsused pakkunud poliitikatoetust ja rahalisi investeeringuid kvant tehisintellektitööstuse arendamiseks. Juba 2017. aastal tõi Hiina valitsus selgelt välja "tehisintellekti arendamise kavas", et suunas, mis võib viia tehisintellekti paradigma muutmiseni, täiustatud masinõppe tulevikku suunatud paigutuse, ajutaolise intelligentse arvutuse, kvantintervitava arvutuse ja muude läbiväljakute teoreetiliste uurimistööde muutmiseni. Pakkumise poolel on kvant- ja tehisintellekti kombinatsioon muutunud ülemaailmse piiride uurimise kuumaks ning paljud ettevõtted ja teaduslike uuringute instituudid on suurendanud oma teadusuuringute paigutust ning hakanud proovima kvant tehisintellekti algoritmi uurimistöö ja rakenduse stsenaariumi uurimist. Nõudluse poolel, võrreldes klassikalise tehisintellektitehnoloogiaga, võib kvant tehisintellekti tehnoloogia pakkuda kiiremat ja täpsemat tööstuslahendust ning nõudlus selliste peamiste tööstuste nagu kommunikatsioon, rahandus ja arstiabi suunab kvant tehisintellektitehnoloogia arendamist ja rakendamist.
Operaatoritel on kvantiteabe ja tehisintellekti valdkonnas palju uurimistööd ning nad on hakanud läbi viima ka esialgseid uuringuid ja uurimist kvant tehisintellekti valdkonnas ning läbi viima kvantmasina õppimise algoritmide uurimist ja kontrollimist. Tulevikus peaksid nad jätkuvalt tugevdama oma tähelepanu kvant tehisintellekti valdkonnale, ühendama oma ressursid ja eelised ning viia läbi sellega seotud tehnoloogia kogunemine. Ning ökoloogilise koostöö kaudu ning muude viiside uurimiseks kommunikatsiooni, rahanduse, biomeditsiini ja muude valdkondade kaudu.