Kvanttitiedot ja tekoäly ovat molemmat huippuluokan teknologiakenttiä nykyään maailmassa. Viime vuosina yhä useammat tutkijat ovat integroineet syvästi nämä kaksi, pyrkiessään saavuttamaan nopeamman, tarkemman ja tehokkaamman laskelman ja päätöksenteon. Kvanttitekijän älykkyys (QAI) syntyi. Se hyödyntää kvanttitietokoneiden, kuten kvanttien superposition ja kvanttien takertumisen, erityisominaisuuksia koneoppimisen nopeuttamiseksi ja algoritmien optimoimiseksi tehokkaammille ja tarkemmille AI -sovelluksille.
Kvanttitietokoneiden kehittämisen ja soveltamisen myötä kvanttitekijän älykkyyden odotetaan tulevan tärkeä kehityssuunta keinotekoisen älykkyyden alalla, ja sillä on laaja valikoima sovellusnäkymiä monilla toimialoilla.
Kvanttitekijän älykkyysteollisuuden kehitystila
Kvanttitekijän älykkyysteollisuus on varhaisen teknologian tutkimuksen ja kehityksen ja läpimurton kriittisessä vaiheessa, ja kotimaiset ja ulkomaiset tieteelliset tutkimuslaitokset ja yritykset ovat lisänneet T & K -investointeja kvanttitietokoneeseen, tekoälyaltaan ja muihin aloihin, ja teollisuusketju on alun perin muodostunut. Yli 150 kvanttitietoyhtiötä ympäri maailmaa on yrittänyt tutkia kvanttitekijän älykkyysalgoritmien tutkimus- ja sovellusskenaarioita teollisuuden ekologian rakentamisen edistämiseksi.
1.
Quantum -keinotekoisen älykkyyden ylävirran teollisuus sisältää pääasiassa laitteisto- ja ydinlaitteiden tutkimuksen ja kehittämisen ja tuotannon, ja se tarjoaa tarvittavan laitteistotuen Midstream- ja loppupään teknisiin sovelluksiin. Peruslaitteistot sisältävät mikroaaltomittaus- ja ohjausjärjestelmän, jäähdytysjärjestelmän, matalan lämpötilan mikroaaltokomponentit, tyhjiöjärjestelmän, laser- ja optiset laitteet jne. Kvanttilaskentakoneen kehittämiseen tarvittavat laitteet sisältävät kvanttisirut, kvantianturit, kvanttisuojamäärä generaattorit jne.
2.
Kvantitekijän älykkyysteollisuuden keskiarvot keskittyvät tekoälyn algoritmien ja sovellusten syvään kehitykseen ja innovaatioon. Monet kvanttiohjelmisto -aloittajat tutkivat kvanttilaskennan ainutlaatuisten etujen käyttöä perinteisten tekoälyn algoritmien muuntamiseksi ja optimoimiseksi ja optimoimaan ja optimoidakseen monimutkaisen laskentapullonkaulan, jota on vaikea ratkaista klassisen laskentakehyksen alla. Lisäksi IBM ja muut teknologia jättiläiset jatkavat kvanttipilvialustojen ja työkalujen työskentelyä tutkimaan sovellusmahdollisuuksia integroida tekoäly alustaan.
3.
Quantum -keinotekoisen älykkyyden loppupään teollisuusketju näyttää rikkaan teollisuussovelluskuvan, joka kattaa viestinnän turvallisuuden, lääketieteellisen terveyden, finanssitekniikan ja muut alat. Esimerkiksi lääketieteellisen terveyden alalla kvantti -keinotekoinen älykkyys voi nopeuttaa tietojenkäsittelyä ja algoritmien toimintaa, edistää henkilökohtaisen diagnoosin ja hoidon, lääketieteellisen kuvan analysoinnin, huumeiden tutkimuksen ja kehitysinnovaatioiden sekä kirurgisen avun etenemistä sekä tarjota vahvaa teknistä tukea lääketieteellisten palvelujen laadun ja tehokkuuden parantamiseksi. Tällä hetkellä Quantum -tekoälyn loppupään sovelluksia kehitetään ja tutkitaan edelleen, mutta voidaan ennustaa, että tulevat markkinatilat ovat erittäin laajat.
Tärkeimmät sovellusskenaariot kvanttitekijän älykkyydestä
Tällä hetkellä Quantum -keinotekoinen älykkyys on suhteellisen runsaasti finanssitekniikan, biofarmaseuttisten, lääketieteellisten ja terveyskenttien sekä monien pankkien, finanssilaitosten, sairaaloiden ja lääkeyhtiöiden soveltamista kotona ja ulkomailla ovat tehneet yhteistyötä kvanttitekijän älykkyystekniikan yritysten kanssa asiaankuuluvien sovelluskäytäntöjen toteuttamiseksi. Aiheeseen liittyviä tuotteita on myös lanseerattu navigoinnin ja paikannuksen alalla, ja tapaustutkimukset ovat aloitettu myös viestintäverkkojen, navigointi- ja paikannuksen sekä älykkäiden kaupunkien aloilla, joista on tulevaisuudessa laajoja markkinoita.
1. Viestintäverkko
5G: hen verrattuna 6G: iin kohdistuu laskentaongelmia, kuten laajemman mittakaavan liiketoiminnan optimointi, laajemman mittakaavan verkon optimointi, suurempi signaalinkäsittely ja laajamittainen koneoppimismallikoulutus sekä klassinen laskenta ja algoritmit ovat suurta painetta. Kvanttikoneoppiminen on etuna kvanttilaskennan eksponentiaalisesta rinnakkaislaskennasta, ja sillä on luonnollisesti etuna massiivisen datan käsittely, joka voi tuoda signaalinkäsittelyn, verkon optimoinnin ja palvelun optimoinnin, tarjoamalla uuden impulssin verkon älykkyydelle ja on tärkeä kvanttitekijän älykkyyden tutkimuskenttä.
MIT ja Kyung Hee University ovat suorittaneet käyttötapatutkimuksia kvanttikoneoppimisen soveltamisesta erittäin luotettavissa matalan latenssien 6G-verkoissa. China Mobile on suorittanut tutkimuksen ja tutkimuksen kvanttikoneoppimisalgoritmien soveltamisen toteutettavuudesta viestinnän alalla ja edistänyt aktiivisesti fuusiosovellusta 6G -verkoissa.
2. finanssitekniikka
Quantum -tekoäly parantaa huomattavasti rahoitustietojen käsittelynopeutta ja analysointia syvyyttä hyödyntämällä sen laskentavoimaa klassisten tietokoneiden ulkopuolella, mikä antaa rahoituslaitokset kaapata markkinoiden dynamiikkaa ja suuntauksia nopeammin ja tarkemmin. Salkun optimoinnin suhteen AI -algoritmit voivat ratkaista tarkasti monimutkaiset salkun optimointiongelmat ja räätälöidä optimaalisia sijoitusstrategioita rahoituslaitoksille. Kvanttitieteen älykkyyden integrointi koneoppimiseen ja syvän oppimiseen edistää myös finanssitoimintaprosessien älykästä muutosta, vähentää toimintakustannuksia ja parantaa toiminnan tehokkuutta.
3. Biolääketieteellinen
Quantum AI voi auttaa kiihdyttämään lääkkeen löytämis- ja kehitysprosessia merkittävästi simuloimalla ja optimoimalla lääkeehdokasmolekyylejä, parantamalla seulonnan tarkkuutta ja tehokkuutta, vähentämällä tutkimus- ja kehityskustannuksia sekä lyhenemisjaksoja. Se auttaa optimoimaan kliinisen tutkimuksen suunnittelun ja kehittämään henkilökohtaisia lääketieteellisiä ratkaisuja ja tarjoaa vahvaa tukea tarkkuuslääketiedettä. Lisäksi kvanttitekijän älykkyys edistää myös taudin diagnoosin ja tieteellisen hoitosuunnitelman tarkkuutta simuloimalla kehon lääkkeiden metabolista prosessia ja vuorovaikutusta kohteen kanssa jne., Jotta saadaan tieteellinen perusta hoitosuunnitelmien kehittämiselle.
4. Navigointi
Keinotekoisten älykkyysalgoritmien ja kvantianturien yhdistelmä voi tarjota interfering, kaikki sääolosuhteet, maastosta riippumattoman passiivisen tekniikan reaaliaikaisen navigoinnin tarjoamiseksi, jos GPS-signaalit keskeytetään tai pysäytetään, ratkaistaan navigointiongelmia, kun GPS-signaaleja puuttuvat tai niitä ei ole saatavilla.
Kehityssuuntaus ja kvanttitekijän älykkyysteollisuuden valaistuminen
Tällä hetkellä kvanttitekijän älykkyysteollisuuden kehittämisessä on riskejä ja haasteita, kuten suuri määrä tutkimus- ja kehitys- ja sovelluspääoma -investointeja, kypsät liiketoimintamalleja ei ole vahvistettu, teknisiä pullonkauloja ei ole vielä rikki, ja tietojen tietosuoja- ja turvallisuuskysymykset.
Kvanttitietojen tärkeänä kehityssuunnaksi tulevaisuudessa hallituksen ja kaikkien teollisuusketjun osapuolten huomio on kuitenkin tuonut myös hyviä kehitysmahdollisuuksia kvanttitekijän älykkyysteollisuudelle. Viime vuosina monet hallitukset ovat tarjonneet politiikan tukea ja taloudellisia investointeja kvanttitekijän älykkyysteollisuuden kehittämiseen. Jo vuonna 2017 Kiinan hallitus huomautti selvästi "uuden sukupolven tekoälyn kehityssuunnitelmassa", joka suuntaan, joka voi johtaa keinotekoisen älykkyyden paradigman muutokseen, edistyneen koneoppimisen, aivojen kaltaisen älykkään tietotekniikan, kvantti älykkään laskennan ja muun teoreettisen tutkimuksen perusasettelyyn. Tarjontapuolella kvantti- ja tekoälyn yhdistelmästä on tullut kuuma kenttä globaalin rajatutkimuksen kentällä, ja monet yritykset ja tieteelliset tutkimuslaitokset ovat lisänneet tutkimusasettelunsa ja alkaneet kokeilla kvanttitekijän älykkyysalgoritmien tutkimus- ja sovellusskenaarion etsintää. Kysyntäpuolella, klassiseen tekoälyn tekniikkaan verrattuna, kvantti -tekoälytekniikka voi tarjota nopeampia ja tarkempia teollisuusratkaisuja, ja avainteollisuuden, kuten viestintä, rahoitus ja lääketieteellinen hoito, kysyntä ajaa kvanttitekijän älykkyystekniikan kehittämistä ja soveltamista.
Operaattoreilla on suuri määrä tutkimuksen kertymistä kvanttitietojen ja tekoälyn alalla, ja he ovat myös alkaneet suorittaa alustavaa tutkimusta ja etsintää kvanttitekijän älykkyyden alalla ja suorittaa kvanttikoneiden oppimisalgoritmien tutkimusta ja todentamista. Tulevaisuudessa heidän tulisi jatkaa huomionsa vahvistamista kvantti -tekoälyn alaan, yhdistää omat resurssit ja edut ja suorittaa siihen liittyvä teknologian kertyminen. Ja ekologisen yhteistyön ja muiden tapojen avulla tutkia viestinnän, rahoituksen, biolääketieteen ja muiden alojen soveltamista.