Квантовый ИИ и революция в здравоохранении, экономике, логистике

Квантовый ИИ производит революцию в здравоохранении и логистике, решая сложные проблемы, которые не под силу традиционному ИИ: от ускорения разработки лекарств до оптимизации глобальных цепочек поставок.

Квантовый ИИ — это сочетание искусственного интеллекта и квантовых вычислений.

Квантовый ИИ — это сочетание искусственного интеллекта и квантовых вычислений, которое использует параллельную вычислительную мощность квантовых битов (сокращенно кубитов) для ускорения и повышения эффективности машинного обучения.

В то время как ИИ позволяет машинам обучаться на основе данных и принимать решения подобно людям, квантовые вычисления — с их квантовой суперпозицией и запутанностью — позволяют одновременно выполнять миллионы вычислений.

Такое сочетание открывает прорывной потенциал в областях, требующих чрезвычайно высокой вычислительной мощности, таких как сложная оптимизация, биологическое моделирование, анализ больших данных в реальном времени и глубокое обучение, где традиционный ИИ достигает предела своих возможностей.

Квантовые вычисления — импульс технологической инфраструктуры

Квантовые вычисления заменяют традиционные биты кубитами — особыми единицами информации, которые могут существовать в нескольких состояниях одновременно благодаря явлению квантовой суперпозиции . Благодаря этому квантовые компьютеры могут представлять и обрабатывать информацию превосходным параллельным способом, открывая беспрецедентную вычислительную мощность.

Это дает явные преимущества в решении сложных комбинаторных задач, многомерной оптимизации и моделировании явлений квантовой физики, которые очень похожи на проблемы искусственного интеллекта. Эти области всегда были серьезной проблемой для классических компьютеров из-за масштаба и нелинейности данных.

Экосистема квантовых алгоритмов стремительно растет. Такие алгоритмы, как квантовая машина опорных векторов (QSVM) или квантовые нейронные сети (QNN), открывают возможность создания более сложных и эффективных моделей машинного обучения.

Кроме того, метод квантового отжига помогает ускорить процесс машинного обучения, особенно в задачах оптимизации и обучения с подкреплением, где ИИ необходимо принимать разумные решения в сложных и постоянно меняющихся условиях.

Эти достижения не только обещают улучшить производительность обработки больших данных, но и раздвинуть границы возможностей ИИ, приблизив его к способности управлять сложными системами, выходящими за рамки воображения традиционных компьютеров.

Медицинское применение

Квантовый ИИ может сократить сроки разработки лекарств и обеспечить точную диагностику результатов

Благодаря возможности моделировать сложные взаимодействия на молекулярном и клеточном уровнях квантовый ИИ помогает исследователям глубже понять механизмы заболеваний и действие лекарств.

Одно из самых известных применений — сокращение времени, необходимого для открытия и разработки новых лекарств. Вместо того, чтобы тратить годы на тестирование миллионов молекул, квантовый ИИ позволяет быстро и точно моделировать белковые структуры, молекулы и биологические взаимодействия — то, что классическим компьютерам трудно эффективно выполнять. Это не только снижает затраты на исследования, но и ускоряет процесс вывода потенциальных лекарств на стадию клинических испытаний.

Кроме того, квантовый ИИ также поддерживает повышение точности диагностики посредством анализа данных медицинской визуализации и больших медицинских записей, помогая персонализировать наиболее подходящее лечение для каждого пациента. Также ожидается повышение эффективности эпидемиологического управления, прогнозирования заболеваний и оптимизации процессов оказания медицинской помощи.

Применение в финансах

Квантовое ИИ-ценообразование деривативов, требующее моделирования множественных факторов риска и вероятности

Современная финансовая индустрия — одна из самых сложных сфер, где данные меняются в режиме реального времени, а инвестиционные решения необходимо принимать за доли секунды.

Благодаря возможности анализировать миллионы комбинаций активов и ограничений за короткий промежуток времени квантовый ИИ помогает инвесторам находить оптимальную структуру распределения, более точно балансируя прибыль и риски.

Кроме того, благодаря параллельной обработке данных и обучению с подкреплением квантовый ИИ может обнаруживать необычные торговые модели и признаки риска, скрытые глубоко в системе, — то, что традиционные алгоритмы могут легко пропустить.

Кроме того, квантовый ИИ способствует ценообразованию деривативов , что требует моделирования множества факторов риска и вероятности. Возможности квантового моделирования позволяют строить более реалистичные модели ценообразования, поддерживая быстрые и точные инвестиционные решения.

Применение в логистике

Квантовый ИИ может сократить время вычислений, оптимизировать многоцелевые модели

Глобальные цепочки поставок становятся сложнее, чем когда-либо, с миллионами точек доставки, временем, стоимостью, погодой и переменными спроса, которые меняются каждую минуту. Традиционные задачи оптимизации — такие как поиск кратчайшего маршрута, распределение запасов или диспетчеризация транспортных средств в реальном времени — во многих случаях выходят за рамки возможностей традиционного ИИ.

Благодаря возможности решать сложные комбинаторные задачи благодаря параллельной мощности кубитов квантовый ИИ может сократить время вычислений с часов до секунд , особенно в многокритериальных моделях оптимизации.

Например, в управлении парком доставки квантовый ИИ помогает планировать оптимальную транспортировку в реальном времени, сокращая расходы на топливо и обеспечивая своевременную доставку. В складском хозяйстве он помогает моделировать и организовывать поток товаров наиболее эффективным способом, уменьшая заторы и повышая производительность.

Квантовый ИИ также помогает прогнозировать сезонный спрос, моделировать сбои в цепочке поставок и предоставлять сценарии быстрого реагирования, что особенно полезно в чрезвычайных ситуациях, таких как пандемии или глобальные логистические кризисы.

Квантовое будущее: не близко, но и не далеко

Современные квантовые компьютеры все еще находятся на экспериментальной стадии, с ограниченным числом кубитов, низкой стабильностью и чрезвычайно высокими требованиями к аппаратной инфраструктуре. Квантовый шум, вычислительные ошибки и высокие затраты на обслуживание по-прежнему делают массовое внедрение серьезной проблемой.

Однако такие гиганты, как IBM, Google, D-Wave, Rigetti и многие независимые исследовательские лаборатории вкладывают значительные средства в расширение квантовых возможностей, экспоненциально увеличивая количество кубитов и повышая долговечность системы.

Гибридные вычислительные модели, объединяющие классический и квантовый ИИ, становятся жизнеспособным переходным решением, помогающим использовать часть возможностей квантовых технологий, пока инфраструктура еще находится в зачаточном состоянии.

Приложив немало усилий, квантовый ИИ обещает изменить способ, которым люди решают важнейшие проблемы нашего времени.

ФАН ХАЙ ДАНГ

Источник: https://tuoitre.vn/ai-luong-tu-va-cuoc-cach-mang-trong-y-te-kinh-te-logistics-20250605110531932.htm