Квантова інформація та штучний інтелект-це як передові технологічні поля в світі сьогодні. В останні роки все більше дослідників глибоко інтегрували ці два, прагнучи досягти більш швидкого, точного та ефективнішого розрахунку та прийняття рішень. Квантовий штучний інтелект (QAI) виник. Він використовує спеціальні властивості квантових комп'ютерів, таких як квантова суперпозиція та квантове заплутування, для прискорення машинного навчання та оптимізації алгоритмів для більш ефективних та точних програм AI.
Завдяки розробці та застосуванню квантових комп'ютерів, очікується, що квантовий штучний інтелект стане важливим напрямком розвитку в галузі штучного інтелекту та має широкий спектр перспектив застосування у багатьох галузях.
Статус розвитку квантової індустрії штучного інтелекту
Квантова індустрія штучного інтелекту знаходиться на критичному етапі ранніх досліджень та розробок технологій та прориву, а внутрішні та іноземні наукові науково -дослідні установи та підприємства збільшили інвестиції в НДДКР у квантові обчислення, штучний інтелект та інші сфери, а промислова ланцюг спочатку набувала форми. Понад 150 компаній квантових обчислень у всьому світі намагалися вивчити квантові сценарії досліджень та застосування квантового штучного інтелекту, щоб спільно сприяти побудові промислової екології.
1. Вгору від галузевої ланцюга: він охоплює основні розробки апаратних та квантових обчислювальних машин, з багатьма виробниками та відносно зрілою розробкою
Промисловість квантового штучного інтелекту в основному передбачає дослідження та розробку та виробництво основного обладнання та основного обладнання та забезпечує необхідну апаратну підтримку для технічних додатків середнього та нижнього потоку. Основне обладнання для основного обладнання включає систему вимірювання та управління мікрохвильовими пічами, холодильну систему, низькотемпературні мікрохвильові компоненти, вакуумну систему, лазерні та оптичні пристрої тощо. Пристрої, необхідні для розробки квантових обчислювальних машин, включають квантові мікросхеми, квантові датчики, квантові генератори випадкових чисел тощо.
2. Середня течії промислового ланцюга: Залучення до розвитку алгоритмів та додатків штучного інтелекту, підприємства, що беруть участь, активно вивчають, щоб виграти ринкові можливості
Середні досягнення квантової індустрії штучного інтелекту зосереджуються на глибокому розвитку та інновації алгоритмів та додатків штучного інтелекту. Багато запуску квантових програмного забезпечення досліджують використання унікальних переваг квантових обчислень для перетворення та оптимізації традиційних алгоритмів штучного інтелекту, спрямовані на пробиття складних обчислювальних вузьких місць, які важко вирішити під класичними обчислювальними рамками. Крім того, IBM та інші технологічні гіганти продовжуватимуть працювати над квантовими хмарними платформами та інструментами для вивчення можливостей програми інтеграції штучного інтелекту в платформу.
3. Нижче за течією промислового ланцюга: Він попередньо застосовувався до безпеки комунікацій, медичного здоров'я, фінансових технологій та інших галузей та має перспективні перспективи розвитку
Ланцюжок промисловості нижньої течії квантового штучного інтелекту демонструє багату картину застосування в галузі, що охоплює безпеку комунікацій, медичне здоров'я, фінансові технології та інші сфери. Наприклад, у галузі медичного здоров’я квантовий штучний інтелект може прискорити обробку даних та операцію алгоритму, сприяти прогресу персоналізованої діагностики та лікування, аналізу медичних зображень, інновацій з досліджень наркотиків та інновацій з розробок та хірургічної допомоги та надає сильну технічну підтримку для підвищення якості та ефективності медичних послуг. В даний час додатки квантового штучного інтелекту досі розробляються та досліджуються, але можна передбачити, що майбутній ринковий простір буде дуже широким.
Основні прикладні сценарії квантового штучного інтелекту
В даний час квантовий штучний інтелект відносно багатий на застосування фінансових технологій, біофармацевтичних, медичних та медичних галузей та багатьох банків, фінансових установ, лікарень та фармацевтичних компаній вдома та за кордоном, співпрацюючи з підприємствами квантової штучної інтелекту для здійснення відповідних практик застосування. Пов'язані продукти також були запущені в галузі навігації та позиціонування, а також використання тематичних досліджень також розпочалися в галузі комунікаційних мереж, навігації та позиціонування та розумних міст, з широкими перспективами ринку в майбутньому.
1. Мережа зв'язку
Порівняно з 5G, 6G зіткнеться з обчислювальними проблемами, такими як більш масштабна оптимізація бізнесу, більш масштабна оптимізація мережі, масштабна обробка сигналів та масштабне навчання моделі машинного навчання, а також класичні обчислення та алгоритми стикаються з великим тиском. Квантово -машинне навчання має перевагу експоненціальних паралельних обчислень квантових обчислень і, природно, має перевагу в обробці масових даних, які можуть принести обробку сигналів, оптимізацію мережі та оптимізацію послуг, забезпечуючи новий поштовх для мережевого інтелекту, і є важливою дослідницькою галузями квантової штучної розвідки.
Університет MIT та Kyung Hee проводили використання прикладів застосування квантового машинного навчання в надійних мережах з низькою затримкою 6G. Зіткнувшись із вузьким місцем поточної мережевої обчислювальної потужності та потребами майбутнього модернізації мережі зв'язку, China Mobile провів дослідження та дослідження щодо доцільності додатків алгоритмів квантового машинного навчання в галузі зв'язку та активно пропагував додаток Fusion у мережах 6G.
2. Фінансові технології
Квантовий штучний інтелект значно покращить швидкість обробки та глибину аналізу фінансових даних, скориставшись його обчислювальною потужністю поза класичними комп'ютерами, що дозволяє швидше та швидше фіксувати динаміку ринку та тенденції. Що стосується оптимізації портфеля, алгоритми AI можуть точно вирішити складні проблеми оптимізації портфелів та адаптувати оптимальні стратегії інвестицій для фінансових установ. Інтеграція квантового штучного інтелекту з машинним навчанням та глибоким навчанням також сприятиме інтелектуальній трансформації фінансових бізнес -процесів, зменшить експлуатаційні витрати та підвищить ефективність експлуатації.
3. Біомедичний
Квантовий ШІ може допомогти значно прискорити процес виявлення та розвитку наркотиків, моделюючи та оптимізуючи молекули кандидатів на наркотики, покращуючи точність та ефективність скринінгу, зменшуючи витрати на дослідження та розробки та цикли скорочення. Це допомагає оптимізувати розробку клінічних випробувань та розробити персоналізовані медичні рішення та забезпечує сильну підтримку точної медицини. Крім того, квантовий штучний інтелект також сприятиме точності діагностики захворювань та плану наукового лікування, моделюючи метаболічний процес наркотиків в організмі та взаємодію з цією тощо, щоб забезпечити наукову основу для розробки планів лікування.
4. Навігація
Поєднання алгоритмів штучного інтелекту та квантових датчиків може забезпечити неушкодуючу, всепогоду, незалежну від місцевості пасивну технологію, щоб забезпечити навігацію в режимі реального часу у випадку, якщо сигнали GPS перериваються або припиняються, вирішуючи проблеми з навігацією, коли сигнали GPS втручаються або не доступні.
Тенденція розвитку та просвітлення квантової індустрії штучного інтелекту
В даний час розробка квантової індустрії штучного інтелекту стикається з ризиками та проблемами, такими як велика кількість досліджень та розробки та застосування капітальних вкладень, зрілі бізнес -моделі не були створені, технічні вузькі місця ще не зламаються, а також проблеми конфіденційності та безпеки даних.
Однак, як важливий напрямок розвитку квантової інформації в майбутньому, увага уряду та всіх сторін у галузевій ланцюзі також принесли хороші можливості розвитку для квантової індустрії штучного інтелекту. В останні роки багато урядів надали підтримку політики та фінансові інвестиції для розвитку квантової індустрії штучного інтелекту. Ще в 2017 році китайський уряд чітко зазначив у "новому поколінні плану розвитку штучного інтелекту", який може призвести до зміни парадигми штучного інтелекту, перспективного макета розширеного машинного навчання, інтелектуальних обчислень, що нагадують мозку, квантових інтелектуальних обчислювальних обчислень та інших теоретичних досліджень. З боку постачання, поєднання квантового та штучного інтелекту стало гарячим полем глобальних досліджень кордонів, і багато підприємств та наукових науково -дослідних інститутів збільшили свої дослідницькі планування та почали пробувати дослідницьку розвідку про квантову штучну розвідку та сценарії додатків. З боку попиту, порівняно з класичною технологією штучного інтелекту, квантові технології штучного інтелекту можуть забезпечити більш швидкі та точні галузеві рішення, а також попит з боку ключових галузей, таких як комунікації, фінанси та медична допомога, сприяє розвитку та застосуванні квантових технологій штучного інтелекту.
Оператори мають велику кількість накопичення досліджень у галузі квантової інформації та штучного інтелекту, а також почали проводити попередні дослідження та розвідки в галузі квантового штучного інтелекту, а також проводять дослідження та перевірку алгоритмів квантового машинного навчання. В майбутньому вони повинні продовжувати зміцнювати свою увагу на сферу квантового штучного інтелекту, поєднувати власні ресурси та переваги та здійснювати супутні накопичення технологій. Та через екологічне співробітництво та інші способи вивчення застосування комунікацій, фінансів, біомедицини та інших сфер.