هوش مصنوعی کوانتومی

هوش مصنوعی کوانتومی یک حوزه فراگیر در زمینه هوش مصنوعی است که از اصول و مفاهیم مکانیک کوانتومی استفاده می‌کند تا الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد. این حوزه به کاربردهای وسیعی از جمله بهینه‌سازی، یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و حل مسائل محاسباتی پیچیده می‌پردازد.

در هوش مصنوعی کوانتومی، به جای استفاده از بیت‌های کلاسیک که مقادیرشان فقط می‌تواند ۰ و ۱ باشد، از کیوبیت‌ها استفاده می‌شود که می‌توانند به‌طور هم‌زمان در حالت‌های مختلفی وجود داشته باشند که با نام ابرحالت‌ها شناخته می‌شوند. این ابرحالت‌ها اجازه می‌دهند الگوریتم‌هایی با قابلیت‌های محاسباتی بسیار قوی‌تر و سریع‌تر از الگوریتم‌های کلاسیک طراحی شود.

در این مقاله ویژگی های هوش مصنوعی کوانتومی در عصر حاضر و آینده را مورد بررسی قرار می دهیم.

تسریع زمان ورود به بازار

استفاده روزافزون از محاسبات کوانتومی در صنعت پررونق هوش مصنوعی وجود دارد. هوش مصنوعی کوانتومی به عنوان یک زمینه پیشرفته از هوش مصنوعی، امکانات و قابلیت‌های جدیدی را برای حل مسائل پیچیده‌تر و بهبود عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

گلدمن ساکس می گوید با نفوذ هوش مصنوعی در تجارت و صنعت، تولید ناخالص جهانی می تواند در یک دوره 10 ساله 7 درصد افزایش یابد که برای تحقق آن، صنعت هوش مصنوعی نیاز به افزایش بهره وری دارد. هوش مصنوعی کوانتومی می تواند یکی از ابزارها برای رسیدن به این مهم باشد. مزایای کوتاه مدت آن شامل افزایش سرعت آموزش مدل های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT بوده، چرا که LLMها به آموزش در ارتباط با مجموعه داده های عظیم نیاز دارند. این آموزش با استفاده از رایانه های کلاسیک، می تواند هفته ها طول بکشد، اما با استفاده از هوش مصنوعی کوانتومی بازه های زمانی به ساعت کاهش می یابد.

استفاده از هوش مصنوعی کوانتومی موجب کاهش زمان ورود به بازار و کاهش مصرف انرژی برای سازمان ها و صاحبین کسب و کار خواهد شد. در حالی که صنعت هوش مصنوعی ممکن است اولین بخشی باشد که از هوش مصنوعی کوانتومی بهره می برد، می توان دید که چگونه نیاز به سرعت بخشیدن به تحویل محصولات دیگر، با تقاضای ثابت شده اما زمان طولانی برای عرضه به بازار، می تواند منجر به استفاده از هوش مصنوعی کوانتومی شود.

شبیه سازی محصولات جدید

داروهای جدید رگ حیاتی صنعت داروسازی هستند، با این حال اکثر آنها در معرض خطر انقضای حق ثبت اختراع هستند. چرا که با توجه به پیشرفت روزافزون، تعداد زیادی از داروهای برتر دارای حق ثبت اختراع، قبل از دهه آینده منقضی خواهند شد.

حال هوش مصنوعی کوانتومی می تواند در صنعت داروسازی برای شبیه‌سازی داروهای پرفروش بالقوه ارزشمند باشد. برخی از شرکت‌های داروسازی و بیوتکنولوژی مانند Roche، Amgen و Boehringer Ingelheim در حال حاضر از محاسبات کوانتومی در کشف دارو استفاده می‌کنند، اگرچه در حال حاضر هوش مصنوعی اغلب در آن دخالتی ندارد.

اعلامیه اخیر ZapataAI، Insilico Medicine، Foxconn و دانشگاه تورنتو راه را نشان می دهد. این شرکت‌ها با استفاده از شبکه‌های مولد کوانتومی، یک فناوری هوش مصنوعی برای کشف مولکول‌های کوچک به دست آورده اند. این مولکول‌های تولید شده با هوش مصنوعی کوانتومی نسبت به مولکول‌های تولید شده توسط شبکه های عصبی‌ کلاسیک کاملاً برتر هستند. تولیدات به دست آمده با استفاده از کوانتوم نسبت به نمونه های گذشته حالت محلول تر و قابل سنتزتر دارند.

هوش مصنوعی کوانتومی همچنین ممکن است راه خود را در جستجو و تجزیه و تحلیل مجموعه های عظیم سوابق بهداشتی برای ارائه بینش های ارزشمند برای طراحان دارو پیدا کند. تحقیقات اخیر توسط IBM نشان می‌دهد که طراحی عملی دارو در حال حاضر در حد توانایی‌های رایانه‌های کوانتومی امروزی است. تفکر کوانتومی هوش مصنوعی را می توان به حوزه های مشابه، مانند طراحی مواد پیشرفته برای انواع جدید باتری ها و پوشش های صنعتی پایدار، گسترش داد.

بهینه سازی هوش مصنوعی کوانتومی برای خدمات مالی

بهینه سازی یکی از اولین توابعی بود که محاسبات کوانتومی برای آن استفاده شد. به عنوان مثال، بهینه سازی سبد سهام در خدمات بانکی و مالی، یکی از بخش هایی بود که از هوش مصنوعی کوانتومی استفاده شد.

در این حوزه هوش مصنوعی برای تکرار نمونه کارها با عملکرد بالا از الگوریتم های خاص خود استفاده می کند. شرکت ها و بانک هایی که از این مورد استفاده کرده اند، بیان داشته اند که سبدهای سهام به دست آمده با هوش مصنوعی کوانتومی دارای ریسک بسیار کمتری نسبت به نمونه هایی هستند که با رویکردهای مرسوم ساخته می شوند. در این فرآیند داده های بسیار پیچیده توسط هوش مصنوعی با کمک محاسبات کوانتومی سودآورترین سهام ها را ایجاد می کند.

روز به روز پتانسیل بهینه سازی هوش مصنوعی کوانتومی فراتر می رود. به عنوان مثال یکی از مشکلات جوامع امروزی مدیریت ترافیک در عصر وسایل نقلیه خودران است. هوش مصنوعی کوانتومی برای مدیریت این موضوع بسیار مناسب است، چرا که ایمنی را افزایش داده و می تواند برای همیشه داده هایی که توسط ماشین ها منتشر می شوند را بهینه سازی کند. برنامه های کاربردی دیگری که در آنها بهینه سازی مبتنی بر هوش مصنوعی کوانتومی ظاهر می شود شامل ارتباطات راه دور، لجستیک و طراحی پیچیده مانند برنامه ریزی شهری است.

ایجاد هوش مصنوعی کوانتومی

همگام بودن با تکنولوژی برای موفقیت کسب و کار ضروری است. در بخش مالی، بانک ها و سایرین آگاه هستند که باید در به کارگیری فناوری نوآور باشند. بانکداری آنلاین برای رقابت بخش مالی در دهه 1990 حیاتی بود و خدمات کوانتومی با هوش مصنوعی ممکن است در دهه آینده ارائه شوند.

اکثر شرکت ها فاقد منابع مالی و نیروی کار آموزش دیده برای پشتیبانی از کامپیوترهای کوانتومی در محل هستند. اما توجه داشته باشید که دسترسی به محاسبات کوانتومی از طریق ابر در دسترس و نسبتاً ارزان است. همچنین هزینه محاسبات کوانتومی با در دسترس قرار گرفتن جایگزین‌های کم‌هزینه برای ماشین‌های ابررسانا کاهش می‌یابد.

اولین قدم رهبران برای پیاده سازی هوش مصنوعی کوانتومی، برگزاری یک جلسه طوفان فکری داخلی در مورد مزایای احتمالی هوش مصنوعی کوانتومی و برنامه ریزی یک چارچوب زمانی و نقشه راه احتمالی است. بدون تیم کوانتومی داخلی خود، رهبران باید با یک ارائه دهنده نرم افزار کوانتومی تخصصی در مورد تبدیل این افکار به یک طرح استقرار صحبت کنند. گام بعدی اجرای یک برنامه آزمایشی است (احتمالاً برای یک سال یا بیشتر) تا ببینید آیا مزایای مورد انتظار ظاهر می شود یا خیر.

برای هوش مصنوعی کوانتومی روزهای اولیه است و برای بسیاری از سازمان ها، هوش مصنوعی کوانتومی در حال حاضر ممکن است بیش از حد باشد. در هر صورت، هوش مصنوعی کوانتومی بدون محدودیت نیست. داروهای طراحی شده با هوش مصنوعی کوانتومی هنوز نیاز به آزمایشات گسترده داشته و سهام های بهینه شده کوانتومی باید قبل از اعتماد سرمایه گذاران مورد آزمایش قرار گیرند.

نتیجه

با وجود خطرات و هزینه های اضافی، صنایع اذعان دارند که هوش مصنوعی کوانتومی می تواند داده های مناسب را سریعتر ارائه دهد. شرکت نرم افزار کوانتومی Zapata اخیرا به ZapataAI تبدیل شده است. Google spinout SandboxAQ  می گوید که از اثرات هوش مصنوعی کوانتومی استفاده می کند. همچنین، کنفرانس‌های بزرگ صنعت کوانتوم، مانند رویدادهای  Inside Quantum Technology، پنل‌ها و گفتگوهایی را به هوش مصنوعی کوانتومی اختصاص می‌دهند.

در حال حاضر تناسب طبیعی بین محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی نتایجی را به همراه دارد و این نتایج روز به روز افزایش خواهند یافت. ما معتقدیم که هوش مصنوعی کوانتومی برای سازمان‌ها پتانسیل بزرگی برای بهبود عملکرد و کارآیی از قبیل ارتقاء قابلیت‌های پردازشی، بهینه‌سازی فرآیندها، و حل مسائل پیچیده با سرعت و دقت بیشتر فراهم می‌کند.