Quantum Particulars ゲストコラム: 「Quantum Plus AI: An Intersection To Innovation」 - Inside Quantum Technology

新しいゲスト記事では、量子戦略研究所の創設者兼会長のブライアン・レナハンが、AI と量子コンピューティングの交差点について説明しています。

By ゲストの著者投稿日: 11 年 2024 月 XNUMX 日

「Quantum Particulars」は、この分野の主要な課題とプロセスを考察する量子の研究者、開発者、専門家への独占的な洞察とインタビューを特集した編集ゲストコラムです。この記事は、量子テクノロジーと人工知能 (AI) の交差点に焦点を当てて執筆されました。ブライアン・レナハン、の創設者および議長量子戦略研究所。

人工知能 (AI) と量子テクノロジーは、あらゆる分野を動的に変える準備ができている 2 つの最先端の分野であり、その交差点にはコンピューティング、最適化、問題解決の将来に大きな期待が寄せられています。この交差点の中核には、量子コンピューティングの能力を活用して AI アルゴリズムを強化する可能性があり、またその逆も可能であり、ハイブリッドシステムは機械学習、暗号化、創薬などの分野でブレークスルーを約束する相乗効果を生み出します。しかし、科学はまだ解決されていません。

AI と量子テクノロジーが交差する重要な分野の 1 つは、 量子機械学習 (QML)。 QML は、重ね合わせやもつれなどの量子コンピューティングの固有の特性を利用して、機械学習アルゴリズムを強化することを目的としています。量子コンピューターは大量のデータを効率的に処理し、複雑な計算を実行し、AI システムが膨大なデータセットをより効果的に分析して学習できるようにすると期待されていると考える人もいます。

さらに、量子コンピューティングは計算を飛躍的に高速化することにより、AI トレーニングプロセスを加速すると期待されています。この高速化は、通常、大量の計算リソースと電力消費を必要とする深層学習モデルのトレーニングに特に有益です。量子アルゴリズムを活用することで、AI 研究者はより複雑なモデルをトレーニングし、画像認識、自然言語処理、自動運転などのタスクにおいてより高いレベルの精度を達成できる可能性があります。

さらに、量子強化アルゴリズムは、AI アプリケーションに蔓延している最適化問題に革命をもたらす可能性があります。 量子アニーリングたとえば、量子原理を利用して広大な解空間をより効率的に探索することにより、最適化タスクを解決するための新しいアプローチを提供します。この機能により、サプライチェーン管理、財務ポートフォリオの最適化、リソース割り当てなどの複雑なシナリオで最適なソリューションを見つける AI システムの能力が大幅に向上する可能性があります。

相反する見解

一部の利害関係者は、人工知能 (AI) と量子コンピューティングの間の極めて重要な収束は、後者が大規模言語モデル (LLM) を強化し、それによって汎用人工知能 (AGI) の進歩に貢献する可能性にあると提案しています。たとえば、マルチバースコンピューティングは、 LLMトレーニング量子にインスピレーションを得たソフトウェアを通じて。

著名な業界観察者であるオリビエ・エズラッティ氏は最近、次のタイトルの論文を執筆しました。「AI、LLM、量子科学はどのようにして相互に力を発揮できるのでしょうか?彼の結論は？「この論文で調査した状況は、現在、機械学習が量子技術を逆に助けているというアンバランスな状況を示しています。その結果、「量子コンピューティングが AI に何ができるかを問うのではなく、AI が量子科学に何ができるかを問うべきだ」ということになります。

そのため、AI と量子コンピューティングの融合に関する議論は、機械学習 (ML) と量子コンピューティングの文脈の中でより正確に組み立てられる可能性があると、Ezratty らは示唆しています。この方向転換は、より小さなデータセットの処理における効率の向上を考慮する場合に特に重要です。この領域は、量子シミュレーターが現在有望である分野であり、近い将来、量子コンピューター (QC) がこれらの機能をさらに拡張する可能性があります。このようなアプローチは、即時の実用性を提供するだけでなく、将来の進歩に向けたスケーラブルな道筋を示唆するものでもあります。

AIによる勢い

QC は次のような軌道を描く可能性があると考えられます。フィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA)。一般的なライブラリは、特定のユースケースをアルゴリズムと調整する複雑なプロセスにより実現できない可能性があり、古典的なコンピューティングが依然としてベースラインであるため、具体的な価値を提供するという課題によってさらに複雑になります。これらのアルゴリズムから価値を引き出すには、量子の専門知識とそれぞれの分野の深い知識の両方を備えたさまざまな業界の内部擁護者が必要になります。ベンダーや学者が追加のツールを提供することもありますが、商用実装の責任は主にこれらの専門家にあります。特定の業界内のユースケースが大きな影響を示すと、そのセクター全体の勢いが一気に高まる可能性があります。

ただし、この勢いは、エンドユーザーが量子ビットの複雑さを把握する必要なく、量子コンピューティングが既存のアプリケーションやワークフローにシームレスに統合されるアプリケーション層が確立された場合にのみ実現します。最終的には、エンドユーザーが基礎となる量子力学を意識する必要さえなくなるまで、このテクノロジーは進化するはずです。

量子と人工知能の交差点について詳しくは、次のサイトをご覧ください。 2024 年 XNUMX 月、ニューヨークの量子テクノロジー内部.

ブライアン・レナハン、量子戦略研究所の創設者兼会長であり、7 回出版されている著者人工知能と量子テクノロジーに関連するトピックで、LinkedIn Quantum Top Voice を 3 回受賞しました。彼は企業や中小企業の組織と相談し、主にテクノロジーのロードマップを開発しています。ブライアンはこれら 2 つのテーマについて詳しく書いています。 LinkedIn そして彼のサブスタックの中で「クォンタムのビジネスに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

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