Quantum Particles 게스트 칼럼: "Quantum Plus AI: 혁신의 교차점" - Inside Quantum Technology

새로운 게스트 기사에서 Quantum Strategy Institute 창립자이자 의장인 Brian Lenahan은 AI와 양자 컴퓨팅 간의 교차점에 대해 논의합니다.

By 게스트 작성자 게시일: 11년 2024월 XNUMX일

"Quantum Particles"는 이 분야의 주요 과제와 프로세스를 살펴보는 양자 연구원, 개발자 및 전문가와의 독점적인 통찰력과 인터뷰를 제공하는 편집 게스트 칼럼입니다. 이 글은 양자기술과 인공지능(AI)의 교차점에 초점을 맞춰 작성되었습니다. 브라이언 레나한, 창립자 겸 회장 양자전략연구소.

인공 지능(AI)과 양자 기술은 모든 분야를 동적으로 변화시킬 수 있는 두 가지 최첨단 분야이며, 이들의 교차점은 컴퓨팅, 최적화 및 문제 해결의 미래에 대한 엄청난 가능성을 제시합니다. 이 교차점의 핵심에는 양자 컴퓨팅 성능을 활용하여 AI 알고리즘을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 하이브리드 시스템은 기계 학습, 암호화 및 약물 발견과 같은 분야에서 획기적인 발전을 약속하는 시너지 효과를 창출합니다. 그러나 과학은 정착된 것과는 거리가 멀다.

AI와 양자 기술이 교차하는 중요한 영역 중 하나는 양자 기계 학습 (QML). QML은 중첩 및 얽힘과 같은 양자 컴퓨팅의 고유한 속성을 활용하여 기계 학습 알고리즘을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 양자 컴퓨터는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 복잡한 계산을 수행하여 AI 시스템이 방대한 데이터 세트를 보다 효과적으로 분석하고 학습할 수 있을 것으로 기대됩니다.

또한 양자 컴퓨팅은 계산 속도를 기하급수적으로 높여 AI 훈련 프로세스를 가속화할 것으로 예상됩니다. 이러한 속도 향상은 일반적으로 광범위한 계산 리소스와 전력 소비가 필요한 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 특히 유용합니다. AI 연구원은 양자 알고리즘을 활용하여 잠재적으로 더 복잡한 모델을 훈련하고 이미지 인식, 자연어 처리, 자율 주행과 같은 작업에서 더 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있습니다.

또한 양자 강화 알고리즘은 AI 애플리케이션에 널리 퍼져 있는 최적화 문제를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 양자 어닐링예를 들어, 양자 원리를 활용하여 광대한 솔루션 공간을 보다 효율적으로 탐색함으로써 최적화 작업을 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다. 이 기능은 공급망 관리, 금융 포트폴리오 최적화 및 리소스 할당과 같은 복잡한 시나리오에서 최적의 솔루션을 찾는 AI 시스템의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

반대 견해

일부 이해관계자들은 인공 지능(AI)과 양자 컴퓨팅 간의 중추적인 융합이 양자 컴퓨팅이 LLM(대형 언어 모델)을 향상시켜 AGI(인공 일반 지능)의 발전에 기여할 수 있는 잠재력에 있다고 제안합니다. 예를 들어, 멀티버스 컴퓨팅(Multiverse Computing)은 비용을 절감하려고 합니다. LLM 교육 양자에서 영감을 받은 소프트웨어를 통해.

유명한 업계 관찰자인 Olivier Ezratty는 최근 다음과 같은 제목의 논문을 썼습니다. “AI, LLM 및 양자 과학이 어떻게 서로에게 힘을 실어줄 수 있습니까?”그의 결론은? “본 논문에서 연구한 환경은 현재 머신러닝이 양자 기술을 그 반대 방향보다 더 많이 돕는 불균형한 상황을 보여줍니다. 결과적으로 “양자 컴퓨팅이 AI를 위해 무엇을 할 수 있는지 묻지 말고 AI가 양자 과학을 위해 무엇을 할 수 있는지 물어보세요”라는 질문이 탄생했습니다.

따라서 Ezratty와 다른 사람들은 AI와 양자 컴퓨팅의 융합에 관한 논의가 기계 학습(ML)과 양자 컴퓨팅의 맥락 내에서 더 정확하게 구성될 수 있다고 제안했습니다. 이러한 방향 전환은 현재 양자 시뮬레이터가 유망한 영역인 소규모 데이터 세트를 처리할 때 효율성 향상을 고려할 때 특히 관련이 있으며, 양자 컴퓨터(QC)가 가까운 미래에 이러한 기능을 더욱 확장할 가능성이 있습니다. 이러한 접근 방식은 즉각적인 유용성을 제공할 뿐만 아니라 향후 발전을 위한 확장 가능한 경로를 암시합니다.

AI를 통한 추진력

QC가 다음과 유사한 궤적을 차트로 작성할 수 있다고 생각할 수 있습니다. 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이 (FPGA). 일반 라이브러리는 특정 사용 사례를 알고리즘과 정렬하는 복잡한 프로세스로 인해 실현되지 않을 수 있으며, 기존 컴퓨팅이 기본으로 남아 있기 때문에 실질적인 가치를 제공해야 하는 과제로 인해 더욱 복잡해졌습니다. 이러한 알고리즘에서 가치를 도출하려면 양자 전문 지식과 해당 분야에 대한 깊은 지식을 모두 보유한 다양한 산업 내 내부 챔피언이 필요합니다. 공급업체와 학계가 추가 도구를 제공할 수 있지만 상업적 구현에 대한 책임은 주로 이러한 전문가에게 있습니다. 특정 산업 내의 사용 사례가 상당한 영향을 미치면 해당 부문 전체의 모멘텀이 급증할 가능성이 높습니다.

그러나 이러한 모멘텀은 최종 사용자가 큐비트의 복잡성을 파악할 필요 없이 양자 컴퓨팅이 기존 애플리케이션 및 워크플로에 원활하게 통합되는 애플리케이션 계층이 구축된 경우에만 실현될 것입니다. 결국 기술은 최종 사용자가 기본 양자 역학을 알 필요조차 없는 수준으로 발전해야 합니다.

양자와 인공 지능의 교차점에 대해 자세히 알아보세요. 2024년 XNUMX월 뉴욕의 Quantum Technology 내부.

브라이언 레나한, Quantum Strategy Institute의 창립자이자 회장은 7회에 걸쳐 출판되었습니다. 저자 인공 지능 및 양자 기술과 관련된 주제와 LinkedIn Quantum Top Voice에 세 번이나 참여했습니다. 그는 주로 기술 로드맵을 개발하는 기업 및 중소기업 조직과 상담합니다. 브라이언은 이 두 주제에 대해 광범위하게 글을 썼습니다. 링크드인 그리고 그의 서브스택에서 “퀀텀의 사업. "

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