“Quantum Particulars” é uma coluna editorial convidada que apresenta insights e entrevistas exclusivas com pesquisadores, desenvolvedores e especialistas quânticos que analisam os principais desafios e processos neste campo. Este artigo, com foco na intersecção entre a tecnologia quântica e a inteligência artificial (IA), foi escrito por Brian Lenahan, Fundador e Presidente do Instituto de Estratégia Quântica. 

A inteligência artificial (IA) e as tecnologias quânticas são dois campos de ponta preparados para alterar dinamicamente todos os setores, e a sua interseção é uma promessa imensa para o futuro da computação, da otimização e da resolução de problemas. No centro desta intersecção está o potencial de aproveitar o poder da computação quântica para melhorar os algoritmos de IA, e vice-versa, com sistemas híbridos criando sinergias que prometem avanços em áreas como a aprendizagem automática, a criptografia e a descoberta de medicamentos. No entanto, a ciência está longe de estar resolvida.

Uma área significativa onde a IA e as tecnologias quânticas se cruzam é aprendizado de máquina quântica (QML). QML visa utilizar propriedades exclusivas da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para aprimorar algoritmos de aprendizado de máquina. Espera-se que os computadores quânticos, alguns acreditam, processem eficientemente grandes quantidades de dados e realizem cálculos complexos, permitindo que os sistemas de IA analisem e aprendam com vastos conjuntos de dados de forma mais eficaz.

Além disso, espera-se que a computação quântica acelere os processos de treinamento de IA, acelerando exponencialmente os cálculos. Essa aceleração é particularmente benéfica para o treinamento de modelos de aprendizado profundo, que normalmente exigem extensos recursos computacionais e consumo de energia. Ao aproveitar algoritmos quânticos, os pesquisadores de IA podem potencialmente treinar modelos mais complexos e alcançar níveis mais elevados de precisão em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e direção autônoma.

Além disso, os algoritmos quânticos melhorados têm o potencial de revolucionar os problemas de otimização, que são difundidos nas aplicações de IA. Recozimento quântico, por exemplo, oferece uma nova abordagem para resolver tarefas de otimização, aproveitando princípios quânticos para explorar vastos espaços de soluções com mais eficiência. Esta capacidade poderia melhorar significativamente a capacidade dos sistemas de IA para encontrar soluções ideais em cenários complexos, tais como gestão da cadeia de abastecimento, otimização de portfólio financeiro e alocação de recursos.

Opiniões opostas

Algumas partes interessadas propõem que uma convergência fundamental entre a inteligência artificial (IA) e a computação quântica reside no potencial desta última para melhorar os Grandes Modelos de Linguagem (LLM), contribuindo assim para o avanço da Inteligência Artificial Geral (AGI). A Multiverse Computing, por exemplo, pretende reduzir o custo de Treinamento LLM por meio de software de inspiração quântica.

Olivier Ezratty, conhecido observador da indústria, escreveu recentemente um artigo intitulado “Como a IA, os LLMs e a ciência quântica podem capacitar-se mutuamente?'' Sua conclusão? “O cenário estudado neste artigo mostra uma situação desequilibrada em que o aprendizado de máquina está atualmente ajudando mais as tecnologias quânticas do que o contrário. Como resultado, “não pergunte o que a computação quântica pode fazer pela IA, pergunte o que a IA pode fazer pela ciência quântica”?

Assim, foi sugerido por Ezratty e outros que a discussão relativa à fusão da IA ​​e da computação quântica poderia ser enquadrada com mais precisão no contexto da aprendizagem automática (ML) e da computação quântica. Esta reorientação é particularmente relevante quando se consideram os ganhos de eficiência no processamento de conjuntos de dados mais pequenos – uma área onde os simuladores quânticos são actualmente promissores, com potencial para os computadores quânticos (QCs) alargarem ainda mais estas capacidades num futuro próximo. Tal abordagem não só oferece utilidade imediata, mas também sugere um caminho escalável para avanços futuros.

Impulso com IA

É concebível que o QC possa traçar uma trajetória semelhante à Matrizes de portas programáveis ​​em campo (FPGA). As bibliotecas gerais podem não se materializar devido ao intrincado processo de alinhamento de casos de uso específicos com algoritmos, agravado pelo desafio de fornecer valor tangível, uma vez que a computação clássica continua a ser a base. A obtenção de valor desses algoritmos exigirá campeões internos em vários setores que possuam experiência quântica e profundo conhecimento de seus respectivos campos. Embora fornecedores e acadêmicos possam contribuir com ferramentas adicionais, o ônus da implementação comercial recairá em grande parte sobre esses especialistas. Quando um caso de uso dentro de um setor específico demonstrar impacto significativo, o impulso em todo o setor provavelmente aumentará.

No entanto, este impulso só se materializará se forem estabelecidas camadas de aplicação, onde a computação quântica se integra perfeitamente nas aplicações e fluxos de trabalho existentes, sem que o utilizador final precise compreender as complexidades dos qubits. Eventualmente, a tecnologia deverá evoluir a um ponto em que o usuário final nem precise estar ciente da mecânica quântica subjacente.

Saiba mais sobre a intersecção da Inteligência Quântica e Artificial em Por dentro da Quantum Technology Nova York em outubro de 2024.

Brian Lenahan, fundador e presidente do Quantum Strategy Institute, é um livro publicado sete vezes autor sobre tópicos relacionados à inteligência artificial e tecnologias quânticas e três vezes no LinkedIn Quantum Top Voice. Ele presta consultoria a organizações corporativas e de PMEs, principalmente desenvolvendo roteiros tecnológicos. Brian escreve extensivamente sobre esses dois assuntos em LinkedIn e em sua subpilha “Negócios da Quantum. "

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inteligência artificial, Artigo convidado, Computação quântica, pesquisa

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AI, Brian Lenahan, Computação quântica

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• Fonte: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-particulars-guest-column-quantum-plus-ai-an-intersection-to-innovation/