Editöre göre resim
 

Kuantum bilişimin veri bilimi ve yapay zeka üzerinde dönüştürücü bir etkisi oldu ve bu makalede temel bilgilerin çok ötesine geçeceğiz. 

Kuantum algoritmalarındaki en son gelişmeleri ve bunların mevcut teknolojilerle şu anda hayal bile edilemeyen karmaşık sorunları çözme potansiyellerini keşfedeceğiz. Ayrıca kuantum hesaplamanın önündeki zorluklara ve bunların nasıl aşılabileceğine de bakacağız.

Bu geleceğe büyüleyici bir bakış teknolojinin sınırlarının yeni sınırlara itildiği yerYapay zeka ve veri bilimi yeteneklerini büyük ölçüde hızlandırıyor.

Kuantum hesaplama, matematik problemlerini çözen ve kuantum teorisi ilkeleri olan kuantum modellerini çalıştıran özel bilgisayarları içerir. Bu güçlü teknoloji, veri bilimcilerinin moleküler oluşumlar, fotosentez ve süperiletkenlik gibi karmaşık süreçlerle ilgili modeller oluşturmasına olanak tanır. 

Bilgiler normal bilgisayarlardan farklı şekilde işlenir, kübit kullanarak veri aktarma (kuantum bitleri) ikili biçimde değil. Kubitler, süperpozisyonda kalabildikleri için kuantum hesaplamada üstel hesaplama gücü sağlama açısından hayati öneme sahiptir; bunu bir sonraki bölümde daha ayrıntılı olarak açıklayacağız. 

Kuantum bilgisayarlar çok çeşitli algoritmalar kullanarak çok büyük miktarda veriyi ölçebilir ve gözlemleyebilir. Gerekli algoritmalar kullanıcı tarafından girilecek ve kuantum bilgisayarı daha sonra kalıpları ve bağlantıları keşfetmek için çeşitli veri noktalarını anlamlandıran çok boyutlu bir ortam yaratacak.

Kuantum Hesaplama: Önemli Terminoloji

Bilgisayarı daha iyi anlamak için dört temel terimi anlamak önemlidir; kübitler, süperpozisyon, dolaşma ve kuantum girişimi.

Qubit'ler

Kuantum bitlerinin kısaltması olan kubitler, geleneksel bilgisayarların ikili bitleri kullanma şekline benzer şekilde, kuantum hesaplamada kullanılan standart bilgi birimleridir. Qubit'ler, aynı anda birden fazla durumda olabilmeleri için süperpozisyon olarak bilinen bir prensibi kullanır. İkili bitler yalnızca 0 veya 1 olabilirken, Qubitler 0 veya 1, 0 veya 1'in yalnızca bir parçası veya hem 0 hem de 1 olabilir. 

İkili bitler tipik olarak silikon bazlı mikroçipler olsa da kübitler hem gerçek hem de yapay fotonlardan, tuzaklanmış iyonlardan ve atomlardan veya yarı parçacıklardan oluşabilir. Bu nedenle çoğu kuantum bilgisayar, çok düşük sıcaklıklarda çalışmak için son derece gelişmiş soğutma ekipmanlarına ihtiyaç duyar. 

üstüne koyma

Süperpozisyon şunu ifade eder: Tüm olası durumların birleşimi olan kuantum parçacıklarıve bu parçacıklar, kuantum bilgisayarı onları ayrı ayrı gözlemleyip ölçerken değişebilir ve hareket edebilir. Süperpozisyonu açıklamak için iyi bir benzetme, bir madeni paranın atıldığı sırada havada olduğu çeşitli anlardır. 

Bu, kuantum bilgisayarının farklı sonuçlar bulmak için her parçacığı birçok açıdan değerlendirmesine olanak tanır. Kuantum hesaplama, geleneksel sıralı işleme yerine, süperpozisyon sayesinde çok sayıda paralel hesaplamayı aynı anda çalıştırabilir. 

dolaşıklık

Kuantum parçacıkları, ölçümleri açısından birbirleriyle ilişkilendirilerek dolaşma olarak bilinen bir ağ oluşturabilir. Bu etkileşim sırasında bir kübitin ölçümü, diğer kübitlerin yapacağı hesaplamalarda kullanılabiliyor. Sonuç olarak kuantum hesaplama son derece karmaşık sorunları çözebilir ve çok büyük miktarda veriyi işleyebilir. 

kuantum girişimi

Süperpozisyon sırasında kübitler bazen kuantum girişimine maruz kalabilir, bu da kübitlerin kullanılamaz hale gelme ihtimalini artırır. Kuantum bilgisayarları, sonuçların mümkün olduğu kadar doğru olmasını sağlamak için bu girişimi azaltmaya yönelik önlemlere sahiptir. Kuantum girişimi ne kadar fazla olursa, sonuçlar da o kadar az doğru olur. 

Kuantum makine öğrenimi (QML) ve kuantum yapay zeka (QAI), veri bilimi içerisinde yeterince takdir edilmeyen ancak hızla büyüyen iki alandır. Bunun nedeni, makine öğrenimi algoritmalarının geleneksel bilgisayarlar için çok karmaşık hale gelmesi ve bunları etkili bir şekilde işlemek için kuantum hesaplamanın yeteneklerini gerektirmesidir. Sonunda bunun yapay zekada büyük ilerlemelere yol açması bekleniyor.

Kuantum bilgisayarlar, elektromanyetik alanın gücü veya lazer darbelerinin frekansı gibi sorunları çözmek için fiziksel kontrol parametrelerini uyarlayarak, sinir ağlarıyla aynı şekilde etkili bir şekilde eğitilebilir. 

Anlaşılması kolay bir kullanım örneği, belgeler içindeki içeriği sınıflandırmak için eğitilebilen ve bunu belgeyi ölçülebilmesi için cihazın fiziksel durumuna kodlayarak yapabilen bir ML modelidir. Kuantum hesaplama ve yapay zeka ile veri bilimi iş akışları milisaniyelerle ölçülecekKuantum yapay zeka modelleri petabaytlarca veriyi işleyebilecek ve belgeleri anlamsal olarak karşılaştırın, kullanıcıya en çılgın hayal güçlerinin ötesinde eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlar. 

Kuantum Makine Öğrenimi Araştırması

Google, IBM ve Intel gibi büyük oyuncular kuantum hesaplamaya büyük yatırımlar yaptı ancak teknoloji henüz iş düzeyinde uygulanabilir ve pratik bir çözüm olarak görülmüyor. Ancak bu alandaki araştırmalar hızlanıyor ve kuantum hesaplamanın içerdiği teknik zorluklar kesinlikle ortadan kalkacak. makine öğrenimi ile düzeltildi Er ya geç değil. 

IBM ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nün (MIT), 2019 yılında makine öğrenimi ile kuantum hesaplamayı birleştirmenin mümkün olduğunu gösteren deneysel araştırmayı gün yüzüne çıkarmasıyla itibar edilebilir. Bir çalışmada, kuantumun kuantum hesaplamasını göstermek için iki kübitlik bir kuantum bilgisayar kullanıldı bilgi işlem, laboratuvarda oluşturulan bir veri kümesini kullanarak sınıflandırma denetimli öğrenmeyi artırabilir. Bu, bu teknolojik ortaklığın tam potansiyelini ortaya koyacak daha fazla araştırmanın yolunu açtı. 

Kuantum Makine Öğrenimi İş Başında

Bu bölümde Google ve IBM tarafından başlatılan kuantum hesaplama projelerinin ayrıntılarını sunarak teknolojinin muazzam potansiyeline dair bir fikir vereceğiz.

• Google'ın TensorFlow Quantum'u (TFQ) – Bu projede Google, zorlukların üstesinden gelmeyi hedefliyor mevcut makine modellerinin kuantum mimarilerine aktarılması. Bunu hızlandırmak için TensorFlow Quantum artık açık kaynak olup, geliştiricilerin Python ve Google'ın kuantum hesaplama çerçevelerinin bir kombinasyonunu kullanarak kuantum makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanıyor. Bu, kuantum algoritmaları ve makine öğrenimi uygulamalarına ilişkin araştırmaların daha aktif, daha donanımlı bir topluluğa sahip olduğu ve daha fazla inovasyona olanak sağladığı anlamına gelir.
• IBM'in Kuantum Mücadelesi – Geleneksel yazılım geliştirme ile kuantum hesaplama uygulamalarının geliştirilmesi arasındaki boşluğu kapatmak, IBM'in Kuantum Mücadelesi kuantum programlamaya odaklanan, her yıl çok gün süren bir etkinliktir. Yaklaşık 2000 katılımcının katıldığı etkinlikte; geliştiricileri eğitmek ve araştırmacıların kuantum hesaplama devrimine hazır olduklarından emin olmaları. 
• Cambridge Quantum Computing (CQC) ve IBM - CQC ve IBM, Eylül 2021'de bulut tabanlı bir kuantum rastgele sayı oluşturucuyu (QRNG) piyasaya sürdü. Bu çığır açan uygulama, ölçülebilen entropi (tam rastgelelik) üretebiliyor. Bu, yalnızca veri şifreleme açısından siber güvenlik açısından değerli bir atılım olmakla kalmıyor, aynı zamanda beklenmeyeni gerçekleştirebilen gelişmiş yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinde de rol oynayabilir. 

Devam eden bu araştırma ve eğitim sayesinde kuantum hesaplama, çeşitli gerçek dünya senaryolarına uygulanabilecek makine öğrenimi modellerine güç sağlayabilir. Örneğin finansta, hisse senetlerine yatırım yapma gibi faaliyetler ve Opsiyon ticareti için AI sinyallerini kullanma kuantum yapay zekanın öngörü gücüyle güçlendirilecek. Benzer şekilde, fiziksel kuantum bilgisayarların ortaya çıkışı da bir devrimi teşvik edecek. çekirdek yöntemlerini kullanma karmaşık verilerin doğrusal sınıflandırılması için. 

Kuantum makine öğreniminin ana akıma dahil edilebilmesi için hâlâ atılması gereken önemli adımlar var. Neyse ki Google ve IBM gibi teknoloji devleri açık kaynaklı yazılımlar sağlıyor ve veri bilimi eğitim kaynakları kuantum hesaplama mimarilerine erişime izin vererek bu alandaki yeni uzmanların önünü açıyor. 

Yapay zeka ve makine öğreniminin, kuantum bilişimin benimsenmesini hızlandırarak, geleneksel bilişimin kolaylaştıramayacağı sorunları çözerek ileriye doğru dev adımlar atması bekleniyor. Muhtemelen iklim değişikliği gibi küresel sorunlar bile. 

Bu araştırma henüz başlangıç ​​aşamasında olmasına rağmen teknolojinin potansiyeli hızla ortaya çıkıyor ve yapay zekada yeni bir sayfa açılıyor.
 
 

Nahla Davies bir yazılım geliştiricisi ve teknoloji yazarıdır. Çalışmasını tam zamanlı olarak teknik yazıya adamadan önce, diğer ilgi çekici şeylerin yanı sıra, müşterileri arasında Samsung, Time Warner, Netflix ve Sony'nin de bulunduğu bir Inc. 5,000 deneyimsel marka organizasyonunda baş programcı olarak hizmet etmeyi başardı.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/breaking-down-quantum-computing-implications-for-data-science-and-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=breaking-down-quantum-computing-implications-for-data-science-and-ai