Komputery kwantowe i ich potencjał w kształtowaniu przyszłości sztucznej inteligencji to temat, który wzbudza ogromne zainteresowanie w świecie nauki i technologii.  

Komputery kwantowe to maszyny, które korzystają z zasad mechaniki kwantowej do przetwarzania informacji. Mechanika kwantowa to nauka o zachowaniu cząstek na najdrobniejszych skalach, które często mają właściwości i zachowania wydające się sprzeczne z naszym codziennym doświadczeniem. Komputery kwantowe wykorzystują te nieintuicyjne zasady do przeprowadzania obliczeń w sposób, który nie jest możliwy dla tradycyjnych komputerów. 

Podczas gdy standardowy komputer przetwarza informacje jako bity, komputery kwantowe używają czegoś, co nazywamy qubitami. Qubity mają zdolność do bycia zarówno w stanie 0, jak i 1 jednocześnie, dzięki zjawisku nazywanemu superpozycją. Dzięki temu komputery kwantowe mogą przeprowadzać wiele obliczeń jednocześnie, zamiast sekwencyjnie. 

To jest klucz do ogromnego potencjału komputerów kwantowych w dziedzinie sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja zazwyczaj wymaga dużej mocy obliczeniowej, a zwłaszcza algorytmy uczenia maszynowego, które wymagają przetwarzania ogromnych ilości danych. Komputery kwantowe mogą przyspieszyć te procesy, umożliwiając sztucznej inteligencji szybsze uczenie się i dokonywanie bardziej złożonych obliczeń. Jednak zanim to się stanie, musimy przejść długą drogę, pełną naukowych i technicznych wyzwań. Niemniej jednak, jeżeli te wyzwania zostaną pokonane, możemy osiągnąć coś, co nazywamy „przewagą kwantową” – punkt, w którym komputery kwantowe są w stanie przeprowadzić obliczenia, które są praktycznie niemożliwe dla tradycyjnych komputerów. 

Trzeba jednak zaznaczyć, że komputery kwantowe są nadal w początkowych fazach rozwoju. Choć istnieją prototypy i maszyny, które wykorzystują mechanikę kwantową do przeprowadzania obliczeń, wciąż mamy wiele do zrozumienia i udoskonalenia w tej dziedzinie. Wyzwania techniczne, takie jak stabilność qubitów i ich podatność na błędy, to tylko niektóre z przeszkód, które musimy pokonać. 

Niedawne osiągnięcia w tej dziedzinie są obiecujące. Na przykład, firma Quantinuum niedawno wypuściła swój drugi model komputera kwantowego, System Model H2, który wykorzystuje zaawansowaną pułapkę jonową w kształcie owalnego toru wyścigowego. To urządzenie wykorzystuje qubity utworzone z izotopu iterbu do przeprowadzania obliczeń, a jony baru do chłodzenia. System H2 pozwala na przeprowadzanie wielu operacji kwantowych równolegle, co zwiększa prędkość i wydajność algorytmów. 

Quantinuum przeprowadziło również szeroko zakrojone testy na swoim systemie H2, twierdząc, że ma najniższe poziomy błędów w branży. Jeżeli te wyniki zostaną utrzymane lub poprawione, a wszystkie znane problemy związane ze skalowalnością zostaną rozwiązane, przyszłe wersje systemu H2 mogą mieć szansę na osiągnięcie przewagi kwantowej. 

Podsumowując, komputery kwantowe mogą zrewolucjonizować sztuczną inteligencję, przyspieszając proces uczenia i umożliwiając przetwarzanie dużo bardziej złożonych obliczeń. Chociaż mamy jeszcze wiele do zrozumienia i udoskonalenia w tej dziedzinie, postępy są obiecujące i dają powody do optymizmu co do przyszłości kwantowej sztucznej inteligencji. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.