Voiko kvanttilaskenta vaikuttaa tekoälysovelluksiin?

Tiivistelmä

Tekoälyn käyttöön saadaan lisää tehoa, kun siihen lisätään rinnalle kvanttilaskenta. Kvanttilaskenta nimittäin lisää tekoälyn nopeutta, tehokkuutta ja tarkkuutta. Se käyttää hyväksi kubitteja, jotka ovat kvanttitietokoneen bittejä, ja se toimii epälineaarisesti. Tämä kaikki antaa sille paremman suorituskyvyn kuin mihin perinteiset tietokoneet kykenevät. Tämä läpimurto mahdollistaa kvanttilaskennan soveltamisen erilaisiin tekoälyn käyttötapauksiin. Toimialat, kuten merilogistiikka, sähköajoneuvot, puolijohteet, luminesenssi ja tehon tuottaminen hyötyvät jo kvanttilaskennan ongelmanratkaisukyvystä.

Kvanttilaskenta on uraauurtava ala, joka hyödyntää kvanttimekaniikan periaatteita erityyppisten tietojen käsittelyssä. Se sisältää valtavan potentiaalin, sillä se voi mullistaa teknologian ja tieteen maailmaa isolla kädellä. Kvanttibittien, eli kubittien poikkeuksellisia ominaisuuksia, kuten superpositiota ja takertumista hyödyntämällä kvanttitietokoneet pystyvät ylittämään perinteisten laskentajärjestelmien rajoitukset tarjoten ennennäkemätöntä nopeutta, tehokkuutta ja tarkkuutta.

Perinteisiin lineaarisesti toimiviin tietokoneisiin verrattuna kvanttilaskenta toimii olennaisesti aivan eri tasolla. Tämän perustavanlaatuisen eron ansiosta kvanttitietokoneet voivat käsitellä monimutkaisia laskelmia ja algoritmeja monin verroin nopeammin ja suuremmalla tarkkuudella. Näin ollen kvanttilaskennan ilmaantuminen tasoittaa tietä transformatiivisille edistysaskelille eri aloilla, erityisesti tekoälyn (AI) alueella.

Mitä on kvanttilaskenta?

Ennen kuin pureudumme siihen, miten kvanttilaskenta voi vaikuttaa erilaisiin tapoihin käyttää tekoälyä, ja varsinkin tehostaa sen käyttöä, käydään läpi mitä nämä molemmat käsitteet itse asiassa tarkoittavat.

Tutkitaan kvanttilaskennan käsitettä erityisesti analogian kautta. Kuvittele, että sinulla on edessäsi suuri kirjasto ja pyrkimyksenä on löytää jokin tietty kirja. Perinteisen laskentatavan mukaisesti kirja etsitään tutkimalla jokaista kirjahyllyä yksitellen ja aakkosjärjestyksessä, kunnes löydät sen oikean kirjan. Tämä lineaarinen lähestymistapa voi olla aikaa vievä ja tehoton, varsinkin jos etsimäsi kirja sijaitsee aivan kirjaston viimeisen kirjahyllyn kauimmassa päässä.

Kvanttilaskentaa käytettäessä taas voidaan kuvitella, että jokainen kirjaston kirja edustaa eri mahdollisuutta tai ratkaisua. Lineaarisen etsimisen sijaan kvanttitietokone voi tutkia kaikkia kirjoja samanaikaisesti superpositiokäsitteen ansiosta. Se voi harkita kaikkia mahdollisia polkuja kerralla ja tunnistaa halutun kirjan sijainnin näin ollen lähes välittömästi.

Kvanttilaskenta hyödyntää kubitteja, jotka voivat edustaa useita tiloja samanaikaisesti yhdistäen sekä 0:n että 1:n. Tämän ansiosta kvanttitietokoneet voivat suorittaa rinnakkaisia laskelmia ja analysoida suuria määriä mahdollisuuksia murto-osassa siitä ajasta, joka kuluisi perinteisten tietokoneiden tekemiin laskutoimituksiin.

Kvanttitietokone perustuu seuraavanlaisiin tekijöihin:

  1. Kubitit: Toisin kuin klassiset tietokoneet, jotka käyttävät bittejä (0 tai 1), kvanttitietokoneet käyttävät kubitteja. Kubitti voi olla samanaikaisesti sekä 0 että 1 tilassa, kiitos superposition.
  2. Superpositio: Kubitti voi olla useassa tilassa yhtä aikaa, mikä mahdollistaa kvanttitietokoneiden suorittavan monia laskutoimituksia samanaikaisesti – toisin kuin perinteiset tietokoneet.
  3. Lomittuminen: Kubittien tilat voivat olla riippuvaisia toisistaan. Kun yhden kubitin tila muuttuu, se voi heti vaikuttaa toiseen siihen lomittuneeseen kubittiin.
  4. Rinnakkaislaskenta: Kvanttitietokoneet voivat käsitellä valtavia datamääriä nopeasti, mikä tekee niistä ihanteellisia monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen, kuten lääkekehitykseen, materiaalitieteisiin ja optimointiongelmiin liittyen.
  5. Haasteet ja rajoitukset: Kvanttitietokoneet ovat vielä varhaisessa kehitysvaiheessa, jolloin niiden ylläpito vaatii erityisolosuhteita, kuten erittäin matalia lämpötiloja. Lisäksi niiden laskentatarkkuus ja virheenkorjaus asettavat merkittäviä haasteita tutkijoille.

Mikä on tekoäly?

​Tekoäly, eli Artificial Intelligence (AI), joka tunnetaan myös nimellä koneäly, on tietojenkäsittelytieteen ala. Se keskittyy rakentamaan ja hallitsemaan teknologiaa, joka voi oppia tekemään päätöksiä ja suorittamaan erilaisia toimia itsenäisesti ihmisen puolesta.

  1. AI ei ole yksittäinen teknologia.
  2. Sen sijaan se on sateenvarjotermi, jonka alle mahtuu kaikentyyppisiä ohjelmistoja tai laitteistoja.
  3. Nämä ohjelmistot ja laitteistot tukevat koneoppimista, asiantuntijajärjestelmiä, generatiivista tekoälyä ja tietyntyyppistä robotiikkaa.

Nykypäivän tekoäly toimii pääasiassa perinteisillä CMOS-pohjaisilla laitteistoilla ja sisältää sekoituksen perinteisiä algoritmeja ja dataohjattuja koneoppimismalleja.

Kun teknologiaa sulautetaan yhä enemmän arkikäyttöön, kiinnostus neuromorfisen teknologian käyttöön on kuitenkin lisääntynyt. Tällä tarkoitetaan tutkimusaluetta, jolla pyritään jäljittelemään ihmisaivojen arkkitehtuuria suunnittelemalla erikoislaitteistoja ja algoritmeja, jotka on optimoitu alhaiseen virrankulutukseen ja reaaliaikaisuuteen.

Mutta miten kvanttilaskenta voi vaikuttaa tekoälyn käyttöön?

Kvanttilaskenta ja sen vaikutukset tekoälyyn

Kuten aiemmin mainitsimme, kvanttilaskentaa voidaan käyttää useisiin eri käyttötarkoituksiin useilla eri toimialoilla ja se on jo nyt auttanut ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia. Seuraavaksi listaamme joitakin aloja, joilla kvanttilaskenta yhdessä tekoälyn kanssa voi muuttaa tapaa, jolla nämä alat pidetään pyörimässä.

Liikenteen hallinta

Otetaan esimerkiksi ambulanssi, joka kilpailee ruuhka-ajan liikenteessä ja kuljettaa kriittistä hoitoa vaativaa potilasta. Jokainen ohimenevä hetki on äärimmäisen tärkeä. Kuljettajan on kiireellisesti löydettävä vähiten ruuhkaiset reitit varmistaakseen nopean ja tehokkaan pääsyn sairaalaan.

Perinteiset tietokoneet analysoivat tieolosuhteet yksi kerrallaan, mutta kvanttilaskennassa on huomattava kyky arvioida samanaikaisesti kaikki mahdolliset reitit. Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että kvanttilaskenta mahdollistaa sen, että se määrittää paljon nopeammin ja tehokkaammin sen optimaalisimman vaihtoehdon.

Lue myös: Verkkopankki ja digitaalinen vallankumous muokkaa toimintaa

Sairaanhoito

Jos hoidetaan kriittistä apua tarvitsevaa potilasta, jolla on monimutkaisia sairauksia, sairaalat kutsuvat usein koolle lääkärilautakunnan, joka koostuu eri terveysalojen asiantuntijoista. Nämä asiantuntijat tekevät yhteistyötä tutkiakseen erilaisia hoitovaihtoehtoja ja löytääkseen sen tehokkaimman hoitokeinon. Tämä lähestymistapa kuitenkin vie runsaasti aikaa ja hidastaa päätöksentekoa. Kvanttilaskenta voi mullistaa tämän prosessin tuoden siihen jälleen huomattavaa nopeutta ja tehokkuutta:

Syöttämällä kvanttilaskentajärjestelmään erilaisia mahdollisuuksia ja tarjoamalla sille historiallisia tietoja potilaan terveydentilasta ja aiemmasta hoidosta, sekä dataa joka vastaa samanlaisia ​​sairauksia, kvanttilaskenta voi nopeasti arvioida kunkin lähestymistavan mahdollisen tehokkuuden ja tarjota optimaalisia vaihtoehtoja. Tämä kvanttilaskennan etu antaa terveydenhuollon ammattilaisille mahdollisuuden saada arvokkaita oivalluksia huomattavasti lyhyemmässä ajassa.

Koneoppiminen

Kvanttilaskenta voi tarjota ihanteellisen yhteistyökumppanin tekoälyn käyttämälle koneoppimiselle tarjoamalla oikeaa dataa nopeammin. Koneoppiminen tarkoittaa sitä, että tietokoneet oppivat niihin syötetystä datasta ja pystyvät näin ollen luomaan tai ymmärtämään erilaisia malleja, aivan kuten ihmisaivot tekevät.

Monissa tapauksissa koneoppimista voi kuitenkin rajoittaa tiedon huono laatu ja tarvittavan tiedon hidas saatavuus. Kvanttilaskentaa käyttämällä taas voidaan laskea valtavia määriä dataa nopeasti ja tarjota samalla koneoppimiseen parempaa tietoa.

Kryptografia ja tietoturva

Kryptografia ja tietoturva tarkoittavat tietojen suojaamista luvattomalta käytöltä. Kvanttilaskenta voi mahdollisesti viedä salauksen ja turvallisuuden uudelle tasolle, sillä sen myötä luvaton pääsy tietoihin tulee paljon vaikeammaksi kuin ennen. On olemassa kaksi tapaa tarkastella kvanttilaskennan roolia kryptografiassa ja tietoturvassa.

Eräs näkemys on, että kvanttilaskenta voi käyttää kubitteja laskeakseen kaikki mahdolliset tietomurtoyritykset ja tarjota asianmukaista dataa murtojen ehkäisemiseksi ennalta. Toisaalta on myös päinvastainen näkemys, että kvanttilaskenta voi myös olla haitallista, koska hakkerit voivat käyttää sitä laskeakseen nopeasti erilaisia mahdollisia tapoja varastaa erittäin luottamuksellisia tietoja niitä sisältävältä palvelimelta.

Sovellukset, joissa kvanttilaskentaa voidaan hyödyntää

Sovellustyyppi Käyttötapa
Koneoppiminen Kvanttitietokone käsittelee valtavia tietomääriä rinnakkain, mikä mahdollistaa tarkemmat ennusteet ja oivallukset.
Logistiikka Kvanttialgoritmeilla voidaan ratkaista optimointiongelmia, mikä tehostaa logistiikan, kuljetusten ja toimitusketjujen hallintaa.
Ilmastomallinnus ja ympäristöanalyysit Monimutkaisten ympäristöjärjestelmien tarkemman mallintamisen myötä ilmastotutkimus tarkentuu ja luonnonvarojen hallinta paranee.
Rahoitusala Kvanttitietokoneet voivat massiivisia laskutoimituksia käsittelemällä tarjota tarkkaa mallintamista investointistrategioihin ja riskien arviointiin.

Kvanttilaskenta ja kritiikki 

Huolimatta kaikista sen edellä listaamistamme eduista, joita kvanttilaskenta voi mahdollisesti tarjota, on myös olemassa tiettyjä haittapuolia. Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että kvanttilaskenta olisi huono idea. Se tarkoittaa vain, että kannattaa ensin tunnistaa, kuinka suuri osa kertomuksesta on hypeä ja kuinka paljon olennaista. Tässä on joitain kohtia, jotka madaltavat kvanttilaskennan ympärillä kuohuvaa hypeä:

  • Kvanttilaskenta on kallista ja toistaiseksi sellaisten organisaatioiden ulottumattomissa, joilla ei ole siihen olemassa budjettia. Kvanttilaskentastudio muistuttaa sellaisia tietokonehuoneita, joita nähtiin ensimmäisten tietokoneiden tullessa yleiseen käyttöön – ne olivat valtavia, kalliita ja vaativat huoltoa. Kaikki organisaatiot eivät siihen pysty.
  • Kvanttilaskenta voi olla tehokkaampaa kuin perinteisten tietokoneiden laskentatapa, mutta se on erittäin herkkä kohinalle tai ylimääräiselle datalle. Tämä tarkoittaa, että siihen syöttämiesi tietojen on oltava tarkkoja ja koneen hyväksymässä muodossa, muuten se tuottaa virheellisiä tuloksia. Näiden virheiden korjaaminen on ollut yksi kvanttilaskennan suurimmista haasteista. Virheet, joita se tuottaa, kun se ei pysty käsittelemään kohinaa, ovat erittäin monimutkaisia, joten niiden korjaaminen vie paljon aikaa.
  • Huoli kvanttilaskennan väärinkäytöstä on myös valtava. Kaikista rajoituksista huolimatta kvanttilaskenta voi murtaa vaikeimmatkin turvajärjestelmät. Tästä voi seurata katastrofaalisia seurauksia, kun hakkerit käyttävät kvanttilaskentaa hyväkseen rikosten tekemiseen. Eri maat ovat yrittäneet hankkia tässä suhteessa etulyöntiaseman. Yhdysvaltain presidentti Joe Biden allekirjoitti Quantum Computing Cybersecurity Preparedness Act -lain, jotta Office of Management and Budget (OMB) voi ottaa käyttöön kvanttilaskentaa. Mutta kaikkien maiden ei ole mahdollista tehdä tätä yhtenäisesti, ja tämä eriarvoisuus luo ongelman eri maiden välille.

Yhteenveto

Kvanttilaskenta tarjoaa loistavia mahdollisuuksia, joiden voidaan odottaa tuovan suuria muutoksia eri aloille, kun sen eri käyttötapauksia käy ilmi. Kustannuksiin, kohtuuhintaisuuteen, tietojen saatavuuteen ja etiikkaan liittyviä ongelmia on kuitenkin edelleen ratkaisematta.

Tämän luettelon ulkopuolella tietojen saatavuus ja etiikka näyttävät olevan ne tämän teknologian suurimmat haasteet, sillä kustannusten odotetaan laskevan ajan myötä. Tietyt maat ovat kvanttilaskennan kehittämisen nopeuttamisessa muita edellä, eikä ole olemassa takeita siitä, etteivät nämä maat käyttäisi kvanttilaskentaa tavoilla, jotka ovat haitallisia muille maille.

Kaushik Pal

Kaushik on tekninen arkkitehti ja ohjelmistokonsultti, jolla on yli 23 vuoden kokemus ohjelmistoanalyysista, kehityksestä, arkkitehtuurista, suunnittelusta, testauksesta ja koulutusalalta. Hänellä on kiinnostus uusiin teknologioihin ja innovaatioalueisiin. Hän keskittyy web-arkkitehtuuriin, verkkoteknologioihin, Java/J2EE:hen, avoimen lähdekoodin ohjelmistoihin, WebRTC:hen, suuriin tietoihin ja semanttisiin teknologioihin. Hän on osoittanut asiantuntemuksensa vaatimusanalyysissä, arkkitehtuurin suunnittelussa ja toteutuksessa, teknisten käyttötapausten laatimisessa ja ohjelmistokehityksessä. Hänen kokemuksensa on kattanut eri toimialat, kuten vakuutus, pankki, lentoyhtiöt, merenkulku, asiakirjahallinta ja tuotekehitys, jne. Hän on työskennellyt laajan valikoiman teknologioiden parissa aina suurten tietokonejärjestelmien (IBM S/390), keskisuuren tason (AS/400), web-teknologioiden, avoimen lähdekoodin ja suurten tietojen alueille. Kaushik on pääasiassa mukana Java/J2EE/avoimen lähdekoodin/verkko/WebRTC/Hadoop- ja suurten tietojen…