همه چیز درباره انقلاب کوانتوم در هوش مصنوعی

به گزارش نادیاتور، بر کسی پوشیده نیست که هوش مصنوعی با چه سرعت شگفت انگیزی در حال توسعه است. بر اساس گزارش امسال شاخص هوش مصنوعی دانشگاه استنفورد، سرمایه گذاری روی هوش مصنوعی مولد در سال 2023 افزایش قابل توجهی پیدا کرد و به 25٫2 میلیارد دلار رسید که نشان دهنده افزایش 8 برابری سرمایه گذاری نسبت به سال قبل است.

به نقل از هوشیو، در حال حاضر به نظر می رسد که هر شرکت، برنامه هوش مصنوعی خودش را دارد، اما زمان آن فرا رسیده که به جایگاه محاسبات کوانتومی در برنامه هوش مصنوعی فکر کنیم. شرکت هایی که برای سرمایه گذاری در محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی به مزایای ترکیبی فناوری ها و تقاضای انرژی نیم نگاهی داشته باشند، در آینده در موقعیت خوبی قرار خواهند گرفت و مزیت رقابتی به دست می آورند.

دوقطبی کوانتوم و هوش مصنوعی در صنعت

چگونه این دو فناوری، منابع و توانمندی های صنعت را به هم متصل خواهند کرد؟ هوش مصنوعی در خودکارسازی وظایف و ساده سازی فرایندها پیشرو است و با کشف الگوها، روندها و بینش ها به کسب وکارها در تصمیم گیری مبتنی بر داده ها کمک می کند. از سوی دیگر، محاسبات کوانتومی در بهینه سازی حل مسایل پیچیده؛ مانند مدیریت زنجیره تامین، کارایی تولید، برنامه ریزی کارکنان و کاهش انتشار موثرند.

به هر جهت این دو فناوری مکمل یکدیگرند. به این معنا که محاسبات کوانتومی نشان می دهند که چگونه می توان هوش مصنوعی را با امکان آموزش مدل های دقیق تر و کارآمدتر و استفاده از قابلیت های پیش بینی برای ارایه استفاده های تجاری بهینه تر ارتقا داد. به زودی، کامپیوترهای کوانتومی می توانند هوش مصنوعی را برای موارد خاصی به نحوی تقویت کنند که از نظر هزینه و انرژی پایدارتر باشد.

از سوی دیگر دلایل قانع کننده زیادی وجود دارد که چرا رهبران باید از حالا درباره استراتژی محاسبات کوانتومی در کنار هوش مصنوعی سازمانی فکر کنند. علاوه بر این، لازم است آن ها گام های مشخصی برای ساخت آینده کوانتومی و هوش مصنوعی خود بردارند.

رایانه های کوانتومی می توانند به توسعه مدل های دقیق تر هوش مصنوعی کمک کنند. همان طور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، منابع محاسباتی موردنیاز نیز برای آموزش و استقرار مدل ها به شکل تصاعدی رشد می کنند. محاسبات کوانتومی می توانند برخی از چالش های ناشی از افزایش پیچیدگی و اندازه مدل های هوش مصنوعی را کاهش دهند. تصور کنید که بتوان از محاسبات کوانتومی برای ساخت مدل های دقیق تر و کامل تر استفاده کرد و به کسب وکارها کمک شود تا بدون محدودیت های محاسبات کلاسیک، از هوش مصنوعی بیشترین بهره را ببرند.

کاربرد در داروسازی

در حوزه کشف دارو، هوش مصنوعی کوانتومی می تواند با تجزیه وتحلیل ساختارهای مولکولی، داروهای جدیدی را شناسایی کند. این مدل های هوش مصنوعی با استفاده از داده های بزرگ مرتبط با ساختار مولکول ها، پیش بینی هایی در مورد طراحی مولکول های جدید ارایه می دهند.

به عبارت دیگر، از طریق مدل های کوانتومی می توان به صورت معکوس مهندسی کرد و با توجه به نیازهای خاص، مولکول هایی را طراحی کرد که متخصصان در ابتدا به آن ها نمی رسیدند و فقط، فضای کشف آن ها را گسترش می دادند. به طورکلی ترکیب هوش مصنوعی و رایانش کوانتومی می تواند در تسریع فرایند کشف داروها و توسعه داروهای موثر بسیار تاثیرگذار باشند.

آموزش AI با انرژی کمتر

هوش مصنوعی در سال های اخیر پیشرفت های چشمگیری داشته است. بااین حال، مقدار عظیم انرژی موردنیاز برای توسعه و اجرای الگوریتم های این فناوری یکی از معضلات آن است. برآوردهای آژانس بین المللی انرژی نشان می دهد که مصرف جهانی برق در حوزه هوش مصنوعی، مراکز داده و ارزهای دیجیتال تا سال 2026 دو برابر خواهد شد.

اما در مقایسه با محاسبات کلاسیک، فناوری محاسبات کوانتومی برای توسعه مدل های پیشرفته هوش مصنوعی از نظر انرژی کارآمدتر و بهینه تر است. این بدان معناست که محاسبات کوانتومی می تواند به تقویت پیشرفت های هوش مصنوعی در زمینه هایی مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری با مصرف انرژی کمتر کمک کند.

ممکن است لجستیک زنجیره تامین و سناریوهای تولیدی پیچیده سودمند باشند

در این مسیر صنایعی مانند لجستیک و تولید با چالش های پیچیده ای مواجه می شوند که با در نظر گرفتن مواردی مانند مدیریت موجودی، ظرفیت انبار و برنامه ریزی مسیر تحویل، متغیرها و محدودیت های متعددی را شامل می شود.

هوش مصنوعی می تواند با تجزیه وتحلیل حجم وسیعی از داده ها و در نظر گرفتن عواملی مانند فروش تاریخی، روند بازار و رفتار مصرف کننده، پیش بینی های بسیار دقیقی را از فروش انجام دهد.

با توجه به اینکه امروزه پایداری به ضرورتی تجاری تبدیل شده است، هوش مصنوعی کوانتومی می تواند به سازمان های تولیدکننده کمک کند تا تقاضا را با دقت بیشتری پیش بینی کنند و تولید را با تقاضا همسو کنند. این توانمندی، تولید کالاهای اضافی و کاهش ضایعات را از طریق زنجیره تامین به حداقل خواهد رساند.

با استفاده از محاسبات کوانتومی برای بهینه سازی مسیریابی و تولید و مدیریت موجودی بر اساس پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، می توان به سازمان ها کمک کرد تا نیاز به حمل ونقل و ذخیره سازی را کاهش دهند؛ درنتیجه از هزینه ها کاسته و جلوی انتشار کربن نیز تا حد زیادی گرفته می شود.

حال این سوال مطرح می شود که رهبران برای ورود هوش مصنوعی کوانتومی به شرکت های خود باید چه کنند؟

1. کوانتوم را برای به حداکثر رساندن تاثیر هوش مصنوعی ترکیب کنید.

محاسبات کوانتومی، واقعیت دور از دسترسی نیست؛ بلکه فرصتی کنونی است و رهبران باید ابتکاراتی را رهبری کنند که کاوش و پذیرش محاسبات کوانتومی امروزی را در کنار تلاش ها برای مقیاس بندی هوش مصنوعی در اولویت قرار می دهند.

تیم ها می توانند شناسایی مواردی را آغاز کنند که هوش مصنوعی کوانتومی امروزی می تواند در آن ها تاثیر بگذارد، به خصوص برای ساخت مدل های دقیق تر و آموزش مدل های کارآمدتر که باید در اولویت رهبران قرار گیرد. علاوه بر این، رهبران باید از همین امروز روی هوش مصنوعی کوانتومی سرمایه گذاری کنند تا توسعه سریع و استقرار برنامه ها را در آینده تسهیل کنند.

2. تیم ها را برای شناسایی موارد استفاده کوتاه مدت از هوش مصنوعی کوانتومی درگیر کنید

استفاده های کوتاه مدت و در حال ظهوری به ویژه در زمینه های لجستیک، زنجیره تامین، تولید و علوم زیستی مشاهده شده است که برای هوش مصنوعی کوانتومی مناسبند. رهبران لازم است که تیم های داخلی خود را برای شناسایی مواردی که هوش مصنوعی کوانتومی می تواند چالش های تجاری خاص آن ها را تسهیل کند، مشارکت دهند.

درگیر کردن تیم های برای شناسایی مشکلاتی که به هوش مصنوعی کوانتومی مربوطند، نه تنها به تسریع تاثیر هوش مصنوعی کوانتومی در سازمان کمک می کند، بلکه فرهنگ نوآوری و سازگاری را نیز جا می اندازد.

* همه تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی DALL-E 3 تولید شده است.

5454