Pētnieki uzlabo miljardu parametru lielo mākslīgo intelektu

Demonstrācija parāda kvantu asistētās AI potenciālu optimizācijas un spriešanas uzdevumos

Pēdējās demonstrācijas laikā tika parādīts, kā kvantu skaitļošanas tehnoloģijas var būtiski uzlabert mākslīgā intelekta (AI) veiktspēju sarežģītu optimizācijas un loģiskās spriešanas uzdevumu risināšanā.

Eksperimenti rāda ievērojamus rezultātus, īpaši uzdevumos, kuros tradicionālajām metodēm ir sasniegti veiktspējas ierobežojumi. Kvantu algoritmi spēj apstrādāt lielus datu apjomus un atrast risinājumus daudz ātrāk nekā klasiskās sistēmas.

Praktiskie pielietojumi dažādās nozarēs

Pētījumi norāda, ka šīs tehnoloģijas varētu būt īoti noderīgas šādās jomās:

• Loģistikas un piegādes ķēžu optimizācija
• Finanšu tirgu prognozēšana un risku analīze
• Zāļu izstrāde un molekulārās struktūras modelēšana
• Enerģētikas sistēmu pārvaldība

Lai gan kvantu asistētā AI joprojām atrodas attīstības stadijā, pirmie rezultāti ir daudzsološi. Speciālisti uzsver, ka šīs tehnoloģijas neaizstās klasisko AI, bet gan papildinās to, piedāvājot jaunus risinājumus problēmām, kuras šobrīd ir grūti atrisināt.

Nākotnes izaicinājumi

Lai pilnībā realizētu šo tehnoloģiju potenciālu, jāpārvar vairāki tehniski šķēršļi, tostarp:

• Kvantu sistēmu nestabilitāte un kļūdu korekcija
• Aprēķinu mērogojamības problēmas
• Integrācija ar esošām AI sistēmām

Tomēr pētnieki ir optimistiski un prognozē, ka nākamo piecu gadu laikā varētu redzēt pirmos komerciāli pieejamos kvantu asistētās AI risinājumus specifiskām lietojumprogrammām.

https://aibusiness.com/quantum-computing/researchers-fine-tune-billion-parameter-ai-model