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Big Data in einem Data Lake als Konzept für Quantum AI

Quantum AI

Was es ist und was man darüber wissen sollte

Quantum AI kombiniert die Leistung von Quantencomputern mit künstlicher Intelligenz. Diese Integration nutzt die einzigartigen Stärken von Quanten und AI und verwendet Quantenbits, auch Qubits genannt, um komplexe Berechnungen durchzuführen, die klassische Computer nicht bewältigen können.

Die Geschichte von Quantum AI

Das Konzept des Quantencomputers entstand in den frühen 1980er Jahren. Der Physiker Richard Feynman hatte die Idee, Quantenmechanik zu nutzen, um physikalische Systeme zu simulieren, was mit klassischen Computern nicht möglich war. Diese Idee legte den Grundstein für das Quantencomputing, das die Prinzipien der Quantenmechanik – einschließlich Überlagerung und Verschränkung – anwendet, um komplexe Berechnungen durchzuführen.

In den 1990er Jahren demonstrierte die Entwicklung von Quantenalgorithmen, wie z. B. der Shor-Algorithmus zum Faktorisieren großer Zahlen, das Potenzial von Quantencomputern, Probleme schneller zu lösen als klassische Computer. Diese Fortschritte weckten das Interesse an der Erforschung der Überschneidungen von Quantencomputing und AI.

In den frühen 2000er Jahren wurde das Quantum Artificial Intelligence Lab von NASA, Google und der Universities Space Research Association gegründet. Ziel dieser Initiative war es, Pionierarbeit bei der Erforschung der Frage zu leisten, wie Quantencomputing das maschinelle Lernen und andere komplexe Rechenaufgaben weiterentwickeln könnte.

Etwa zur gleichen Zeit begannen Forscher:innen mit der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen mithilfe von Quantencomputern, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit von AI-Modellen zu verbessern.

In den letzten Jahren hat sich der Fokus auf praktische Anwendungen von Quantum AI verlagert.

Führende Unternehmen erforschen hybride Architekturen, die Quanten- und klassische Rechenverfahren kombinieren. Aktuelle Forschungsarbeiten untersuchen zum Beispiel die Verwendung von Quantenglühen für Optimierungsprobleme und das Gate-Modell für universellere Anwendungen wie maschinelles Lernen, Quantenchemie und Simulation.

Quantum AI in der Welt von heute

Zwei Männer arbeiten zusammen an einem Computer

Quantencomputing und AI

Quantencomputing könnte die Datenanalyse und das Modelltraining mit AI neu definieren. Erfahren Sie, wie wir die Quantenrealität von heute mit den Visionen der Zukunft vereinen.

Drei Mitarbeitende in einem Büro benutzen Laptops und unterhalten sich

Die Rolle von Quanten in der AI-Welt

Für Bill Wisotsky, Principal Quantum Systems Architect, ist Quantencomputing ein Konzept, das in seinem Kopf Wurzeln geschlagen hat und ihn nicht mehr loslässt. Lesen Sie, wie seine jahrzehntelange Faszination ihn dazu führte, heute das hybride Quantencomputing zu erforschen.

Frau schaut auf einen Laptop

SAS definiert die hybride Realität des Quantencomputings

Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem Quantencomputing die Datenanalyse und das Modelltraining mit AI neu definieren könnte. Lesen Sie mehr darüber in diesem Artikel von Forbes.

Quantum AI erklärt

Erfahren Sie von Amy Stout, Head of Quantum AI Product Strategy bei SAS, mehr über Quantencomputing und wie es funktioniert. Was ist ein Qubit? Und wie unterscheidet sich Quantencomputing von klassischer Datenverarbeitung? Stout gibt klare Antworten und erklärt, in welche Richtung wir uns mit dieser neuen Technologie bewegen.

Wo Quantum AI eingesetzt wird

Quantum AI hat das Potenzial, ganze Industrien zu revolutionieren – mit noch nie dagewesener Rechenleistung und Effizienz.

In diesen Branchen könnte Quantencomputing einen erheblichen Einfluss haben:

Gesundheitswesen

Quantum kann das Gesundheitswesen verändern, indem es komplexe biologische Systeme simuliert und die Entwicklung von Medikamenten beschleunigt. Quantencomputer könnten zum Beispiel in einem Modell molekulare Wechselwirkungen auf atomarer Ebene darstellen, was für das Verständnis von Krankheiten und die Entwicklung neuer Medikamente entscheidend ist. Durch die Prozessfähigkeiten können Forscher:innen potenzielle Wirkstoffe schneller und genauer identifizieren und so die Zeit und die Kosten für die Markteinführung von Medikamenten reduzieren.

Banken

Im Finanzsektor kann Quantencomputing zur Optimierung von Anlageportfolios, zum Risikomanagement und zur Aufdeckung von Betrugsfällen eingesetzt werden. Quantenalgorithmen können extrem komplexe Finanzdaten auf einzigartige Weise verarbeiten und Muster erkennen, die konventionellen Computern entgehen könnten. Dadurch können Finanzinstitute effektivere Handelsstrategien entwickeln und ihr Risikomanagement verbessern. Quantencomputing wird auch zur Verbesserung kryptographischer Verfahren eingesetzt, um sicherere Transaktionen zu gewährleisten.

Logistik und Lieferkettenmanagement

Quantencomputing kann Logistiknetzwerke und Lieferketten durch eine optimierte Routen- und Zeitplanung verbessern, da es einen gesamten Lösungsraum auf einmal scannen und dabei mehrere hochwertige Lösungen finden kann. So können Quantenalgorithmen beispielsweise die effizientesten Routen für Lieferwagen ermitteln, was den Kraftstoffverbrauch minimiert und die Lieferzeiten verkürzt. In der Warenwirtschaft kann durch das Quantencomputing die Bestandsführung verbessert und die Betriebskosten gesenkt werden.

Versicherungen

Versicherungsunternehmen sind auf Daten mit hochkomplexen Zusammenhängen angewiesen, um Schäden genau vorherzusagen, Policen zu berechnen und Angebote anzupassen. Durch AI und Quantencomputing kann das Risiko Assessment für Versicherungsunternehmen optimiert werden, indem diese komplexen Verflechtungen zeitgleich analysiert werden. So könnte die Quantum AI beispielsweise die Analyse von sich schnell entwickelnden Risiken wie Wettermustern und deren Auswirkungen auf Trends bei der Preisgestaltung und Erschwinglichkeit beschleunigen. Um die Vorteile dieser neuen Technologie für sich zu nutzen, werden Versicherungsunternehmen mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten müssen.

Der Quantenmarkt entwickelt sich schnell weiter. Es handelt sich um einen 35-Milliarden-Dollar-Markt, der bis 2030 voraussichtlich eine Billion erreichen wird. Sie können sich also vorstellen, was sich in den nächsten Jahren alles verändern könnte – die Sprünge werden gewaltig sein. Bryan Harris Executive Vice President and Chief Technology Officer SAS

Wie Quantum AI funktioniert

Quantencomputer unterscheiden sich von allen existierenden klassischen Computern. Das beinhaltet auch Smartphones und sogar die leistungsstärksten Supercomputer. Sie nutzen die einzigartigen Eigenschaften der Quantenmechanik, wie Überlagerung und Verschränkung, um bestimmte Arten komplexer Probleme zu lösen, die klassische Computer allein nicht bewältigen können. In einigen Fällen können sie das Problem wesentlich schneller lösen, und in anderen Fällen können sie das Problem auf eine Weise darstellen, zu der konventionelle Computer nicht in der Lage sind.

Vorerst werden Quantencomputer herkömmliche Computer nicht ersetzen, sondern als zusätzliches Tool parallel zu ihnen eingesetzt werden. Basierend auf diesem Paradigma ergänzen CPUs, GPUs und QPUs einander, um die Teile des Problems zu lösen, für die sie am besten geeignet sind.

Klassische Computer verwenden Bits, um Daten entweder als 0 oder 1 darzustellen. Quantencomputer verwenden jedoch Quantenbits, oder Qubits, die in mehreren Zuständen gleichzeitig existieren können. Das Prinzip der Überlagerung (oder auch Superposition) beschreibt die Existenz mehrerer Zustände und kann mit der folgenden Analogie veranschaulicht werden:

Stellen Sie sich eine Münze vor.Die Münze kann zwei eindeutige Zustände annehmen: Kopf oder Zahl. Diese kann man sich als den Null- und Ein-Zustand eines klassischen Bits vorstellen. Nun stellen Sie sich vor, die Münze rotiert in der Luft. In diesem Fall existieren die Zustände Kopf und Zahl zusammen, wobei die Wahrscheinlichkeit, dass einer der beiden Zustände eintritt, wenn die Münze stehen bleibt, gleich groß ist. Quantencomputer können diese Gleichzeitigkeit nutzen, indem sie parallel Berechnungen für Kopf (0) und Zahl (1) durchführen, solange sich die Münze dreht und in einem Zustand der Überlagerung befindet.

Ein Stapel Münzen

Dieser Zustand der Überlagerung ermöglicht es Quantencomputern, in einem einzelnen Qubit die doppelte Menge an Informationen zu verarbeiten als in einem Einzelbit. Mit zunehmender Anzahl der Qubits steigt die Menge an Informationen, die verarbeitet werden kann, exponentiell mit 2 Anzahl der Qubits, was die Berechnungen erheblich beschleunigt. Zum Beispiel können 10 Qubits die Berechnungen von 1.024 klassischen Bits durchführen, und diese Zahl wächst exponentiell.

Als nächstes werden die Verschränkung und Quantenalgorithmen erklärt:

Verschränkung

Eine weitere, ebenso wichtige quantenphysikalische Eigenschaft, die beim Quantencomputing zum Einsatz kommt, ist die Verschränkung. Sie können sich die Verschränkung als eine Wechselbeziehung zwischen Quantenpartikeln vorstellen. Wenn zwei Qubits verschränkt sind und Sie den Zustand des einen kennen, dann kennen Sie automatisch auch den Zustand des anderen. Die Verschränkung kann in Kombination mit der Überlagerung die Rechenleistung weiter erhöhen.

Quantenalgorithmen

Quantum AI nutzt auch Quantenalgorithmen, um Modelle für maschinelles Lernen zu verbessern. Quantenalgorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. Support Vector Machines und neuronale Netze auf Quantenbasis, verwenden Quantenschaltungen zur Durchführung von Berechnungen.

Diese Quantenschaltungen sind ein universelles Verfahren zur Durchführung von Quantenberechnungen.

Ein Beispiel für eine gängige Implementierung eines neuronalen Quantennetzwerks ist die Kodierung klassischer Daten in Quantenzustände. Der Quantenschaltkreis verwendet parametrisierte Rotationen, Verschränkungen und Messungen, um komplexe Zusammenhänge gleichzeitig zu untersuchen. Die Ausgabe wird klassisch optimiert und als neue parametrisierte Rotationen in die Schaltung zurückgeführt. Dies wird so lange wiederholt, bis eine optimale Konfiguration abgeleitet ist. Dies ist vergleichbar mit der Optimierung der Gewichtung von Knoten in einem klassischen neuronalen Netz.

Quantum AI – ein hybrider Ansatz

Da die Quantencomputertechnologie noch nicht ausgereift ist, ist Quantum AI ein hybrider Prozess, der Quanten- und klassisches Computerwesen kombiniert. In manchen Fällen erfolgt die Quantenverarbeitung zuerst, in anderen Fällen zuletzt, und manchmal gibt es einen zyklischen Ansatz zwischen Quanten- und klassischer Datenverarbeitung. Dieses hybride Konzept nutzt die Stärken von Quanten- und klassischer Rechenkraft, um eine bessere Performance und Genauigkeit zu erreichen.

Mit der Weiterentwicklung von Quantencomputern werden wir weiterhin hybride Ansätze sehen, die die zunehmende Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Quantencomputern nutzen, um die AI-gestützte Entscheidungsfindung zu verbessern.

Wir stehen an der Schwelle zur Integration von Quantencomputing und AI. Diese Integration wird mit zunehmender Reife des Quantencomputings noch weiter zunehmen. Derzeit experimentieren die Hersteller von Quantencomputern mit der kombinierten Nutzung von QPUs (Quantum Processing Units) und spezialisierten AIUs (AI Units).

In den nächsten 5 bis 10 Jahren wird sich diese Art der Forschung weiterentwickeln, sodass mit enormen technologischen Fortschritten im Bereich Quantum AI zu rechnen ist. Diese Fortschritte werden unser bestehendes Vorgehen verändern und Türen öffnen, um komplexe Probleme auf neue und einzigartige Weise zu lösen.

Nächste Schritte

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