Learn about AI solutions Learn how SAS supports ethical, responsible AI innovation

Big data in a data lake represents concept of quantum AI

Kvant-AI

Vad det är och varför det är viktigt

Kvant-AI kombinerar kraften av kvantdatorteknik med artificiell intelligens. Denna förening bygger på kvantteknikens och AI:s unika styrkor och använder kvantbitar, också kallat qubitar, för att utföra beräkningar som klassiska datorer inte klarar av.

Kvant-AI:s historia

Konceptet för kvantdatorteknik växte fram under tidigt 1980- tal när fysikern Richard Feynman föreslog att man kunde använda kvantmekanik för att simulera fysiska system, vilket klassiska datorer inte kunde göra. Hans idé la grunden för kvantdatorteknik, vilket använder kvantmekanikens principer, inklusive superposition och hoptvinning, för att utföra komplexa beräkningar.

Under 1990-talet visade utvecklingen av kvantalgoritmer, så som Shors algoritm för faktorisering av stora tal, kvantdatorteknikens potential för att lösa problem snabbare än klassiska datorer. Dessa framsteg har väckt intresse för att utforska kopplingen mellan kvantdatorer och AI.

Under tidigt 2000-tal etablerades Quantum Artificial Intelligence Lab av NASA, Google och Universities Space Research Association. Initiativet hade som målsättning att bana väg för forskning om hur kvantdatorteknik kan förbättra maskininlärning och andra komplexa beräkningsuppgifter.

Runt samma tid började forskare utveckla algoritmer för kvantmekanisk maskininlärning, vilket utnyttjade kvantdatorteknik för att förbättra AI-modellers hastighet och precision.

De senaste åren har fokus riktats mot praktisk tillämpning av kvant-AI.

Företag som ligger i framkant av denna forskning utforskar hybrida arkitekturer som kombinerar kvantdatorteknik och klassisk databehandling. Aktuell forskning tittar till exempel på användandet av quantum annealing för optimeringsproblem och gate-modellen för mer universell tillämpning, så som maskininlärning, kvantkemi och simulation.

Kvant-AI i dagens samhälle

Kvantdatorteknik och AI

Kvantdatorteknik skulle kunna omdefiniera dataanalys och modellträning i AI. Lär dig mer om hur vi förenar dagens kvantverklighet med framtidens visioner.

Läs blogginlägget Read blog post on quantum computing and AI

Att utvecklas inom kvantteknik i en AI-värld

För Bill Wisotsky, Principal Quantum Systems Architect, är kvantdatorteknik en idé som slog rot i hans hjärna och vägrade att släppa taget. Läs om hur årtionden av fascination ledde honom till att idag studera hybrid kvantdatorteknik.

Läs blogginlägget Read blog about quantum AI

SAS definierar hybrid verklighet för kvantdatorteknik

Vi har nått en punkt där kvantdatorteknik skulle kunna omdefiniera dataanalys och modellträning i AI. Läs mer om det i denna artikel från Forbes.

Läs blogginlägget Read an article to learn how quantum computing could redefine data analysis and model training in AI.

Kvant-AI förklarat

Lär dig om kvantdatorteknik och hur det fungerar från Amy Stout, chef för Quantum AI Product Strategy hos SAS. Vad är en qubit? Och hur skiljer sig kvantdatorteknik från klassisk databehandling? Stout ger tydliga svar och förklarar vart vi är på väg med den här framväxande teknologin.

Vem använder kvant-AI

Kvant-AI har potentialen att revolutionera branscher genom att erbjuda datorkraft och effektivitet som är helt nya i sitt slag.

Utforska följande branscher där kvantdatorteknik kan få stort genomslag:

Hälsovård

Kvantteknik kan förändra sjukvården genom att simulera komplexa biologiska system och accelerera upptäckten av läkemedel. Kvantdatorer kan till exempel göra modeller av molekylära interaktioner på en atomisk nivå, vilket är nödvändigt för att förstå sjukdomar och ta fram nya mediciner. Denna förmåga möjliggör för forskare att identifiera potentiella läkemedelskandidater snabbare och med större precision, vilket minskar tiden och kostnaden kopplad till att få ut läkemedel på marknaden.

Fler lösningar för hälsovård Learn about health care analytics solutions from SAS

Banksektorn

Inom finansindustrin kan kvantteknik användas till att optimera värdepappersportföljer, hantera risk och upptäcka bedrägeri. Kvantalgoritmer kan hantera mycket komplex finansiell data på unika sätt och hitta mönster som traditionella datorer kanske missar. Det gör det möjligt för finansiella institutioner att utveckla mer effektiva handelsstrategier och förbättra hur de hanterar risker. Kvantdatorteknik används även för att stärka kryptografiska metoder, vilket försäkrar säkrare transaktioner.

Fler lösningar för banksektorn Learn about banking solutions from SAS

Hantering av logistik och leveranskedjor

Kvantteknik kan förbättra logistik och leveranskedjor genom att optimera rutter och tidscheman med hjälp av sin förmåga att söka igenom hela sökrymder på en och samma gång och hitta flera högkvalitativa lösningar. Kvantalgoritmer kan till exempel fastställa de mest effektiva rutterna för leveransbilar, minimera bränsleåtgång och korta ner leveranstider. För lagerhantering kan kvant förbättra lagerstyrning och minska driftkostnader.

Fler lösningar för leveranskedjor Learn about supply chain solutions from SAS

Försäkring

Försäkringsbolag förlitar sig på data med mycket komplexa förhållanden för att med precision kunna förutse förluster och prispolitik samt anpassa erbjudanden. AI och kvantdatorteknik skulle kunna påskynda analysen av risker som utvecklas snabbt, så som vädermönster och deras inverkan på trender för prissättning och prisöverkomlighet. För att nyttja den nya tekniken behöver försäkringsbolag samarbeta med diverse intressenter.

Fler lösningar för försäkringsbolag Learn about insurance analytics solutions from SAS

Kvantmarknaden visar stor utveckling. Det är en marknad värd 35 miljarder dollar, och den förväntas nå en biljon dollar till år 2030. Så du kan föreställa dig vad som kan hända de kommande åren – framstegen vi kommer att göra inom detta område blir enorma. Bryan Harris verkställande vicepresident och Chief Technology Officer SAS

Läs mer från Bryan Harris Read blog posts by Bryan Harris, VP and Chief Technology Officer

Hur kvant-AI fungerar

Kvantdatorer skiljer sig från alla nuvarande klassiska datorer, inklusive smarttelefoner och till och med de mest kraftfulla superdatorerna. De utnyttjar kvantmekanikens unika egenskaper, så som superposition och hoptvinning, för att lösa vissa klasser av komplexa problem som är för utmanande för klassiska datorer att lösa på egen hand. I vissa fall kan de lösa problemet betydligt snabbare och i andra fall kan de representera problemet på sätt som traditionella datorer inte kan.

I dagsläget kommer kvantdatorer inte att ersätta traditionella datorer, utan arbeta sida vid sida med dem som ytterligare ett verktyg. Under denna paradigm kommer CPU:er, GPU:er och QPU:er att arbeta tillsammans för att ta itu med de delar av problemet som de är mest lämpade för.

Klassiska datorer använder bitar för att representera data som antigen noll eller ett. Kvantdatorer använder istället kvantbitar, eller qubitar, vilka kan existera i flera tillstånd samtidigt. Principen med superposition beskriver förekomsten av flera tillstånd och kan illustreras med följande analogi:

Tänk dig ett mynt. Det finns två tydliga tillstånd myntet kan befinna sig i, krona eller klave, vilka för klassiska bitar kan ses som noll och ett. Tänk dig nu att myntet snurrar i luften. Då existerar tillstånden krona och klave tillsammans och har en lika stor probabilitet att bli det uppmätta tillståndet när myntet stannar. Kvantdatorteknik kan använda detta simultana tillstånd till att göra beräkningar på både krona (0) och klave (1) samtidigt, så länge myntet fortsätter att snurra (i ett tillstånd av superposition).

Superposition gör det möjligt för kvantdatorer att behandla dubbelt så mycket information i en enda qubit jämfört med en bit. När man ökar antalet qubitar ökar mängden information som kan behandlas exponentiellt som 2 antal qubitar , vilket påskyndar beräkningar markant. Tio qubitar kan till exempel utföra beräkningar likvärdiga med 1 024 klassiska bitar och det ökar exponentiellt.

Härnäst lär vi oss om hoptvinning och kvantalgoritmer:

Hoptvinning

En annan, lika viktig, kvantmekanisk egenskap som används i kvantdatorteknik är hoptvinning. Det enklaste sättet att föreställa sig hoptvinning är att kvantpartiklar är beroende av varandra. Om man vet tillståndet för den ena qubiten, när två qubitar är hoptvinnande, vet man automatiskt tillståndet av den andra. Hoptvinning, i kombination med superposition, kan ytterligare förbättra datorkraft.

Kvantalgoritmer

Kvant-AI använder även kvantalgoritmer för att förbättra maskininlärningsmodeller. Algoritmer för kvantmekanisk maskininlärning, så som kvantstödvektormaskiner och kvantneuronnät, använder kvantkretsar för att utföra beräkningar.

Kvantkretsarna representerar en universal metod för utförande av kvantdatorteknik.

Till exempel: i en vanlig användning av kvantneuronnät är klassisk data kodad i kvanttillstånd. Kvantkretsarna använder parameteriserade rotationer, hoptvinning och mått för att utforska komplexa förhållanden samtidigt. Utdatan är klassiskt optimerad och matas tillbaka in i kretsen som nya parameteriserade rotationer. Detta upprepas tills en optimal konfiguration härleds. Det går att likna med optimering av nodvikter i ett klassiskt neuronnät.

Kvant-AI – en hybrid metod

Då kvantdatorteknik fortfarande utvecklas är kvant-AI en hybrid process som involverar en kombination av kvantmetoder och klassiska metoder för databehandling. Vissa gånger sker kvantprocessen först, andra gånger sker det sist och ibland är det ett iterativt tillvägagångssätt mellan kvantdatorteknik och klassisk databehandling. Den hybrida karaktären använder styrkorna hos både kvantdatorteknik och klassisk databehandling för att uppnå bättre prestanda och precision.

Allt eftersom kvantdatorer utvecklas kommer vi att fortsätta se hybrida tillvägagångssätt som använder kvantdatorers växande pålitlighet och skalbarhet för att förbättra AI- assisterade beslut.

Vi befinner oss i början av integrationen av kvantdatorteknik och AI. Denna integration kommer att bli tätare i takt med att kvantdatorer utvecklas. I dagsläget experimenterar tillverkare av kvantdatorteknik med att samlokalisera QPU:er (quantum processing unit) och specialiserade AIU:er (AI unit).

Du kan förvänta dig att se kolossala teknologiska framsteg inom kvant-AI över de nästkommande fem till tio åren, allt eftersom den här sortens forskning utvecklas. Framstegen kommer att förändra våra nuvarande metoder och öppna dörrar som hjälper till att lösa komplexa problem på nya och unika sätt.