Wie wird Quantencomputing die künstliche Intelligenz verändern?

Wenn die Begriffe „Quanten“ und „Computing“ fallen, denkt man leicht an Science-Fiction-Serien wie Star Trek. Quantencomputer führen Berechnungen schnell durch, indem sie die kollektiven Eigenschaften von Überlagerung, Interferenz und Verschränkung ausnutzen. Glücklicherweise müssen sich die meisten Menschen nicht um die Details kümmern; sie müssen nur Folgendes wissen: Quantencomputing bedeutet schnelleren Datenzugriff und sicherere Netzwerke.

Mit jedem gespeicherten Dokument, jedem angeklickten Link und jedem aufgenommenen Foto sind Menschen sowohl Ersteller als auch Konsumenten von Daten. Die Welt generiert täglich mindestens 2,5 EB an Daten. Große Datenmengen bilden die Grundlage für effektives maschinelles Lernen, das von künstlicher Intelligenz genutzt wird. Je mehr Informationen ein Algorithmus verbraucht, desto erfolgreicher sind seine Vorhersagen oder Entscheidungen. Exponentielles Wachstum und zunehmende Abfragekomplexität erfordern jedoch die Geschwindigkeit und Stabilität, die Quantencomputing bietet.

Künstliche Intelligenz ist eine allgemeine Technologie, die auf Big Data basiert. Durch die Analyse von Datensätzen kann KI Muster erkennen und Ereignisse vorhersagen. In der Vergangenheit waren die Kosten für die Erhebung und Speicherung von Daten das Hindernis für die Verbesserung der künstlichen Intelligenz. Heutzutage besteht die Herausforderung darin, innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens aussagekräftige Ergebnisse zu konsumieren, zu suchen und zu liefern, und Quantencomputing kann dabei helfen.

Verbesserung des Geschäftsentscheidungsprozesses

Auf dem Weg in eine Zukunft des Quantencomputings werden höhere Produktivität und schnellere Entscheidungsfindung das Thema seiner Anwendung sein. Die Analyse von Daten, die Vorhersage von Trends und das Erreichen Ihrer Zielgruppe bieten erhebliche Vorteile.

Wie bringen Quantencomputing und künstliche Intelligenz einen Mehrwert für den Geschäftsentscheidungsprozess eines Unternehmens? Berücksichtigen Sie die folgenden Möglichkeiten, die von den einzelnen Branchen identifiziert werden:

(1) Finanzen

Verbessern Sie die Betrugserkennung, bestimmen Sie die Preisgestaltung von Vermögenswerten, simulieren Sie Handelsaktivitäten und analysieren Sie historische Daten, um Marktprognosen zu verbessern und das finanzielle Risiko zu begrenzen.

(2) Versorgungsunternehmen und Energie

• Verarbeiten Sie Energiesystemdaten, um die Netzoptimierung zu unterstützen.
• Sehen Sie sich Kundenanalysen an, um Nutzung, Vorlieben und zukünftige Bedürfnisse vorherzusagen.
• Erweitern Sie die Simulation um Wetterdaten oder Markttrends (z. B. einen Anstieg der Anzahl von Elektrofahrzeugen), um Einblicke in die Infrastrukturverbesserungen zu erhalten, die möglicherweise zur Aufrechterhaltung des Dienstes erforderlich sind.

(3) Aviation

• nutzt prädiktive Analysen, um Fluggesellschaften bei Flugplänen und Personalbesetzung zu unterstützen.
• Verwenden Sie eine ausgefeilte Szenariomodellierung, um Betriebsunterbrechungen wie mechanische Ausfälle, Wetterereignisse und sogar COVID-19-Probleme zu beheben.

(4) Versicherung

• Führen Sie Wettersimulationen zur Katastrophenmodellierung durch, um die Entwicklung von Versicherungsgrenzen voranzutreiben und die Kundenpreise zu bestimmen.
• Gewinnen und binden Sie Kunden, indem Sie Wege finden, die Schadensfallfunktion zu automatisieren, Präferenzen vorherzusagen und präventive Produkt- und Serviceempfehlungen bereitzustellen.

(5) Einzelhandel

Verfolgen Sie den Jahresumsatz, um den Lagerbedarf vorherzusagen und Probleme im Lieferkettenmanagement zu bewältigen.

(6) Gesundheitswesen

• Bietet Informationen von Pharmaunternehmen zu erwarteten Vorteilen, möglichen Nebenwirkungen und Kontraindikationen.
• Prognostizieren Sie die Ergebnisse von Behandlungsplanoptionen und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Quantensimulation und multivariater Szenarien, um Alter, Geschlecht, Grunderkrankungen und geografische Lage zu beschreiben.
• Bietet sofortigen Zugriff auf alle medizinischen Bilder und bietet gleichzeitig eine vergleichende Analyse von Anomalien und Anomalien.
• Vereinfachen und automatisieren Sie Verwaltungsprozesse, identifizieren Sie Serviceengpässe, beseitigen Sie kostspielige Redundanzen und verbessern Sie den Zugang der Patienten zu Gesundheitsressourcen.

Sicherheit von künstlicher Intelligenz und Quantencomputing

Mit der Entwicklung von Sicherheitsbedrohungen und -angriffen Schritt zu halten, war schon immer eine Herausforderung. Durch die Kombination der Datenanalysefähigkeiten der KI mit der Geschwindigkeit des Quantencomputings können Unternehmen mögliche Sicherheitsrisiken besser vorhersagen und sich gegen potenzielle Cyberangriffe verteidigen.

Da Quantencomputing und künstliche Intelligenz voranschreiten, ist es wichtig zu verstehen, dass die Validierung von Daten genauso wichtig ist wie deren Analyse. Die Bewaffnung von Daten, die Störung von Analysen und die Störung des Erfahrungslernens durch KI-Systeme ist eine aufkommende Form des Cyberterrorismus, die nicht ignoriert werden sollte.

Quantencomputing und KI ergänzen DevOps

Quantencomputing und KI sind leistungsstarke Verbündete für DevOps-Teams bei der Festlegung von Geschäftsprioritäten und -zielen, beim Entwurf und der Entwicklung neuer Softwarelösungen sowie bei der Verwaltung vorhandener Anwendungen. Laufende Wartung und Tests von Programmen.

DevOps-Teams können von künstlicher Intelligenz bereitgestellte Daten einsehen, um sie bei Regressionstests, Funktionstests und Benutzerakzeptanztests zu unterstützen. Da Quantencomputing der KI die Möglichkeit gibt, Daten aus zahlreichen Quellen, beispielsweise verschiedenen isolierten Abteilungen innerhalb einer großen Organisation, schnell und effizient zu verarbeiten, können Tests konsistent und umfassend sein.

Quantencomputing und künstliche Intelligenz zur Unterstützung des IT-Betriebs nutzen

Wo sind die IT-Systeme von Unternehmen anfällig für Angriffe? Wann ist ein Hardware- oder Software-Upgrade erforderlich? Wie können Vorfälle schneller gelöst werden? Wie viel Zeit wird für die Verwaltung automatisierbarer Aufgaben aufgewendet? Solche Fragen zum IT-Betrieb lassen sich am besten durch Big-Data-Analysen beantworten. Mit der Geschwindigkeit, die das Quantencomputing bietet, können diese KI-Abfragen einen vollständigen Einblick in Betriebsdaten ermöglichen und Erkenntnisse in Echtzeit liefern.

Da Unternehmen Quantencomputing und künstliche Intelligenz nutzen, wird es noch spannender zu sehen, wie diese Technologien dazu beitragen können, Krankheitsbehandlungen zu entwickeln, Verkehrsstaus zu lindern oder sensible Daten zu schützen, um der Menschheit wirklich zu helfen!

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