Périphériques technologiques
IA
Comment l'informatique quantique va-t-elle changer l'intelligence artificielle ?
Comment l'informatique quantique va-t-elle changer l'intelligence artificielle ?
Lorsque les termes « quantique » et « informatique » sont mentionnés, il est facile de penser à des émissions de science-fiction comme « Star Trek ». L'informatique quantique effectue des calculs rapidement en exploitant les propriétés collectives de superposition, d'interférence et d'intrication. Heureusement, la plupart des gens n’ont pas besoin de se soucier des détails ; ils ont juste besoin de savoir ceci : l’informatique quantique signifie un accès plus rapide aux données et des réseaux plus sécurisés.
Avec chaque document enregistré, chaque lien cliqué et chaque photo prise, les gens sont à la fois créateurs et consommateurs de données. Le monde génère au moins 2,5 EB de données chaque jour. De grandes quantités de données constituent la base d’un apprentissage automatique efficace utilisé par l’intelligence artificielle ; plus un algorithme consomme d’informations, plus ses prédictions ou ses décisions seront efficaces. Cependant, la croissance exponentielle et la complexité croissante des requêtes nécessitent la vitesse et la stabilité qu’offre l’informatique quantique.
L'intelligence artificielle est une technologie générale basée sur le big data. En analysant des ensembles de données, l’IA peut identifier des modèles et prédire des événements. Dans le passé, le goulot d’étranglement à l’amélioration de l’intelligence artificielle était le coût de la collecte et du stockage des données. Aujourd’hui, le défi consiste à consommer, rechercher et fournir des résultats significatifs dans un délai raisonnable, et l’informatique quantique peut y contribuer.
Améliorer le processus décisionnel des entreprises
Alors que nous nous dirigeons vers un avenir de l'informatique quantique, une productivité accrue et une prise de décision plus rapide seront le thème de son application. Il y a des avantages considérables à analyser les données, à prévoir les tendances et à atteindre votre public cible.
Comment l’informatique quantique et l’intelligence artificielle apportent-elles de la valeur au processus décisionnel commercial d’une entreprise ? Considérez les possibilités suivantes identifiées par chaque secteur industriel :
(1) Finance
Améliorez la détection des fraudes, déterminez le prix des actifs, simulez l'activité commerciale et analysez les données historiques pour améliorer les prévisions de marché et limiter les risques financiers.
(2) Utilitaires et énergie
- Traitez les données du système énergétique pour aider à l'optimisation du réseau.
- Consultez les analyses clients pour prédire l'utilisation, les préférences et les besoins futurs.
- Élargissez la simulation pour inclure des données météorologiques ou des tendances du marché (telles que l'augmentation du nombre de véhicules électriques) afin d'avoir un aperçu des mises à niveau des infrastructures qui peuvent être nécessaires pour maintenir le service.
(3) Aviation
- utilise l'analyse prédictive pour aider les compagnies aériennes en matière d'horaires et de personnel.
- Utilisez une modélisation de scénarios sophistiquée pour vous remettre de perturbations opérationnelles telles que des pannes mécaniques, des événements météorologiques et même des problèmes liés au COVID-19.
(4) Assurance
- Effectuez des simulations météorologiques pour la modélisation des catastrophes afin de piloter l'élaboration des limites de police et d'orienter la tarification des clients.
- Attirez et fidélisez les clients en trouvant des moyens d'automatiser la fonctionnalité de réclamation, de prédire les préférences et de fournir des recommandations préventives de produits et de services.
(5) Vente au détail
Suivez les ventes annuelles pour aider à prévoir les besoins en stocks et à gérer les problèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement.
(6) Santé
- Fournir des informations provenant des sociétés pharmaceutiques décrivant les bénéfices attendus, les effets secondaires potentiels et les contre-indications.
- Prédisez les résultats des options de plan de traitement, en tirant parti de la puissance de la simulation quantique et des scénarios multivariés pour décrire l'âge, le sexe, les conditions sous-jacentes et l'emplacement géographique.
- Fournit un accès instantané à toutes les images médicales tout en fournissant une analyse comparative des anomalies et des anomalies.
- Simplifiez et automatisez les processus de gestion, identifiez les goulots d'étranglement des services, éliminez les redondances coûteuses et augmentez l'accès des patients aux ressources de santé.
Sécurité de l'intelligence artificielle et de l'informatique quantique
Suivre l'évolution des menaces et des attaques de sécurité a toujours été un défi. En combinant les capacités d’analyse des données de l’intelligence artificielle avec la vitesse de l’informatique quantique, les entreprises peuvent mieux prédire les risques de sécurité possibles et se défendre contre d’éventuelles cyberattaques.
À mesure que l’informatique quantique et l’intelligence artificielle progressent, il est important de comprendre que la validation des données est tout aussi importante que leur analyse. La militarisation des données, la perturbation des analyses et l’interruption de l’apprentissage expérientiel effectué par les systèmes d’IA constituent une forme émergente de cyberterrorisme qui ne doit pas être ignorée.
L'informatique quantique et l'intelligence artificielle complètent DevOps
L'informatique quantique et l'intelligence artificielle sont de puissants alliés pour les équipes DevOps lorsqu'elles travaillent à déterminer les priorités et les objectifs de l'entreprise, à concevoir et développer de nouvelles solutions logicielles et à gérer les applications existantes. Maintenance et tests continus des programmes.
Les équipes DevOps peuvent visualiser les données fournies par l'intelligence artificielle pour faciliter les tests de régression, les tests fonctionnels et les tests d'acceptation des utilisateurs. Étant donné que l’informatique quantique offre à l’IA la capacité de traiter rapidement et efficacement des données provenant de nombreuses sources, telles que divers services cloisonnés au sein d’une grande organisation, les tests peuvent être cohérents et complets.
Utiliser l'informatique quantique et l'intelligence artificielle pour assister les opérations informatiques
Où les systèmes informatiques des entreprises sont-ils vulnérables aux attaques ? Quand devez-vous mettre à niveau le matériel ou les logiciels ? Comment les incidents peuvent-ils être résolus plus rapidement ? Combien de temps est consacré à la gestion de tâches pouvant être automatisées ? Il est préférable de répondre à ces types de questions liées aux opérations informatiques grâce à l’analyse du Big Data. Grâce à la vitesse offerte par l'informatique quantique, ces requêtes d'IA peuvent fournir une visibilité complète sur les données opérationnelles et fournir des informations en temps réel.
Alors que les entreprises exploitent l’informatique quantique et l’intelligence artificielle, il sera encore plus passionnant de voir comment ces technologies peuvent aider à développer des traitements contre des maladies, à réduire les embouteillages ou à protéger les données sensibles au profit de l’humanité !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
