지능 백과사전 2022 양자 인공 지능에 대한 심층 가이드
양자 컴퓨팅과 인공 지능은 모두 혁신적인 기술이며 인공 지능이 상당한 발전을 이루려면 양자 컴퓨팅이 필요할 가능성이 높습니다. 인공 지능은 기능적 응용 프로그램을 생성하기 위해 고전적인 컴퓨터를 사용하지만 고전적인 컴퓨터의 컴퓨팅 능력에 의해 제한됩니다. 양자 컴퓨팅은 인공 지능에 컴퓨팅 성능을 향상시켜 더 복잡한 문제와 AGI(Artificial General Intelligence)를 해결할 수 있게 해줍니다.
양자 인공지능이란?
양자 인공지능은 양자 컴퓨팅을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 계산하는 것입니다. 양자컴퓨팅의 계산적 장점 덕분에 양자 인공지능은 기존 컴퓨터로는 달성할 수 없는 결과를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
양자컴퓨팅이란 무엇인가요?
양자역학은 일상생활에서 관찰되는 것과는 다른 원리를 바탕으로 한 일반 모델입니다. 양자 컴퓨팅을 사용하여 데이터를 처리하려면 데이터의 양자 모델을 설정해야 합니다. 양자 컴퓨팅의 오류 수정과 양자 컴퓨터의 올바른 작동을 위해서도 하이브리드 양자 고전 모델이 필요합니다.
- 양자 데이터: 양자 데이터는 컴퓨터화에 사용되는 큐비트에 포함된 데이터 패킷으로 볼 수 있습니다. 그러나 양자 데이터를 관찰하고 저장하는 것은 중첩 및 얽힘과 같은 특성으로 인해 가치가 있기 때문에 어렵습니다. 게다가 양자 데이터는 노이즈가 많기 때문에 이러한 데이터를 정확하게 분석하고 해석하는 단계에서 머신러닝 적용이 필요합니다.
- 하이브리드 양자 고전 모델: 양자 프로세서만 사용하여 양자 데이터를 생성할 경우 의미 없는 데이터를 얻을 확률이 높습니다. 따라서 기존 컴퓨터에서 일반적으로 사용되는 CPU 및 GPU와 같은 빠른 데이터 처리 메커니즘을 기반으로 하는 하이브리드 모델이 등장했습니다.
- 양자 알고리즘: 알고리즘은 문제 해결에 이르는 일련의 단계입니다. 장치에서 이러한 단계를 수행하려면 장치 설계에 대한 특정 지침 세트를 사용해야 합니다. 기존 컴퓨팅과 비교하여 양자 컴퓨팅은 완전히 다른 실행 철학을 기반으로 하는 다른 명령어 세트를 도입합니다. 양자 알고리즘의 목적은 중첩 및 얽힘과 같은 양자 효과를 활용하여 솔루션에 더 빠르게 도달하는 것입니다.
왜 그렇게 중요한가요?
인공지능은 지난 10년 동안 큰 발전을 이루었지만 아직 기술적 한계를 극복하지 못했습니다. AGI(Artificial General Intelligence) 달성을 가로막는 장벽은 양자 컴퓨팅의 고유한 특성으로 제거될 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 기계 학습 모델의 신속한 훈련과 최적화 알고리즘 생성에 사용될 수 있습니다. 양자컴퓨팅이 제공하는 최적화되고 안정적인 인공지능은 수년간의 분석을 단시간에 완료하고 기술 발전을 이끌 수 있습니다. 뉴로모픽 인지 모델, 적응형 기계 학습 또는 불확실성 하의 추론은 오늘날 인공 지능이 직면한 근본적인 과제 중 일부입니다. 양자 인공지능은 차세대 인공지능을 위한 가장 가능성 있는 솔루션 중 하나입니다.
양자 인공지능은 어떻게 작동하나요?
최근 Google은 워털루 대학교, X 및 Volkswagen과 파트너십을 맺고 양자 기계 학습을 위한 오픈 소스 라이브러리인 TensorFlow Quantum(TFQ)을 출시했습니다. TFQ의 목적은 자연 또는 인공 양자 시스템을 제어하고 시뮬레이션하는 데 필요한 도구를 제공하는 것입니다. TFQ는 양자 모델링과 기계 학습 기술을 결합한 도구 모음의 예입니다.
출처: Google
- 양자 데이터를 양자 데이터 세트로 변환: 양자 데이터는 양자 텐서라고 하는 다차원 숫자 배열로 표현될 수 있습니다. TensorFlow는 이러한 텐서를 처리하여 추가 사용을 위한 데이터세트를 생성합니다.
- 양자 신경망 모델 선택: 양자 데이터 구조에 대한 이해를 바탕으로 양자 신경망 모델을 선택합니다. 목표는 양자 처리를 수행하여 얽힌 상태에 숨겨진 정보를 추출하는 것입니다.
- 샘플 또는 평균: 양자 상태 측정은 샘플 형태의 고전 분포에서 고전 정보를 추출합니다. 이 값은 양자 상태 자체에서 얻습니다. TFQ는 단계 (1)과 (2)를 포함하는 여러 실행의 평균을 계산하는 수단을 제공합니다.
- Evaluating Classical Neural Network Models - 이제 양자 데이터가 클래식 데이터로 변환되므로 딥러닝 기술을 사용하여 데이터 간의 상관 관계를 학습합니다.
비용 함수, 기울기 및 매개변수 업데이트를 평가하는 다른 단계는 딥 러닝의 고전적인 단계입니다. 이러한 단계를 통해 비지도 작업에 대한 효과적인 모델을 생성할 수 있습니다.
양자컴퓨팅을 인공지능에 적용하면 어떤 가능성이 있을까요?
양자 인공지능에 대한 연구자들의 단기 현실적인 목표는 기존 알고리즘을 능가하는 양자 알고리즘을 만들고 이를 실용화하는 것입니다.
- 학습을 위한 양자 알고리즘: 고전 학습 모델의 양자 일반화를 위한 양자 알고리즘을 개발합니다. 딥 러닝 훈련 과정에서 가능한 가속화 또는 기타 개선 사항을 제공할 수 있습니다. 고전적인 기계 학습에 대한 양자 컴퓨팅의 기여는 인공 신경망 가중치에 대한 최적의 솔루션 세트를 신속하게 렌더링함으로써 달성될 수 있습니다.
- 의사결정 문제를 위한 양자 알고리즘: 고전적인 의사결정 문제는 의사결정 트리를 기반으로 공식화됩니다. 솔루션 세트에 도달하는 한 가지 방법은 특정 지점에서 분기를 만드는 것입니다. 그러나 각 문제가 너무 복잡해져서 문제를 지속적으로 둘로 나누어서 해결할 수 없을 경우에는 이 접근 방식의 효율성이 떨어집니다. 해밀턴시간 진화를 기반으로 하는 양자 알고리즘은 다중 결정 트리로 표현되는 문제를 무작위 보행보다 빠르게 해결할 수 있습니다.
- 양자 검색: 대부분의 검색 알고리즘은 고전적인 계산용으로 설계되었습니다. 고전적인 컴퓨팅은 검색 문제에서 인간을 능가합니다. 반면, 로브 그로버(Lov Grover)는 자신의 그로버 알고리즘을 제시하며 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 이 문제를 더 빨리 해결할 수 있다고 말했다. 양자 컴퓨팅으로 구동되는 인공 지능은 암호화와 같은 단기 애플리케이션에 대한 가능성을 가지고 있습니다.
- 양자 게임 이론: 고전적인 게임 이론은 인공 지능 응용 분야에서 널리 사용되는 모델링 프로세스입니다. 이 이론을 양자 장으로 확장한 것이 양자 게임 이론입니다. 양자 통신 및 양자 인공지능 구현에 있어 주요 문제를 극복할 수 있는 유망한 도구가 될 수 있습니다.
양자 인공지능의 핵심 이정표는 무엇인가요?
양자 AI는 미성숙한 기술이지만 양자 컴퓨팅의 발전으로 잠재력이 높아집니다. 그러나 양자 AI 산업이 더욱 성숙한 기술이 되기 위해서는 중요한 이정표가 필요합니다. 이러한 이정표는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
- 오류가 덜 발생하고 더욱 강력한 양자 컴퓨팅 시스템
- 널리 채택된 오픈 소스 모델링 및 교육 프레임워크
- 크고 숙련된 개발자 생태계
- 양자 컴퓨팅이 뛰어난 강력한 AI 애플리케이션 클래식 컴퓨팅
이러한 주요 단계는 양자 인공 지능의 발전을 가능하게 할 것입니다. (by Cem Dilmegani)
위 내용은 지능 백과사전 2022 양자 인공 지능에 대한 심층 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
핫 AI 도구
Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱
AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.
Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다
Clothoff.io
AI 옷 제거제
AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.
인기 기사
뜨거운 도구
메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기
SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.
스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경
드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구
SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
뜨거운 주제
7488
15
1377
52
77
11
52
19
19
40
Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
