양자컴퓨팅은 인공지능을 어떻게 변화시킬 것인가?
'양자'와 '컴퓨팅'이라는 용어를 언급하면 스타트렉과 같은 SF 쇼를 떠올리기 쉽습니다. 양자 컴퓨팅은 중첩, 간섭, 얽힘의 집합적 특성을 활용하여 신속하게 계산을 수행합니다. 다행스럽게도 대부분의 사람들은 세부 사항에 신경 쓸 필요가 없습니다. 양자 컴퓨팅은 더 빠른 데이터 액세스와 더 안전한 네트워크를 의미한다는 사실만 알면 됩니다.
모든 문서를 저장하고, 링크를 클릭하고, 사진을 찍을 때마다 사람은 데이터의 생성자이자 소비자입니다. 전 세계에서는 매일 최소 2.5EB의 데이터가 생성됩니다. 대량의 데이터는 인공 지능이 사용하는 효과적인 기계 학습의 기반을 제공합니다. 알고리즘이 더 많은 정보를 소비할수록 예측이나 결정의 성공률도 높아집니다. 그러나 기하급수적인 성장과 증가하는 쿼리 복잡성에는 양자 컴퓨팅이 제공하는 속도와 안정성이 필요합니다.
인공지능은 빅데이터를 기반으로 한 종합기술입니다. AI는 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고 이벤트를 예측할 수 있습니다. 과거 인공지능 향상의 걸림돌은 데이터 수집과 저장에 드는 비용이었다. 오늘날의 과제는 합리적인 시간 내에 의미 있는 결과를 소비하고, 검색하고, 제공하는 것이며, 양자 컴퓨팅이 도움이 될 수 있습니다.
비즈니스 의사 결정 프로세스 개선
양자 컴퓨팅의 미래를 향해 나아가면서 생산성 향상과 보다 빠른 의사 결정이 응용의 주제가 될 것입니다. 데이터를 분석하고, 추세를 예측하고, 타겟 고객에게 다가가는 데는 상당한 이점이 있습니다.
양자 컴퓨팅과 인공 지능은 어떻게 기업의 비즈니스 의사 결정 프로세스에 가치를 부여합니까? 각 산업 부문에서 식별된 다음 가능성을 고려하십시오.
(1) 금융
사기 탐지 강화, 자산 가격 결정, 거래 활동 시뮬레이션, 과거 데이터 분석을 통해 시장 예측을 개선하고 금융 위험을 제한합니다.
(2) 유틸리티 및 에너지
- 전력망 최적화를 지원하기 위해 에너지 시스템 데이터를 처리합니다.
- 고객 분석을 보고 사용량, 선호도 및 향후 요구 사항을 예측하세요.
- 날씨 데이터나 시장 동향(예: 전기 자동차 수의 증가)을 포함하도록 시뮬레이션을 확장하여 서비스 유지에 필요할 수 있는 인프라 업그레이드에 대한 통찰력을 얻으세요.
(3) 항공
- 에서는 예측 분석을 사용하여 항공사의 일정 및 인력 배치를 지원합니다.
- 정교한 시나리오 모델링을 사용하여 기계 고장, 기상 상황, 심지어 코로나19 문제와 같은 운영 중단으로부터 복구합니다.
(4) 보험
- 재해 모델링을 위한 날씨 시뮬레이션을 수행하여 정책 한도 개발을 촉진하고 고객 가격 책정을 안내합니다.
- 청구 기능을 자동화하고 선호도를 예측하며 선제적인 제품 및 서비스 추천을 제공하는 방법을 찾아 고객을 유치하고 유지하세요.
(5) 소매
연간 매출을 추적하여 재고 수요를 예측하고 공급망 관리 문제를 관리하는 데 도움을 줍니다.
(6) 의료
- 기대되는 이점, 잠재적인 부작용 및 금기 사항을 간략하게 설명하는 제약 회사의 정보를 제공합니다.
- 양자 시뮬레이션과 다변량 시나리오를 활용하여 연령, 성별, 기저 질환 및 지리적 위치를 설명하여 치료 계획 옵션의 결과를 예측합니다.
- 이상과 이상에 대한 비교 분석을 제공하면서 모든 의료 이미지에 대한 즉각적인 액세스를 제공합니다.
- 관리 프로세스를 단순화 및 자동화하고, 서비스 병목 현상을 식별하고, 비용이 많이 드는 중복을 제거하고, 의료 리소스에 대한 환자의 접근성을 향상시킵니다.
인공 지능 및 양자 컴퓨팅의 보안
보안 위협과 공격의 진화를 따라가는 것은 항상 어려운 일이었습니다. AI의 데이터 분석 기능과 양자 컴퓨팅의 속도를 결합함으로써 기업은 가능한 보안 위험을 더 잘 예측하고 잠재적인 사이버 공격을 방어할 수 있습니다.
양자 컴퓨팅과 인공 지능이 발전함에 따라 데이터의 유효성을 검사하는 것이 분석하는 것만큼 중요하다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터를 무기화하고, 분석을 방해하고, AI 시스템이 수행하는 경험적 학습을 방해하는 것은 무시해서는 안 되는 사이버 테러의 새로운 형태입니다.
양자 컴퓨팅과 AI가 DevOps를 보완합니다
양자 컴퓨팅과 AI는 DevOps 팀이 비즈니스 우선 순위와 목표를 결정하고, 새로운 소프트웨어 솔루션을 설계 및 개발하며, 기존 애플리케이션을 관리하는 데 있어 강력한 동맹입니다. 프로그램의 지속적인 유지 관리 및 테스트입니다.
DevOps 팀은 회귀 테스트, 기능 테스트 및 사용자 승인 테스트를 지원하기 위해 인공 지능이 제공하는 데이터를 볼 수 있습니다. 양자 컴퓨팅은 AI에 대규모 조직 내의 다양한 사일로 부서와 같은 다양한 소스의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 기능을 제공하므로 테스트는 일관되고 포괄적일 수 있습니다.
양자 컴퓨팅 및 인공 지능을 사용하여 IT 운영 지원
기업의 IT 시스템이 공격에 취약한 곳은 어디입니까? 하드웨어나 소프트웨어를 언제 업그레이드해야 합니까? 사고를 어떻게 더 빨리 해결할 수 있습니까? 자동화할 수 있는 작업을 관리하는 데 얼마나 많은 시간이 소요됩니까? 이러한 유형의 IT 운영 질문은 빅 데이터 분석을 통해 가장 잘 대답됩니다. 양자 컴퓨팅이 제공하는 속도를 통해 이러한 AI 쿼리는 운영 데이터에 대한 완전한 가시성을 제공하고 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다.
기업이 양자 컴퓨팅과 인공 지능을 활용함에 따라 이러한 기술이 어떻게 질병 치료법 개발, 교통 정체 완화 또는 민감한 데이터 보호에 도움을 주어 인류에게 진정으로 이익이 될 수 있는지 보는 것은 더욱 흥미로울 것입니다!
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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.
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.
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.
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
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
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.
VSCode 프런트엔드 개발의 새로운 시대: 적극 권장되는 12가지 AI 코드 도우미
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
프런트엔드 개발 세계에서 VSCode는 강력한 기능과 풍부한 플러그인 생태계를 통해 수많은 개발자가 선택하는 도구가 되었습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능 기술의 급속한 발전으로 VSCode의 AI 코드 도우미가 등장하여 개발자의 코딩 효율성이 크게 향상되었습니다. VSCode의 AI 코드 도우미는 비가 내린 후 버섯처럼 생겨나 개발자의 코딩 효율성을 크게 향상시켰습니다. 인공 지능 기술을 사용하여 코드를 지능적으로 분석하고 정확한 코드 완성, 자동 오류 수정, 문법 검사 및 기타 기능을 제공하여 코딩 과정에서 개발자의 오류와 지루한 수동 작업을 크게 줄입니다. 오늘은 여러분의 프로그래밍 여정에 도움이 될 VSCode 프런트엔드 개발 AI 코드 도우미 12명을 추천해 드리겠습니다.
