Bagaimanakah pengkomputeran kuantum akan mengubah kecerdasan buatan?
Apabila istilah "kuantum" dan "pengkomputeran" disebut, mudah untuk memikirkan rancangan fiksyen sains seperti "Star Trek." Pengkomputeran kuantum melakukan pengiraan dengan cepat dengan mengeksploitasi sifat kolektif superposisi, gangguan dan kekusutan. Nasib baik, kebanyakan orang tidak perlu mengambil berat tentang butiran mereka hanya perlu mengetahui perkara ini: Pengkomputeran kuantum bermakna akses data yang lebih pantas dan rangkaian yang lebih selamat.
Dengan setiap dokumen disimpan, pautan diklik dan foto diambil, orang ramai adalah pencipta dan pengguna data. Dunia menjana sekurang-kurangnya 2.5 EB data setiap hari. Sejumlah besar data menyediakan asas untuk pembelajaran mesin yang berkesan yang digunakan oleh kecerdasan buatan lebih banyak maklumat yang digunakan oleh algoritma, lebih berjaya ramalan atau keputusannya. Walau bagaimanapun, pertumbuhan eksponen dan peningkatan kerumitan pertanyaan memerlukan kelajuan dan kestabilan yang disediakan oleh pengkomputeran kuantum.
Kecerdasan buatan ialah teknologi umum berdasarkan data besar. Dengan menganalisis set data, AI boleh mengenal pasti corak dan meramalkan peristiwa. Pada masa lalu, kesesakan untuk meningkatkan kecerdasan buatan ialah kos mengumpul dan menyimpan data. Hari ini, cabarannya ialah untuk menggunakan, mencari dan menyampaikan hasil yang bermakna dalam jangka masa yang munasabah, dan pengkomputeran kuantum boleh membantu.
Memperbaiki proses membuat keputusan perniagaan
Sambil kita menuju ke arah masa depan pengkomputeran kuantum, peningkatan produktiviti dan pembuatan keputusan yang lebih pantas akan menjadi tema aplikasinya. Terdapat banyak kelebihan untuk menganalisis data, meramalkan arah aliran dan menjangkau khalayak sasaran anda.
Bagaimanakah pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan membawa nilai kepada proses membuat keputusan perniagaan perusahaan? Pertimbangkan kemungkinan berikut yang dikenal pasti oleh setiap sektor industri:
(1) Kewangan
Tingkatkan pengesanan penipuan, tentukan harga aset, simulasi aktiviti dagangan dan analisis data sejarah untuk menambah baik ramalan pasaran dan mengehadkan risiko kewangan.
(2) Utiliti dan Tenaga
- Proses data sistem tenaga untuk membantu dalam pengoptimuman grid.
- Lihat analitis pelanggan untuk meramalkan penggunaan, pilihan dan keperluan masa hadapan.
- Kembangkan simulasi untuk memasukkan data cuaca atau arah aliran pasaran (seperti peningkatan dalam bilangan kenderaan elektrik) untuk mendapatkan cerapan tentang peningkatan infrastruktur yang mungkin diperlukan untuk mengekalkan perkhidmatan.
(3) Penerbangan
- Gunakan analitik ramalan untuk membantu syarikat penerbangan dengan jadual dan kakitangan.
- Gunakan pemodelan senario yang canggih untuk pulih daripada gangguan operasi seperti kegagalan mekanikal, kejadian cuaca dan juga isu COVID-19.
(4) Insurans
- Lakukan simulasi cuaca untuk pemodelan bencana untuk memacu pembangunan had dasar dan membimbing harga pelanggan.
- Menarik dan mengekalkan pelanggan dengan mencari cara untuk mengautomasikan kefungsian tuntutan, meramalkan pilihan dan menyediakan pengesyoran produk dan perkhidmatan preemptif.
(5) Runcit
Jejak jualan tahunan untuk membantu meramalkan keperluan inventori dan mengurus isu pengurusan rantaian bekalan.
(6) Penjagaan Kesihatan
- Sediakan maklumat daripada syarikat farmaseutikal yang menggariskan faedah yang dijangkakan, potensi kesan sampingan dan kontraindikasi.
- Ramalkan hasil pilihan pelan rawatan, memanfaatkan kuasa simulasi kuantum dan senario pelbagai variasi untuk menerangkan umur, jantina, keadaan asas dan lokasi geografi.
- Menyediakan akses segera kepada semua imej perubatan sambil menyediakan analisis perbandingan anomali dan anomali.
- Memudahkan dan mengautomasikan proses pengurusan, mengenal pasti kesesakan perkhidmatan, menghapuskan lebihan yang mahal dan meningkatkan akses pesakit kepada sumber penjagaan kesihatan.
Keselamatan Kepintaran Buatan dan Pengkomputeran Kuantum
Mengikuti evolusi ancaman dan serangan keselamatan sentiasa menjadi cabaran. Dengan menggabungkan keupayaan analisis data kecerdasan buatan dengan kelajuan pengkomputeran kuantum, perniagaan boleh meramalkan kemungkinan risiko keselamatan dengan lebih baik dan mempertahankan diri daripada potensi serangan siber.
Seiring kemajuan pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan, adalah penting untuk memahami bahawa mengesahkan data adalah sama pentingnya dengan menganalisis data. Mempersenjatai data, mengganggu analitik dan mengganggu pembelajaran pengalaman yang sistem AI lakukan ialah bentuk keganasan siber yang tidak boleh diabaikan.
Pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan melengkapi DevOps
Pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan adalah sekutu yang kuat untuk pasukan DevOps kerana mereka berusaha untuk menentukan keutamaan dan matlamat perniagaan, mereka bentuk dan membangunkan penyelesaian perisian baharu, serta menguruskan penyelenggaraan dan ujian berterusan aplikasi sedia ada.
Pasukan DevOps boleh melihat data yang disediakan oleh kecerdasan buatan untuk membantu dengan ujian regresi, ujian fungsian dan ujian penerimaan pengguna. Oleh kerana pengkomputeran kuantum membekalkan AI dengan keupayaan untuk memproses data dengan pantas dan cekap daripada pelbagai sumber, seperti pelbagai jabatan terdiam dalam organisasi yang besar, ujian boleh konsisten dan menyeluruh.
Menggunakan pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan untuk membantu operasi IT
Di manakah sistem IT perusahaan terdedah kepada serangan? Bilakah anda perlu menaik taraf perkakasan atau perisian? Bagaimanakah insiden dapat diselesaikan dengan lebih cepat? Berapa banyak masa yang dibelanjakan untuk mengurus tugas yang boleh diautomasikan? Jenis soalan operasi IT ini paling baik dijawab melalui analisis data besar. Dengan kelajuan yang disediakan oleh pengkomputeran kuantum, pertanyaan AI ini boleh memberikan keterlihatan lengkap ke dalam data operasi dan menyampaikan cerapan masa nyata.
Apabila syarikat memanfaatkan pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan, ia akan menjadi lebih menarik untuk melihat bagaimana teknologi ini boleh membantu membangunkan rawatan penyakit, mengurangkan kesesakan lalu lintas atau melindungi data sensitif untuk benar-benar memberi manfaat kepada manusia!
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah pengkomputeran kuantum akan mengubah kecerdasan buatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1376
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
