Quanten-KI und die Revolution im Gesundheitswesen, in der Wirtschaft und in der Logistik

Quanten-KI ermöglicht Durchbrüche im Gesundheitswesen und in der Logistik und hilft bei der Lösung komplexer Probleme, die mit herkömmlicher KI nicht zu bewältigen sind – von der schnelleren Arzneimittelentwicklung bis hin zur Optimierung globaler Lieferketten.

Quantum AI ist die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Quantencomputing.

Quanten-KI ist die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Quantencomputing, die die parallele Verarbeitungsleistung von Quantenbits (abgekürzt Qubits) nutzt, um maschinelles Lernen zu beschleunigen und seine Effizienz zu verbessern.

Während KI es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen wie Menschen zu treffen, ermöglicht Quantencomputing – mit seiner Quantenüberlagerung und -verschränkung – die gleichzeitige Verarbeitung von Millionen von Berechnungen.

Diese Kombination eröffnet bahnbrechendes Potenzial in Bereichen, die extrem hohe Rechenleistung erfordern, wie beispielsweise komplexe Optimierung, Biosimulation, Echtzeit-Big-Data-Analyse und Deep Learning, wo die traditionelle KI an ihre Grenzen stößt.

Quantencomputing – Ein Schub durch die Technologieinfrastruktur

Beim Quantencomputing werden herkömmliche Bits durch Qubits ersetzt – spezielle Informationseinheiten, die dank des Phänomens der Quantensuperposition gleichzeitig in mehreren Zuständen existieren können. Dadurch können Quantencomputer Informationen auf überlegene parallele Weise darstellen und verarbeiten, was eine beispiellose Rechenleistung ermöglicht.

Dies bietet klare Vorteile bei der Lösung komplexer kombinatorischer Probleme, der multivariaten Optimierung und der Simulation quantenphysikalischer Phänomene, die Problemen der künstlichen Intelligenz sehr ähnlich sind. Diese Bereiche stellten aufgrund des Umfangs und der Nichtlinearität der Daten für klassische Computer schon immer eine große Herausforderung dar.

Das Ökosystem der Quantenalgorithmen wächst rasant. Algorithmen wie die Quantum Support Vector Machine (QSVM) oder Quantum Neural Networks (QNN) eröffnen die Möglichkeit, anspruchsvollere und effizientere Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Darüber hinaus trägt die Quantum-Annealing -Technik dazu bei, den maschinellen Lernprozess zu beschleunigen, insbesondere bei Optimierungs- und Verstärkungslernproblemen, bei denen die KI intelligente Entscheidungen in komplexen und sich ständig ändernden Umgebungen treffen muss.

Diese Fortschritte versprechen nicht nur eine Leistungssteigerung bei der Verarbeitung großer Datenmengen, sondern verschieben auch die Grenzen der KI und bringen sie näher an die Fähigkeit, komplexe Systeme zu verarbeiten, die für herkömmliche Computer unvorstellbar sind.

Medizinische Anwendungen

Quanten-KI könnte den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente verkürzen und genaue Ergebnisse vorhersagen

Durch die Fähigkeit, komplexe Interaktionen auf molekularer und zellulärer Ebene zu simulieren, hilft Quanten-KI Forschern, ein tieferes Verständnis der Krankheitsmechanismen und der Wirkung von Medikamenten zu erlangen.

Eine der bekanntesten Anwendungen ist die Verkürzung der Zeit für die Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente. Anstatt jahrelang Millionen von Molekülen zu testen, ermöglicht Quanten-KI schnelle und präzise Simulationen von Proteinstrukturen, Molekülen und biologischen Interaktionen – etwas, das klassische Computer nur schwer effizient bewältigen können. Dies senkt nicht nur die Forschungskosten, sondern beschleunigt auch den Prozess, potenzielle Medikamente in die klinische Testphase zu bringen.

Darüber hinaus trägt Quanten-KI durch die Analyse medizinischer Bilddaten und umfangreicher Krankenakten zur Verbesserung präziser Diagnosen bei und hilft so, für jeden Patienten die individuell am besten geeignete Behandlung zu finden. Darüber hinaus wird erwartet, dass sie die Effizienz des epidemiologischen Managements, der Krankheitsprognose und der Optimierung medizinischer Versorgungsprozesse verbessert.

Anwendungen im Finanzwesen

Quanten-KI-Preisderivate, die die Modellierung mehrerer Risiko- und Wahrscheinlichkeitsfaktoren erfordert

Die moderne Finanzbranche ist einer der komplexesten Bereiche, in dem Daten in Echtzeit schwanken und Investitionsentscheidungen in Sekundenbruchteilen getroffen werden müssen.

Mit der Fähigkeit, Millionen von Anlagekombinationen und -beschränkungen in kurzer Zeit zu analysieren, hilft Quanten-KI Anlegern, die optimale Allokationsstruktur zu finden und Gewinne und Risiken präziser auszugleichen.

Darüber hinaus kann Quanten-KI dank paralleler Verarbeitung und bestärkendem Lernen ungewöhnliche Handelsmuster und tief im System verborgene Anzeichen von Risiken erkennen – etwas, das herkömmlichen Algorithmen leicht entgeht.

Darüber hinaus trägt Quanten-KI zur Preisgestaltung von Derivaten bei, die die Modellierung mehrerer Risiko- und Wahrscheinlichkeitsfaktoren erfordert. Quantensimulationsfunktionen ermöglichen die Erstellung realistischerer Preismodelle und unterstützen schnelle und präzise Investitionsentscheidungen.

Anwendungen in der Logistik

Quanten-KI kann Rechenzeiten verkürzen und Mehrzielmodelle optimieren

Globale Lieferketten werden immer komplexer. Millionen von Versandpunkten sowie minütlich wechselnde Zeit-, Kosten-, Wetter- und Nachfragevariablen verändern sich. Traditionelle Optimierungsprobleme – wie die Suche nach der kürzesten Route, die Lagerzuweisung oder die Echtzeit-Disposition von Fahrzeugen – übersteigen in vielen Fällen die Möglichkeiten klassischer KI.

Durch die Fähigkeit, dank der parallelen Leistung von Qubits komplexe kombinatorische Probleme zu lösen, kann Quanten-KI die Rechenzeit von Stunden auf Sekunden verkürzen , insbesondere bei mehrkriteriellen Optimierungsmodellen.

Beispielsweise hilft Quanten-KI im Lieferflottenmanagement dabei, optimale Transporte in Echtzeit zu planen, die Kraftstoffkosten zu senken und gleichzeitig eine pünktliche Lieferung zu gewährleisten. In der Lagerhaltung hilft sie, den Warenfluss zu simulieren und so effizient wie möglich zu gestalten, Staus zu begrenzen und die Produktivität zu steigern.

Quanten-KI hilft auch dabei , die saisonale Nachfrage vorherzusagen, Störungen in der Lieferkette zu simulieren und Szenarien für eine schnelle Reaktion zu entwickeln – was besonders in Notsituationen wie Pandemien oder globalen Logistikkrisen nützlich ist.

Die Quantenzukunft: Nicht nah, aber auch nicht fern

Aktuelle Quantencomputer befinden sich noch im experimentellen Stadium. Die Anzahl der Qubits ist begrenzt, die Stabilität gering und die Anforderungen an die Hardware-Infrastruktur extrem hoch. Quantenrauschen, Rechenfehler und hohe Wartungskosten machen die Massenanwendung noch immer zu einer großen Herausforderung.

Giganten wie IBM, Google, D-Wave, Rigetti und viele unabhängige Forschungslabore investieren jedoch massiv in die Erweiterung der Quantenkapazität, erhöhen die Anzahl der Qubits exponentiell und verbessern die Systemhaltbarkeit.

Hybride Computermodelle – eine Kombination aus klassischer und Quanten-KI – erweisen sich als praktikable Übergangslösung und helfen dabei, einen Teil der Quantenleistung zu nutzen, während die Infrastruktur noch in den Kinderschuhen steckt.

Mit großem Aufwand verspricht die Quanten-KI, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen die großen Herausforderungen unserer Zeit bewältigen.

PHAN HAI DANG

Quelle: https://tuoitre.vn/ai-luong-tu-va-cuoc-cach-mang-trong-y-te-kinh-te-logistics-20250605110531932.htm