Quantum AI dan revolusi dalam penjagaan kesihatan, ekonomi dan logistik

Quantum AI sedang membuka kunci kejayaan dalam penjagaan kesihatan dan logistik, membantu menyelesaikan masalah kompleks yang tidak dapat dikendalikan oleh AI tradisional, daripada pembangunan ubat yang lebih pantas kepada mengoptimumkan rantaian bekalan global.

Quantum AI ialah gabungan kecerdasan buatan dan pengkomputeran kuantum.

Quantum AI ialah gabungan kecerdasan buatan dan pengkomputeran kuantum, yang mengeksploitasi kuasa pemprosesan selari bit kuantum (disingkatkan qubit) untuk mempercepat dan meningkatkan kecekapan pembelajaran mesin.

Walaupun AI membenarkan mesin belajar daripada data dan membuat keputusan seperti manusia, pengkomputeran kuantum – dengan superposisi dan keterjeratan kuantumnya – membolehkan berjuta-juta pengiraan diproses secara serentak.

Gabungan ini membuka potensi terobosan dalam bidang yang memerlukan kuasa pengiraan yang sangat tinggi seperti pengoptimuman kompleks, bio-simulasi, analitik data besar masa nyata dan pembelajaran mendalam, di mana AI tradisional mencapai hadnya.

Pengkomputeran Kuantum - Rangsangan daripada Infrastruktur Teknologi

Pengkomputeran kuantum menggantikan bit tradisional dengan qubit - unit khas maklumat yang boleh wujud dalam pelbagai keadaan serentak terima kasih kepada fenomena superposisi kuantum . Terima kasih kepada itu, komputer kuantum boleh mewakili dan memproses maklumat dengan cara selari yang unggul, membuka kuasa pengkomputeran yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Ini menawarkan kelebihan yang jelas dalam menyelesaikan masalah gabungan yang kompleks, pengoptimuman multivariat, dan mensimulasikan fenomena fizikal kuantum yang hampir sama dengan masalah dalam kecerdasan buatan. Bidang-bidang ini sentiasa menjadi cabaran utama untuk komputer klasik kerana skala dan tidak linear data.

Ekosistem algoritma kuantum berkembang pesat. Algoritma seperti Mesin Vektor Sokongan Kuantum (QSVM) atau Rangkaian Neural Kuantum (QNN) membuka kemungkinan untuk membina model pembelajaran mesin yang lebih canggih dan cekap.

Selain itu, teknik Quantum Annealing membantu mempercepatkan proses pembelajaran mesin, terutamanya dalam masalah pembelajaran pengoptimuman dan pengukuhan - di mana AI perlu membuat keputusan bijak dalam persekitaran yang kompleks dan sentiasa berubah.

Kemajuan ini bukan sahaja menjanjikan untuk meningkatkan prestasi pemprosesan data besar, tetapi juga menolak sempadan AI, membawanya lebih dekat untuk dapat mengendalikan sistem yang kompleks di luar imaginasi komputer tradisional.

Permohonan perubatan

Quantum AI boleh memendekkan proses menemui ubat baharu dan meramalkan keputusan yang tepat

Dengan keupayaan untuk mensimulasikan interaksi kompleks pada peringkat molekul dan selular, AI kuantum membantu penyelidik memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang mekanisme penyakit dan tindakan dadah.

Salah satu aplikasi yang paling menonjol ialah memendekkan masa yang diperlukan untuk menemui dan membangunkan ubat baharu. Daripada menghabiskan masa bertahun-tahun menguji berjuta-juta molekul, AI kuantum membolehkan simulasi struktur protein, molekul dan interaksi biologi yang pantas dan tepat - sesuatu yang sukar dilakukan oleh komputer klasik dengan cekap. Ini bukan sahaja mengurangkan kos penyelidikan tetapi juga mempercepatkan proses membawa ubat berpotensi ke peringkat percubaan klinikal.

Selain itu, AI kuantum juga menyokong penambahbaikan diagnosis yang tepat melalui analisis data pengimejan perubatan dan rekod perubatan yang besar, membantu memperibadikan rawatan yang paling sesuai untuk setiap pesakit. Ia juga dijangka meningkatkan kecekapan dalam pengurusan epidemiologi, ramalan penyakit dan mengoptimumkan proses penjagaan perubatan.

Aplikasi dalam kewangan

Derivatif harga AI Kuantum, yang memerlukan pemodelan pelbagai faktor risiko dan kebarangkalian

Industri kewangan moden adalah salah satu bidang yang paling kompleks di mana data turun naik dalam masa nyata dan keputusan pelaburan perlu dibuat dalam sepersekian saat.

Dengan keupayaan untuk menganalisis berjuta-juta gabungan aset dan kekangan dalam tempoh yang singkat, AI kuantum membantu pelabur mencari struktur peruntukan optimum, mengimbangi keuntungan dan risiko dengan lebih tepat.

Selain itu, terima kasih kepada pemprosesan selari dan pembelajaran pengukuhan, AI kuantum dapat mengesan corak perdagangan yang luar biasa dan tanda-tanda risiko yang tersembunyi jauh dalam sistem – sesuatu yang algoritma tradisional boleh terlepas dengan mudah.

Selain itu, AI kuantum menyumbang kepada penetapan harga derivatif , yang memerlukan pemodelan pelbagai faktor risiko dan kebarangkalian. Keupayaan simulasi kuantum membolehkan model harga yang lebih realistik dibina, menyokong keputusan pelaburan yang pantas dan tepat.

Aplikasi dalam logistik

Quantum AI boleh memendekkan masa pengiraan, mengoptimumkan model berbilang objektif

Rantaian bekalan global menjadi lebih kompleks berbanding sebelum ini, dengan berjuta-juta titik penghantaran, masa, kos, cuaca dan pembolehubah permintaan yang berubah mengikut minit. Masalah pengoptimuman tradisional—seperti mencari laluan terpendek, memperuntukkan inventori atau menghantar kenderaan dalam masa nyata—adalah di luar keupayaan AI klasik dalam banyak kes.

Dengan keupayaan untuk menyelesaikan masalah gabungan yang kompleks berkat kuasa selari qubit, AI kuantum boleh memendekkan masa pengiraan dari jam kepada saat , terutamanya dalam model pengoptimuman berbilang objektif.

Contohnya, dalam pengurusan armada penghantaran, AI kuantum membantu merancang pengangkutan optimum dalam masa nyata, mengurangkan kos bahan api sambil memastikan penghantaran tepat pada masanya. Dalam pergudangan, ia membantu untuk mensimulasikan dan mengatur aliran barangan dengan cara yang paling cekap, mengehadkan kesesakan dan meningkatkan produktiviti.

Quantum AI juga membantu meramalkan permintaan bermusim, mensimulasikan gangguan rantaian bekalan dan menghasilkan senario tindak balas pantas - yang amat berguna dalam situasi kecemasan seperti wabak atau krisis logistik global.

Masa Depan Kuantum: Tidak Dekat Tetapi Tidak Jauh

Komputer kuantum semasa masih dalam peringkat percubaan, dengan nombor qubit terhad, kestabilan rendah dan keperluan infrastruktur perkakasan yang sangat menuntut. Kebisingan kuantum, ralat pengiraan dan kos penyelenggaraan yang tinggi masih menjadikan penggunaan besar-besaran sebagai cabaran utama.

Walau bagaimanapun, gergasi seperti IBM, Google, D-Wave, Rigetti dan banyak makmal penyelidikan bebas sedang melabur dengan banyak untuk mengembangkan kapasiti kuantum, meningkatkan bilangan qubit secara eksponen dan meningkatkan ketahanan sistem.

Model pengkomputeran hibrid - menggabungkan AI klasik dan kuantum - muncul sebagai penyelesaian peralihan yang berdaya maju, membantu memanfaatkan sebahagian daripada kuasa kuantum semasa infrastruktur masih di peringkat awal.

Dengan banyak usaha, AI kuantum berjanji untuk mengubah cara manusia menangani cabaran hebat zaman kita.

PHAN HAI DANG

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