Quantum AI en de revolutie in de gezondheidszorg, economie en logistiek

Quantum AI zorgt voor doorbraken in de gezondheidszorg en logistiek en helpt bij het oplossen van complexe problemen die niet kunnen worden opgelost met traditionele AI, van snellere medicijnontwikkeling tot het optimaliseren van wereldwijde toeleveringsketens.

Quantum AI is de combinatie van kunstmatige intelligentie en quantum computing.

Quantum AI is de combinatie van kunstmatige intelligentie en quantum computing, waarbij de parallelle verwerkingskracht van quantumbits (afgekort als qubits) wordt benut om de efficiëntie van machinaal leren te versnellen en verbeteren.

Terwijl AI machines in staat stelt om van data te leren en beslissingen te nemen zoals mensen, maakt quantum computing – met zijn quantumsuperpositie en -verstrengeling – het mogelijk om miljoenen berekeningen tegelijkertijd uit te voeren.

Deze combinatie biedt baanbrekende mogelijkheden op gebieden waar extreem veel rekenkracht nodig is, zoals complexe optimalisatie, biosimulatie, realtime big data-analyse en deep learning. Hier bereikt traditionele AI zijn grenzen.

Quantumcomputing - een impuls van technologische infrastructuur

Quantum computing vervangt traditionele bits door qubits – speciale informatie-eenheden die dankzij het fenomeen van kwantumsuperpositie in meerdere toestanden tegelijk kunnen bestaan. Hierdoor kunnen quantumcomputers informatie op een superieure parallelle manier weergeven en verwerken, wat een ongekende rekenkracht mogelijk maakt.

Dit biedt duidelijke voordelen bij het oplossen van complexe combinatorische problemen, multivariabele optimalisatie en het simuleren van kwantumfysische verschijnselen die sterk lijken op problemen in kunstmatige intelligentie. Deze gebieden vormen al lange tijd een grote uitdaging voor klassieke computers vanwege de schaal en niet-lineariteit van de data.

Het ecosysteem van quantumalgoritmen groeit snel. Algoritmen zoals Quantum Support Vector Machine (QSVM) of Quantum Neural Networks (QNN) bieden de mogelijkheid om geavanceerdere en efficiëntere machine learning-modellen te bouwen.

Bovendien helpt de Quantum Annealing -techniek het machinaal leerproces te versnellen, vooral bij optimalisatie- en reinforcement learning-problemen - waarbij AI intelligente beslissingen moet nemen in complexe en voortdurend veranderende omgevingen.

Deze ontwikkelingen beloven niet alleen de prestaties bij het verwerken van big data te verbeteren, maar verleggen ook de grenzen van AI. Ze brengen AI dichter bij de mogelijkheid om complexe systemen te verwerken die traditionele computers zich niet kunnen voorstellen.

Medische toepassingen

Quantum AI zou het proces van het ontdekken van nieuwe medicijnen kunnen verkorten en nauwkeurige resultaten kunnen voorspellen

Dankzij de mogelijkheid om complexe interacties op moleculair en cellulair niveau te simuleren, kunnen onderzoekers met quantum-AI meer inzicht krijgen in ziektemechanismen en de werking van medicijnen.

Een van de meest prominente toepassingen is het verkorten van de tijd die nodig is om nieuwe medicijnen te ontdekken en ontwikkelen. In plaats van jarenlang miljoenen moleculen te testen, maakt kwantum-AI snelle en nauwkeurige simulaties van eiwitstructuren, moleculen en biologische interacties mogelijk – iets wat klassieke computers moeilijk efficiënt kunnen uitvoeren. Dit verlaagt niet alleen de onderzoekskosten, maar versnelt ook het proces om potentiële medicijnen naar de klinische testfase te brengen.

Bovendien ondersteunt quantum AI ook de verbetering van nauwkeurige diagnoses door analyse van medische beeldgegevens en omvangrijke medische dossiers, wat helpt bij het personaliseren van de meest geschikte behandeling voor elke patiënt. Verwacht wordt dat het ook de efficiëntie van epidemiologisch management, ziektevoorspelling en optimalisatie van medische zorgprocessen zal verbeteren.

Toepassingen in de financiële wereld

Quantum AI-prijsstellingsderivaten, waarvoor het modelleren van meerdere risico- en waarschijnlijkheidsfactoren vereist is

De moderne financiële sector is een van de meest complexe sectoren waarin gegevens in realtime fluctueren en investeringsbeslissingen binnen een fractie van een seconde moeten worden genomen.

Dankzij de mogelijkheid om miljoenen combinaties van activa en beperkingen in een korte periode te analyseren, helpt quantum AI investeerders bij het vinden van de optimale allocatiestructuur en het nauwkeuriger in evenwicht brengen van winsten en risico's.

Dankzij parallelle verwerking en reinforcement learning kan quantum-AI bovendien ongebruikelijke handelspatronen en signalen van risico detecteren die diep in het systeem verborgen zitten – iets dat traditionele algoritmen gemakkelijk over het hoofd kunnen zien.

Bovendien draagt ​​kwantum-AI bij aan de prijsstelling van derivaten , waarvoor het modelleren van meerdere risico- en waarschijnlijkheidsfactoren vereist is. Dankzij kwantumsimulatiemogelijkheden kunnen realistischere prijsmodellen worden gebouwd, wat snelle en accurate investeringsbeslissingen ondersteunt.

Toepassingen in de logistiek

Quantum AI kan rekentijden verkorten en multi-objectieve modellen optimaliseren

Wereldwijde toeleveringsketens worden complexer dan ooit, met miljoenen verzendpunten, tijd, kosten, weer en vraagvariabelen die per minuut veranderen. Traditionele optimalisatieproblemen – zoals het vinden van de kortste route, het toewijzen van voorraad of het realtime inzetten van voertuigen – vallen in veel gevallen buiten de mogelijkheden van klassieke AI.

Dankzij de mogelijkheid om complexe combinatorische problemen op te lossen dankzij de parallelle kracht van qubits, kan quantum-AI de rekentijd verkorten van uren tot seconden , vooral in multi-objectieve optimalisatiemodellen.

Zo helpt quantum AI bij het beheer van bezorgvloten om in realtime optimaal transport te plannen, brandstofkosten te verlagen en tijdige levering te garanderen. In magazijnbeheer helpt het om de goederenstroom zo efficiënt mogelijk te simuleren en te regelen, waardoor congestie wordt beperkt en de productiviteit wordt verhoogd.

Quantum AI helpt ook bij het voorspellen van seizoensgebonden vraag, het simuleren van verstoringen in de toeleveringsketen en het bedenken van snelle responsscenario's. Dit is vooral handig in noodsituaties zoals pandemieën of wereldwijde logistieke crises.

De kwantumtoekomst: niet dichtbij, maar ook niet ver weg

De huidige quantumcomputers bevinden zich nog in de experimentele fase, met een beperkt aantal qubits, lage stabiliteit en extreem veeleisende hardware-infrastructuur. Quantumruis, rekenfouten en hoge onderhoudskosten maken massale acceptatie nog steeds een grote uitdaging.

Giganten als IBM, Google, D-Wave, Rigetti en vele onafhankelijke onderzoekslaboratoria investeren echter fors in het uitbreiden van de quantumcapaciteit, waardoor het aantal qubits exponentieel toeneemt en de duurzaamheid van het systeem wordt verbeterd.

Hybride computermodellen – een combinatie van klassieke en kwantum-AI – komen naar voren als een haalbare overgangsoplossing, die helpt om een ​​deel van de kwantumkracht te benutten nu de infrastructuur nog in de kinderschoenen staat.

Met veel moeite belooft kwantum-AI de manier te veranderen waarop mensen de grote uitdagingen van onze tijd aanpakken.

PHAN HAI DANG

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