Kvant-AI och revolutionen inom sjukvård, ekonomi och logistik

Kvant-AI skapar genombrott inom hälso- och sjukvård och logistik, och hjälper till att lösa komplexa problem som traditionell AI inte kan hantera, från snabbare läkemedelsutveckling till optimering av globala leveranskedjor.

Kvant-AI är en kombination av artificiell intelligens och kvantberäkning.

Kvant-AI är en kombination av artificiell intelligens och kvantberäkning, som syftar till att utnyttja den parallella processorkraften hos kvantbitar (qubits) för att accelerera och förbättra effektiviteten i maskininlärning.

Medan AI tillåter maskiner att lära sig av data och fatta beslut som människor, hjälper kvantberäkning – med sin superposition och kvantsammanflätning – till att bearbeta miljontals beräkningar samtidigt.

Denna kombination öppnar upp potentialen för genombrott inom områden som kräver extremt hög datorkraft, såsom komplex optimering, biologisk simulering, realtidsanalys av stordata och djupinlärning, där traditionell AI gradvis når sina gränser.

Kvantberäkning - Ett lyft från teknisk infrastruktur.

Kvantberäkning ersätter traditionella bitar med qubits – speciella informationsenheter som kan existera i flera tillstånd samtidigt tack vare kvantsuperposition . Som ett resultat kan kvantdatorer representera och bearbeta information på ett överlägset parallellt sätt, vilket frigör oöverträffad datorkraft.

Detta erbjuder en tydlig fördel vid lösning av komplexa kombinatoriska problem, multivariat optimering och simulering av kvantfysiska fenomen, vilka är nära besläktade med problem inom artificiell intelligens. Dessa områden har historiskt sett varit stora utmaningar för klassiska datorer på grund av datans skala och icke-linjäritet.

Kvantalgoritmekosystemet utvecklas snabbt. Algoritmer som Quantum Support Vector Machine (QSVM) och Quantum Neural Networks (QNN) öppnar upp möjligheter för att bygga mer sofistikerade och effektiva maskininlärningsmodeller.

Dessutom hjälper kvantglödgningstekniker till att accelerera maskininlärningsprocessen, särskilt i optimerings- och förstärkningsinlärningsuppgifter – där AI behöver fatta intelligenta beslut i komplexa och ständigt föränderliga miljöer.

Dessa framsteg lovar inte bara att höja prestandan för stordatabehandling utan också att vidga gränserna för AI, vilket för den närmare förmågan att hantera komplexa system bortom traditionella datorers fantasi.

Medicinska tillämpningar

Kvant-AI skulle kunna förkorta processen att upptäcka nya läkemedel och ge mer exakta diagnostiska resultat.

Med sin förmåga att simulera komplexa interaktioner på molekylär och cellulär nivå hjälper kvant-AI forskare att få djupare insikter i sjukdomsmekanismer och läkemedelsleverans.

En av de mest anmärkningsvärda tillämpningarna är att förkorta den tid det tar att upptäcka och utveckla nya läkemedel. Istället för att spendera år på att testa miljontals molekyler möjliggör kvant-AI snabb och noggrann simulering av proteinstrukturer, molekyler och biologiska interaktioner – något som klassiska datorer har svårt att göra effektivt. Detta minskar inte bara forskningskostnaderna utan accelererar också potentiella läkemedels framsteg till kliniska prövningar.

Dessutom stöder kvant-AI förbättrad diagnostisk noggrannhet genom analys av stora mängder medicinsk bilddata och patientjournaler, vilket hjälper till att anpassa den lämpligaste behandlingen för varje patient. Det förväntas också öka effektiviteten inom epidemiologisk hantering, sjukdomsprognoser och optimering av hälso- och sjukvårdsprocesser.

Tillämpningar inom finans

Kvant-AI används för att prissätta derivattillgångar, vilket vanligtvis kräver modellering av flera risk- och sannolikhetsfaktorer.

Modern finans är ett av de mest komplexa områdena, där data fluktuerar i realtid och investeringsbeslut måste fattas på en bråkdels sekund.

Med förmågan att analysera miljontals tillgångskombinationer och begränsningar på kort tid hjälper kvant-AI investerare att hitta den optimala allokeringsstrukturen och balansera avkastning och risker mer exakt.

Dessutom, tack vare parallell bearbetning och förstärkningsinlärning, kan kvant-AI upptäcka ovanliga handelsmönster och tecken på dold risk i systemet – något som traditionella algoritmer ofta missar.

Dessutom bidrar kvant-AI till prissättningen av derivattillgångar , vilket kräver modellering av ett flertal risk- och sannolikhetsfaktorer. Kvantsimuleringsfunktioner möjliggör konstruktion av mer realistiska prissättningsmodeller, vilket stöder snabbare och mer exakta investeringsbeslut.

Tillämpningar inom logistik

Kvant-AI kan förkorta beräkningstiden och optimera modeller med flera mål.

Globala leveranskedjor blir mer komplexa än någonsin, med miljontals transportpunkter, tidsvariabler, kostnader, väder och efterfrågan som förändras minut för minut. Traditionella optimeringsproblem – som att hitta den kortaste vägen, effektivt distribuera lager eller koordinera fordon i realtid – överskrider i många fall den klassiska AI:ns kapacitet.

Med sin förmåga att lösa komplexa kombinatoriska problem tack vare qubits parallella kraft kan kvant-AI förkorta beräkningstiden från timmar till sekunder , särskilt i optimeringsmodeller med flera mål.

Till exempel, inom flotthantering, hjälper kvant-AI till att optimera transportplanering i realtid, vilket minskar bränslekostnaderna samtidigt som leveranser i tid säkerställs. Inom lagerhållning stöder den simulering och arrangemang av godsflöden på det mest effektiva sättet, vilket minimerar trafikstockningar och ökar produktiviteten.

Kvant-AI hjälper också till att förutsäga säsongsbetonad efterfrågan, simulera störningar i leveranskedjan och tillhandahålla snabba responsscenarier – särskilt användbart i nödsituationer som pandemier eller globala logistikkriser.

Kvantfysikens framtid: Inte nära, men inte heller långt borta.

Nuvarande kvantdatorer är fortfarande i experimentstadiet, med begränsat antal qubitar, låg stabilitet och extremt krävande krav på hårdvaruinfrastruktur. Kvantbrus, beräkningsfel och höga underhållskostnader gör massanvändning till en stor utmaning.

Stora aktörer som IBM, Google, D-Wave, Rigetti och många oberoende forskningslaboratorier investerar dock kraftigt i att utöka kvantkapaciteten, vilket exponentiellt ökar antalet qubits och förbättrar systemets hållbarhet.

Hybridberäkningsmodeller – som kombinerar klassisk AI och kvantberäkning – framstår som en gångbar övergångslösning, som möjliggör utnyttjande av en del av kvantkraften medan infrastrukturen fortfarande är i sin linda.

Med många ansträngningar lovar kvant-AI att förändra hur människor hanterar vår tids stora utmaningar.

PHAN HAI DANG

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