AI เชิงควอนตัมและการปฏิวัติในด้านการดูแลสุขภาพ เศรษฐศาสตร์ และโลจิสติกส์

AI เชิงควอนตัมกำลังปฏิวัติวงการการดูแลสุขภาพและโลจิสติกส์ แก้ไขปัญหาซับซ้อนที่ AI แบบดั้งเดิมไม่สามารถแก้ไขได้ ตั้งแต่การพัฒนายาที่รวดเร็วขึ้นไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก

Quantum AI คือการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลแบบควอนตัม

Quantum AI คือการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการคำนวณแบบควอนตัม ซึ่งใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลแบบขนานของ บิตควอนตัม (เรียกย่อๆ ว่าคิวบิต) เพื่อเร่งและปรับปรุงประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ในขณะที่ AI ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้เช่นเดียวกับมนุษย์ คอมพิวเตอร์เชิงควอนตัมที่มีการซ้อนทับและการพันกันของควอนตัม ช่วยให้สามารถประมวลผลการคำนวณได้หลายล้านรายการพร้อมๆ กัน

การรวมกันนี้เปิดโอกาสให้เกิดการพัฒนาก้าวกระโดดในพื้นที่ต่างๆ ที่ต้องการพลังการคำนวณที่สูงมาก เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อน การจำลองทางชีวภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ และการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่ง AI แบบดั้งเดิมกำลังเข้าใกล้ขีดจำกัดแล้ว

การประมวลผลแบบควอนตัม - การส่งเสริมจากโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี

การคำนวณแบบควอนตัมแทนที่บิตแบบเดิมด้วย คิวบิต ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลพิเศษที่สามารถมีอยู่ได้หลายสถานะพร้อมกัน โดยอาศัยปรากฏการณ์ ซูเปอร์โพซิชันควอนตัม ด้วยเหตุนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมจึงสามารถแสดงและประมวลผลข้อมูลในลักษณะคู่ขนานที่เหนือกว่า ส่งผลให้มีพลังการประมวลผลที่ไม่เคยมีมาก่อน

สิ่งนี้ให้ข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการแก้ปัญหาเชิงผสมผสานที่ซับซ้อน การเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายตัวแปร และการจำลองปรากฏการณ์ฟิสิกส์ควอนตัมซึ่งมีความคล้ายคลึงกับปัญหาในปัญญาประดิษฐ์มาก พื้นที่เหล่านี้ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกมาโดยตลอดเนื่องจากขนาดและความไม่เชิงเส้นของข้อมูล

ระบบนิเวศของอัลกอริทึมควอนตัมกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมเช่น Quantum Support Vector Machine (QSVM) หรือ Quantum Neural Networks (QNN) กำลังเปิดโอกาสให้สร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้ เทคนิค การอบแบบควอนตัม ยังช่วยเร่งกระบวนการการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพและการเรียนรู้เชิงเสริมแรง ซึ่ง AI จำเป็นต้องตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่เพียงแต่สัญญาว่าจะปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังขยายขอบเขตของ AI อีกด้วย ทำให้ใกล้เคียงกับความสามารถในการจัดการระบบที่ซับซ้อนเกินกว่าจินตนาการของคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมมากขึ้น

การประยุกต์ใช้ ทางการแพทย์

AI เชิงควอนตัมสามารถย่นระยะเวลาการค้นพบยาและวินิจฉัยผลได้อย่างแม่นยำ

ด้วยความสามารถในการจำลองการโต้ตอบที่ซับซ้อนในระดับโมเลกุลและเซลล์ AI เชิงควอนตัมช่วยให้นักวิจัยได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับกลไกของโรคและการออกฤทธิ์ของยา

การประยุกต์ใช้ที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งคือการย่นระยะเวลาในการค้นหาและพัฒนายารักษาโรคชนิดใหม่ แทนที่จะใช้เวลาหลายปีในการทดสอบโมเลกุลนับล้านตัว AI แบบควอนตัมช่วยให้จำลองโครงสร้างโปรตีน โมเลกุล และปฏิสัมพันธ์ทางชีวภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งเป็นสิ่งที่คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมทำได้ยาก จึงไม่เพียงแต่ลดต้นทุนการวิจัยเท่านั้น แต่ยังเร่งกระบวนการนำยารักษาโรคที่มีศักยภาพเข้าสู่ขั้นตอนการทดลองทางคลินิกอีกด้วย

นอกจากนี้ AI เชิงควอนตัมยังสนับสนุนการปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัยผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลภาพทางการแพทย์และบันทึกทางการแพทย์จำนวนมาก ช่วยให้ปรับแต่งการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย นอกจากนี้ ยังคาดว่าจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการจัดการด้านระบาดวิทยา การคาดการณ์โรค และการปรับกระบวนการดูแลทางการแพทย์ให้เหมาะสมที่สุดอีกด้วย

การประยุกต์ใช้ในด้านการเงิน

อนุพันธ์การกำหนดราคา AI เชิงควอนตัมซึ่งต้องมีการสร้างแบบจำลองปัจจัยความเสี่ยงและความน่าจะเป็นหลายประการ

อุตสาหกรรมการเงินสมัยใหม่เป็นหนึ่งในสาขาที่มีความซับซ้อนที่สุด ซึ่งข้อมูลมีความผันผวนแบบเรียลไทม์ และการตัดสินใจลงทุนต้องเกิดขึ้นภายในเสี้ยววินาที

ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์การรวมสินทรัพย์และข้อจำกัดนับล้านรายการในช่วงเวลาสั้นๆ AI เชิงควอนตัมช่วยให้นักลงทุนค้นหาโครงสร้างการจัดสรรที่เหมาะสมที่สุด โดยสร้างสมดุลระหว่างผลกำไรและความเสี่ยงได้แม่นยำยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ ด้วยการประมวลผลแบบขนานและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง AI เชิงควอนตัมสามารถตรวจจับรูปแบบการซื้อขายที่ผิดปกติและสัญญาณความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ลึกในระบบได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่อัลกอริทึมดั้งเดิมอาจมองข้ามไปได้ง่าย

นอกจากนี้ AI เชิงควอนตัมยังมีส่วนสนับสนุน การกำหนดราคาตราสารอนุพันธ์ ซึ่งจำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองปัจจัยความเสี่ยงและความน่าจะเป็นหลายปัจจัย ความสามารถในการจำลองเชิงควอนตัมช่วยให้สร้างแบบจำลองการกำหนดราคาที่สมจริงยิ่งขึ้น รองรับการตัดสินใจลงทุนที่รวดเร็วและแม่นยำ

การประยุกต์ใช้ในด้านโลจิสติกส์

AI เชิงควอนตัมสามารถลดระยะเวลาการคำนวณ เพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดลหลายวัตถุประสงค์

ห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกมีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เคย โดยมีจุดจัดส่ง เวลา ต้นทุน สภาพอากาศ และตัวแปรด้านอุปสงค์นับล้านที่เปลี่ยนแปลงทุกนาที ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเดิม เช่น การค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุด การจัดสรรสินค้าคงคลัง หรือการจัดส่งยานพาหนะแบบเรียลไทม์ อยู่นอกเหนือความสามารถของ AI แบบดั้งเดิมในหลายกรณี

ด้วยความสามารถในการแก้ปัญหาเชิงผสมผสานที่ซับซ้อนได้ด้วยพลังขนานของคิวบิต AI เชิงควอนตัมจึงสามารถ ลดระยะเวลาการคำนวณจากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่วินาที โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายวัตถุประสงค์

ตัวอย่างเช่น ในการจัดการกองยานขนส่ง ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมจะช่วยวางแผนการขนส่งที่เหมาะสมที่สุดแบบเรียลไทม์ ลดต้นทุนเชื้อเพลิงพร้อมรับประกันการจัดส่งตรงเวลา ในการจัดเก็บสินค้า ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมจะช่วยจำลองและจัดระบบการไหลของสินค้าในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ลดความแออัดและเพิ่มผลผลิต

นอกจากนี้ AI เชิงควอนตัมยังช่วย คาดการณ์ความต้องการตามฤดูกาล จำลองการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน และให้สถานการณ์ตอบสนองอย่างรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ฉุกเฉิน เช่น โรคระบาดหรือวิกฤตด้านโลจิสติกส์ระดับโลก

อนาคตควอนตัม: ไม่ใกล้แต่ก็ไม่ไกล

ปัจจุบันคอมพิวเตอร์ควอนตัมยังคงอยู่ในระยะทดลอง โดยมีจำนวนคิวบิตจำกัด ความเสถียรต่ำ และความต้องการโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ที่สูง สัญญาณรบกวนควอนตัม ข้อผิดพลาดในการคำนวณ และต้นทุนการบำรุงรักษาที่สูงยังคงทำให้การนำมาใช้อย่างแพร่หลายเป็นความท้าทายที่สำคัญ

อย่างไรก็ตาม บริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น IBM, Google, D-Wave, Rigetti และห้องปฏิบัติการวิจัยอิสระอีกหลายแห่งกำลังลงทุนอย่างหนักเพื่อขยายขีดความสามารถของควอนตัม เพิ่มจำนวนคิวบิตเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณและปรับปรุงความทนทานของระบบ

โมเดลการประมวลผลแบบ ไฮบริด ที่ผสมผสาน AI คลาสสิกและเชิงควอนตัม กำลังกลายเป็นโซลูชันการเปลี่ยนผ่านที่มีประสิทธิผล ช่วยควบคุมพลังบางส่วนของควอนตัมในขณะที่โครงสร้างพื้นฐานยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ด้วยความพยายามอย่างมาก AI เชิงควอนตัมมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนวิธีที่มนุษย์แก้ไขปัญหาใหญ่ๆ ในยุคของเรา

ฟาน ไห่ ดัง

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