AI เชิงควอนตัมและการปฏิวัติในด้านการดูแลสุขภาพ เศรษฐศาสตร์ และโลจิสติกส์

AI เชิงควอนตัมกำลังปลดล็อกความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการดูแลสุขภาพและโลจิสติกส์ ช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่ง AI แบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้ ตั้งแต่การพัฒนายาที่รวดเร็วขึ้นไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก

Quantum AI คือการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลควอนตัม

Quantum AI คือการผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลแบบควอนตัม ซึ่งใช้ประโยชน์จากพลังการประมวลผลแบบขนานของ บิตควอนตัม (เรียกย่อๆ ว่า คิวบิต) เพื่อเร่งความเร็วและปรับปรุงประสิทธิภาพของการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ในขณะที่ AI ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและตัดสินใจได้เช่นเดียวกับมนุษย์ คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีการซ้อนทับและการพันกันของควอนตัม ช่วยให้สามารถประมวลผลการคำนวณได้หลายล้านรายการพร้อมๆ กัน

การรวมกันนี้เปิดโอกาสให้เกิดศักยภาพในการพัฒนาที่ก้าวล้ำในพื้นที่ต่างๆ ที่ต้องการพลังการประมวลผลที่สูงมาก เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพที่ซับซ้อน การจำลองทางชีวภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ และการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่ง AI แบบดั้งเดิมกำลังถึงขีดจำกัดแล้ว

การประมวลผลควอนตัม - การส่งเสริมจากโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี

คอมพิวเตอร์ควอนตัมแทนที่บิตแบบดั้งเดิมด้วย คิวบิต ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลพิเศษที่สามารถคงอยู่ในหลายสถานะพร้อมกันได้ ด้วยปรากฏการณ์ ควอนตัมซูเปอร์โพซิชัน ด้วยเหตุนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมจึงสามารถแสดงและประมวลผลข้อมูลแบบขนานที่เหนือกว่า เปิดโอกาสให้เกิดพลังการประมวลผลที่ไม่เคยมีมาก่อน

สิ่งนี้มอบข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการแก้ปัญหาเชิงผสมที่ซับซ้อน การหาค่าเหมาะที่สุดแบบหลายตัวแปร และการจำลองปรากฏการณ์ควอนตัมฟิสิกส์ที่คล้ายกับปัญหาในปัญญาประดิษฐ์อย่างมาก ประเด็นเหล่านี้ถือเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมมาโดยตลอด เนื่องจากขนาดและความไม่เชิงเส้นของข้อมูล

ระบบนิเวศของอัลกอริทึมควอนตัมกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมต่างๆ เช่น Quantum Support Vector Machine (QSVM) หรือ Quantum Neural Networks (QNN) กำลังเปิดโอกาสให้สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้ เทคนิค การอบแบบควอนตัม ยังช่วยเร่งกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพและการเรียนรู้เชิงเสริมแรง ซึ่ง AI จำเป็นต้องตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา

ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่เพียงแต่สัญญาว่าจะปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังขยายขอบเขตของ AI อีกด้วย ทำให้เข้าใกล้ความสามารถในการจัดการระบบที่ซับซ้อนเกินกว่าจินตนาการของคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมมากขึ้น

การประยุกต์ใช้ ทางการแพทย์

AI เชิงควอนตัมสามารถย่นระยะเวลาของกระบวนการค้นพบยาใหม่และคาดการณ์ผลลัพธ์ที่แม่นยำได้

ด้วยความสามารถในการจำลองปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในระดับโมเลกุลและเซลล์ AI เชิงควอนตัมช่วยให้นักวิจัยมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับกลไกของโรคและการทำงานของยา

หนึ่งในการประยุกต์ใช้ที่โดดเด่นที่สุดคือการลดระยะเวลาในการค้นหาและพัฒนายาใหม่ แทนที่จะใช้เวลาหลายปีในการทดสอบโมเลกุลนับล้านๆ ตัว ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมช่วยให้สามารถจำลองโครงสร้างโปรตีน โมเลกุล และปฏิกิริยาทางชีวภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ซึ่งเป็นสิ่งที่คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมทำได้ยากและมีประสิทธิภาพ วิธีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนการวิจัย แต่ยังช่วยเร่งกระบวนการนำยาที่มีศักยภาพเข้าสู่ขั้นตอนการทดลองทางคลินิกอีกด้วย

นอกจากนี้ ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมยังช่วยยกระดับการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลภาพทางการแพทย์และบันทึกทางการแพทย์ขนาดใหญ่ ช่วยให้สามารถกำหนดวิธีการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย คาดว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการทางระบาดวิทยา การคาดการณ์โรค และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการดูแลรักษาทางการแพทย์

การประยุกต์ใช้ในด้านการเงิน

อนุพันธ์การกำหนดราคา AI แบบควอนตัม ซึ่งต้องมีการสร้างแบบจำลองปัจจัยความเสี่ยงและความน่าจะเป็นหลาย ๆ อย่าง

อุตสาหกรรมการเงินสมัยใหม่เป็นหนึ่งในสาขาที่มีความซับซ้อนมากที่สุด โดยข้อมูลมีความผันผวนแบบเรียลไทม์ และการตัดสินใจลงทุนต้องเกิดขึ้นภายในเสี้ยววินาที

ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์การรวมสินทรัพย์และข้อจำกัดนับล้านรายการในช่วงเวลาสั้นๆ AI เชิงควอนตัมช่วยให้นักลงทุนค้นหาโครงสร้างการจัดสรรที่เหมาะสมที่สุด โดยสร้างสมดุลระหว่างผลกำไรและความเสี่ยงได้แม่นยำยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ ด้วยการประมวลผลแบบขนานและการเรียนรู้แบบเสริมแรง ทำให้ AI เชิงควอนตัมสามารถตรวจจับรูปแบบการซื้อขายที่ผิดปกติและสัญญาณความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ลึกในระบบได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่อัลกอริทึมแบบดั้งเดิมอาจมองข้ามไปได้ง่าย

นอกจากนี้ ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมยังมีส่วนช่วยในการ กำหนดราคาตราสารอนุพันธ์ ซึ่งจำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองปัจจัยความเสี่ยงและความน่าจะเป็นหลายปัจจัย ความสามารถในการจำลองเชิงควอนตัมช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองการกำหนดราคาที่สมจริงยิ่งขึ้น รองรับการตัดสินใจลงทุนที่รวดเร็วและแม่นยำ

การประยุกต์ใช้งานด้านโลจิสติกส์

AI แบบควอนตัมสามารถลดระยะเวลาในการคำนวณ เพิ่มประสิทธิภาพโมเดลหลายวัตถุประสงค์

ห่วงโซ่อุปทานทั่วโลกกำลังมีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เคย โดยมีจุดขนส่ง เวลา ต้นทุน สภาพอากาศ และตัวแปรด้านอุปสงค์นับล้านที่เปลี่ยนแปลงไปทุกนาที ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเดิม เช่น การหาเส้นทางที่สั้นที่สุด การจัดสรรสินค้าคงคลัง หรือการจัดส่งยานพาหนะแบบเรียลไทม์ ล้วนเกินขีดความสามารถของ AI แบบเดิมในหลายกรณี

ด้วยความสามารถในการแก้ปัญหาเชิงผสมผสานที่ซับซ้อนได้ด้วยพลังขนานของคิวบิต ทำให้ AI เชิงควอนตัมสามารถ ลดระยะเวลาในการคำนวณจากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่วินาที โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโมเดลการเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายวัตถุประสงค์

ยกตัวอย่างเช่น ในการจัดการกองยานพาหนะขนส่ง ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมจะช่วยวางแผนการขนส่งที่เหมาะสมแบบเรียลไทม์ ลดต้นทุนเชื้อเพลิง และรับประกันการจัดส่งตรงเวลา ส่วนในคลังสินค้า ปัญญาประดิษฐ์เชิงควอนตัมจะช่วยจำลองและจัดการการไหลของสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ลดความแออัดและเพิ่มผลผลิต

นอกจากนี้ Quantum AI ยังช่วย คาดการณ์ความต้องการตามฤดูกาล จำลองการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน และคิดสถานการณ์ตอบสนองอย่างรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ฉุกเฉิน เช่น การระบาดใหญ่หรือวิกฤตด้านโลจิสติกส์ระดับโลก

อนาคตควอนตัม: ไม่ใกล้แต่ก็ไม่ไกล

คอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบันยังคงอยู่ในขั้นทดลอง โดยมีจำนวนคิวบิตจำกัด ความเสถียรต่ำ และความต้องการโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์ที่สูง สัญญาณรบกวนควอนตัม ข้อผิดพลาดในการคำนวณ และต้นทุนการบำรุงรักษาที่สูง ยังคงเป็นความท้าทายสำคัญที่ทำให้การนำระบบนี้ไปใช้อย่างแพร่หลาย

อย่างไรก็ตาม บริษัทขนาดใหญ่ เช่น IBM, Google, D-Wave, Rigetti และห้องปฏิบัติการวิจัยอิสระอีกหลายแห่งกำลังลงทุนอย่างหนักเพื่อขยายขีดความสามารถของควอนตัม เพิ่มจำนวนคิวบิตแบบทวีคูณ และปรับปรุงความทนทานของระบบ

โมเดลการประมวลผล แบบไฮบริด ที่ผสมผสาน AI แบบคลาสสิกและแบบควอนตัม กำลังกลายเป็นโซลูชันการเปลี่ยนผ่านที่มีประสิทธิภาพ ช่วยควบคุมพลังควอนตัมบางส่วนในขณะที่โครงสร้างพื้นฐานยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

ด้วยความพยายามอย่างมาก AI ควอนตัมมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่มนุษย์รับมือกับความท้าทายอันยิ่งใหญ่ในยุคของเรา

ฟาน ไห่ ดัง

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