Nøkkelen til AI-applikasjoner for kvanteberegning: Fleksible programmeringsspråk

GettyImages 175422126 angelhell


Vi er glade for å bringe Remodel 2022 tilbake personlig 19. juli og nesten 20. – 28. juli. Bli med AI- og dataledere for innsiktsfulle samtaler og spennende nettverksmuligheter. Registrer deg i dag!


Fremskritt innen kvantedatabehandling har løftet om å omforme kunstig intelligens (AI) slik den er kjent og distribuert i dag. Denne utviklingen utvider AIs virksomhets- og kommersielle rekkevidde drastisk, og kommer kanskje til og med nærmere kunstig generell intelligens. Og det er enda et løfte om konvergens av kvantedatabehandling, AI og programmeringsspråk til ett enkelt beregningsmiljø.

De potensielle effektene av denne sammenslåingen av evner er intet mindre enn formidable. Deep learning-applikasjoner vil kjøre mye raskere. Problemene de løser vil nå en kompleksitet som trosser tradisjonelle tilnærminger til avansert maskinlæring. Statistisk og symbolsk AI vil løpe sammen, mens vertikaler fra energiproduksjon til finansiering høster fordelene.

Ingenting av dette vil imidlertid skje uten aktivering av fleksible AI-programmeringsspråk. Slike programmeringsspråk er uunnværlige for å skrive AI-algoritmer støttet av kvantedatabehandling for å lage avanserte applikasjoner med kraften til å transformere brukstilfellene de er utplassert for.

Ved å benytte seg av disse adaptive programmeringsspråkene med kraften til å støtte paradigmer for objektorientering, refleksjon, prosedyre- og funksjonell programmering og meta-programmering, kan organisasjoner utnytte denne kombinasjonen av evner for å oppnå en grad av horisontal produktivitet som ellers ikke er mulig.

Programmerings språk

Som grunnlaget for å skrive effektive kvante-AI-applikasjoner, er adaptive programmeringsspråk skreddersydd for denne oppgaven enormt nyttige for utviklere. Disse høynivåspråkene gjør det enkelt å forkorte tiden som kreves for å skrive kode samtidig som man øker gjennomstrømningen når man gjør det. De beste involverer funksjonell programmering, som ofte kontrasteres med og anses som overlegen imperativ programmering.

Den dynamiske evnen til disse AI-språkene til å endre seg mens programmet kjører er overlegen språk som er avhengige av en batch-metode, der programmet må kompileres og kjøres før utganger. I tillegg gjør disse quantum AI-programmeringsspråkene det mulig å skrive både knowledge og kode som uttrykk. Siden funksjoner i disse rammeverkene er skrevet som lister, blir de lett behandlet som knowledge, så spesifikke programmer kan faktisk manipulere andre programmer through metaprogrammering – som er nøkkelen for deres underliggende fleksibilitet. Denne fordelen oversetter også til ytelsesfordeler der slike språk fungerer mye raskere i applikasjoner – for eksempel de for bioinformatikk som involverer genomikk – hjulpet av forskjellige dimensjoner av AI.

AI-effekten

Når aktivert av fleksible programmeringsspråk for utvikling av AI, lar kvanteberegning organisasjoner utføre AI-beregninger mye raskere og i større skala enn de ellers kunne. Disse programmeringsspråkene underbygger også både statistiske og symbolske AI-tilnærminger forbedret av kvanteberegning. Optimaliseringsproblemer, for eksempel, er tradisjonelt løst i kunnskapsgrafinnstillinger som støtter intelligente slutninger mellom begrensninger.

For applikasjoner av avansert maskinlæring (ML), reduserer skriving av AI-algoritmer forsterket av kvanteberegning tiden som kreves for å bringe nye legemidler til markedet, for eksempel. Det er til og med datavitenskapsapplikasjoner som er universelt anvendelige for opplæring av bedre ML-modeller med mindre beregningsmessige overhead. I alle disse brukstilfellene er nøkkelen til å utvikle AI-løsninger forbedret av kvanteberegning utvalget av programmeringsspråk som gir utviklere mulighet til å skrive algoritmer som utvetydig drar nytte av hastigheten og skalerbarheten til kvanteberegningsmetoder.

Kvanteberegning

Selv om det er flere andre, er de to hovedmåtene som kvanteberegning gir fordelene ovenfor through kvanteberegninger og kvanteutglødning. Hver av disse funksjonene involverer spesialisert maskinvare for kvantedatamaskiner som er mer effektive enn tradisjonelle datamaskiner for å takle problemer i den skalaen og hastigheten som AI blir superladet med. Kvantedatamaskiner koder informasjon som 0-er, 1-ere eller begge – samtidig – i kvantebiter (qubits), mens tradisjonelle datamaskiner naked kan kode dem som 0-er eller 1-er. Evnen til å overlappe disse tilstandene er en av måtene kvantemaskiner behandler gigantiske mengder knowledge på en gang.

En annen er through kvanteglødning, som reflekterer naturen ved at den løser selv NP-harde problemer ved å nå den laveste energitilstanden til datamaskinen. Tradisjonelle datamaskiner bruker eksponentielt lang tid på å løse visse problemer, for eksempel bekymringer for optimaliseringsproblemer knyttet til kjøretøy, drivstofforbruk, leveringsmål og andre. Kvanteutglødningsmetoder fremskynder tiden som kreves for å oppnå svar på slike problemer, og gir en grad av handlingseffektiv effektivitet som er avgjørende for logistikk- eller ruteutstyr i reise- og transportindustrien.

Programmeringsspråkets gatekeeper

Fordelene ved å bruke kvanteberegning for å akselerere og styrke den generelle nytten av AI for samfunnet og bedriften er åpenbare. Mye mindre oppmerksomhet gis imidlertid til programmeringsspråkene som brukes til å designe disse kvante-AI-applikasjonene. Disse rammene er portvokterne for fremtiden til quantum AI. Smarte organisasjoner bruker dem for å utnytte denne voksende utviklingen.

Jans Aasman, Ph.D., er ekspert på kognitiv vitenskap og administrerende direktør i Franz Inc.

DataDecision Makers

Velkommen til VentureBeat-fellesskapet!

DataDecisionMakers er der eksperter, inkludert de tekniske personene som driver med dataarbeid, kan dele datarelatert innsikt og innovasjon.

Hvis du vil lese om banebrytende ideer og oppdatert informasjon, beste praksis og fremtiden for data- og datateknologi, kan du bli med oss ​​på DataDecisionMakers.

Du kan til og med vurdere å bidra med en egen artikkel!

Les mer fra DataDecisionMakers

admin

Leave a Reply

Your email address will not be published.