Kuantum yapay zeka kavramı başlığın kendisinden itibaren sizin için oldukça açık olmalı. Bu konuyu araştırırken Grand View Research’te pazar büyüklüğü verilerine rastladık. USD’ye ulaşacağı tahmin ediliyor 2030’a kadar 256,0 milyon. Quantum AI, sağlık hizmetleri, otonom araçlar ve daha fazlası gibi birçok alana hizmet edecek. Ancak finans, Quantum AI’dan büyük ölçüde etkilenecek alanlardan biri.

Neden Finans’a daha fazla odaklanıyoruz? Çünkü kuantum yapay zeka ticaret uygulamaları yatırım sektörünü büyük ölçüde yeniden şekillendiriyor. Bu kuantum yapay zeka yazılımları, ticaret sırasında daha stratejik ve akıllı kararlar vermenize yardımcı olur. Merak etmeyin, bu yazının tamamını sadece finans sektörüne yönelik ele almayacağız. Keşfedilmesi gereken başka dikeyler de var.

Kuantum Yapay Zeka Nedir?

Kuantum Yapay Zeka, kuantum hesaplama ve makine öğrenme tekniklerinin etkileşimine dayanan yepyeni bir disiplindir. Kuantum mekaniği kavramlarının üzerine inşa edilmiştir. Bu kavramlar süperpozisyon, dolanıklık ve kuantum paralelliktir. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını geliştirir ve hızlandırırlar.

Kuantum yapay zeka, karmaşık sorunları daha az verimli bir şekilde çözmeye odaklanıyor. Kuantum yapay zekanın artık birçok endüstrinin çalışma şeklini değiştirme potansiyeline sahip olduğu görülüyor.

Kuantum Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Bir senaryoyu ele alalım. Büyük bir veriyi analiz etmeniz gerekiyor. O kadar büyük ki normal bir bilgisayar bunu kaldıramaz. Ancak kuantum bilgisayarlar bunu yapabilir. Şimdi, bir bilgisayarın hesaplama gücünün, makine öğrenimi görevlerini hızlandırmak için gerekli olduğunu düşünün. Bu ML görevleri optimizasyon, veri işleme ve model tanıma gibi herhangi bir şey olabilir.

Dolayısıyla, yapay zeka algoritmalarını daha verimli hale getirmek için kuantum bilgisayarların hesaplama gücünden yararlanıldığında buna Kuantum Yapay Zeka denir.

Bu diyagram nasıl olduğunu gösterir TensorFlow Kuantum (TFQ) çalışıyor. TFQ, kuantum makine öğrenimine yönelik açık kaynaklı bir kütüphanedir.

Bu adımların her birini tartışalım ve kuantum yapay zekanın çalışmasını anlayalım (TensorFlow Quantum’a atıfta bulunarak).

Veri Kümesi Hazırlayın: İlk kuantum verileri, bir kuantum devresi kullanılarak tensörler olarak yüklenir. Tensör, veri kümesini oluşturmak için TensorFlow aracılığıyla bir kuantum bilgisayarda yürütülür.

Kuantum Sinir Ağı Modelini Değerlendirin: Cirq’te bir kuantum sinir ağının prototipini oluşturun ve onu TensorFlow’a ekleyin. Model, yerel ölçümler aracılığıyla gizli klasik bilgileri çıkarmak için kuantum verilerini çözüyor.

Örnek veya Ortalama: Kuantum durumuna ve ölçülen gözlemlenebilirliğe bağlı olan klasik örnekleri çıkarmak için kuantum durumlarını ölçün. Beklenti değerlerini hesaplamak için birden fazla çalıştırmanın ortalaması.

Klasik Sinir Ağı Modelini Değerlendirin: Çıkarılan klasik verileri klasik bir derin sinir ağı aracılığıyla işleyin. Ölçülen değerler arasındaki korelasyonlardaki kalıpları tanımlamak için bunu kullanın.

Maliyet Fonksiyonunu Değerlendirin: Modelin performansını sınıflandırmanın doğruluğuna veya diğer ilgili kriterlere göre değerlendirin.

Degradeleri Değerlendirin ve Parametreleri Güncelleyin: Maliyet fonksiyonundan degradeleri hesaplayın ve maliyeti en aza indirmek için genellikle degrade inişini kullanarak model parametrelerini güncelleyin.

Google kuantum yapay zeka hakkında daha fazlasını okuyun- TensorFlow Quantum’un Duyurulması. başlıklı yazımızı da okuyabilirsiniz. Web geliştirme için yapay zeka araçları anlayışınızı geliştirmek için.

Kuantum Yapay Zekanın Gerçek Dünya Uygulamaları

Kuantum yapay zeka henüz başlangıç ​​aşamasında. Ancak birkaç alan bu gelişmeden yararlanmaya başladı:

Finans: Finans alanında Quantum AI, ticaret fırsatları, risk değerlendirmesi ve dolandırıcılık faaliyetlerini içeren sorunları çözmeyi amaçlıyor. Bunu da büyük hacimli finansal verileri klasik sistemlere göre daha verimli işleyerek yapıyor. Quantum AI ticaret uygulamaları gerçek örnektir.

İlaç Keşfi: Kuantum yapay zeka, araştırmacıların moleküler etkileşimleri klasik bir bilgisayarda elde edilemeyecek bir doğrulukla modellemelerine yardımcı oluyor. Bu durum hastalıklara yönelik yeni ilaç ve tedavi bulma oranlarını daha yüksek seviyelere taşıyor.

Sağlık hizmeti: genomik gibi tıbbi teşhislerde de kullanılmaya başlandı. Büyük veri kümelerini işliyor ve klasik makineler için fazla karmaşık olan kalıpları belirliyor.

Otonom Sistemler: Kuantum yapay zeka, sürücüsüz arabaların ve robotların kararını iyileştirebilir. Akıllı ulaşım sistemlerinde hızlı ve doğru karar vermede kullanılır.

Siber güvenlik: Quantum AI, anormallik tespitini, şifreleme yöntemlerini ve tehdit modellemeyi iyileştirerek bilgi aktarımının güvenliğini artırabilir. Kuantum hesaplamanın yapay zeka tabanlı güvenlik teknolojilerine dahil edilmesi, bu sistemlerin modern tehditlerle başa çıkma mekanizmalarını iyileştireceği anlamına gelecektir.

Kuantum Yapay Zeka Yazılımının Zorlukları

Kuantum yapay zeka geleceği şekillendirme potansiyeline sahip. Ama henüz ilk günlerinde. Ele alınması gereken birçok zorluk var:

Kuantum Donanımı Sınırlamaları: Kuantum bilgisayarlar henüz deneysel aşamadadır. Mevcut kuantum işlemciler performans açısından sınırlıdır. Bu da büyük ölçekli kuantum hesaplamalarının yapılmasını zorlaştırıyor.

Algoritma Geliştirme: Kuantum AI, kuantum bilgisayarlarla çalışmak üzere özel olarak tasarlanmış yeni algoritmalar gerektirir. Bu algoritmalar geliştirilme aşamasındadır ve makine öğrenimi tarafından desteklenmektedir. Kuantum yeteneklerinden yararlanmak için bazı klasik makine öğrenimi yöntemlerini de uyarlamamız gerekebilir.

Gürültü ve Hata Düzeltme: Kuantum sistemleri gürültü ve hatalardan etkilenir. Bunun nedeni sistemin kuantum doğasından kaynaklanmaktadır. Bu nedenle kararlı ve hataya dayanıklı kuantum sistemleri tasarlamak zordur.

Kuantum Donanımına Erişim: Kuantum bilişim donanımı günümüz dünyasında kolaylıkla bulunamıyor. IBM, Google ve D-wave, kuantum işlemcilere bulut tabanlı erişim sunan birkaç isimdir. Bu sınırlı erişim, Kuantum Yapay Zekanın İnovasyon odaklı Ar-Ge açısından büyümesini kademeli olarak engelleyen bir kısıtlama görevi görebilir.

Birçok Yapay zeka geliştirme şirketi bu zorluklar üzerinde çalışıyoruz. Bu sorunlara özel yapay zeka çözümleri sağlıyorlar. Şirketimizle iletişime geçebilir ve işletmeniz için konuşmaya dayalı yapay zeka çözümlerimizi kullanabilirsiniz. Konuşmaya dayalı yapay zeka çözümlerinin ne olduğunu bilmiyorsanız?

Bunu oku- Yapay zeka destekli sohbet robotları.

Kuantum Yapay Zekayı Gelecekte Neler Bekliyor?

Quantum AI yazılımı yakın gelecekte birçok endüstride devrim yaratacak. Araştırmacılar bu yazılım araçlarını bilgisayar, makine öğrenimi, kriptografi, malzeme bilimi ve optimizasyon gibi alanlarda yoğun olarak kullanacaklar.

İşte Quantum AI’nın geleceği nasıl şekillendirebileceğini anlatan birkaç önemli yol:

Makine Öğreniminde Hızlanma

Kuantum bilgisayarlar makine öğrenimini hızlandırabilir. Kuantum algoritmaları aracılığıyla daha hızlı eğitim ve optimizasyona olanak sağlayabilir. Bu gelişmeler, doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi görevleri geliştirebilir.

Daha İyi Veri İşleme ve Özellik Seçimi

Quantum AI, yüksek boyutlu verileri klasik sistemlere göre daha verimli bir şekilde işleyebilir. Büyük veri kümelerini daha hızlı işleyebilir. Ayrıca temel özellikleri hızlı bir şekilde tanımlayabilir ve yoğun kaynak kullanan özellik mühendisliğine harcanan zamanı azaltabilir.

Yapay Zeka Sistemlerinde İyileştirilmiş Optimizasyon

Kuantum yapay zeka optimizasyon yöntemleri, yapay zeka sistemlerini büyük ölçüde geliştirebilir. Derin öğrenmeyi ve takviyeli öğrenmeyi geliştirebilirler. Daha doğru karar alınmasını sağlayabilirler. Kuantum yapay zeka aynı zamanda simülasyon ve modellemede de devrim yaratabilir.

Yapay Zeka Araştırmalarında Yeni Paradigmalar

Kuantum yapay zeka tamamen yeni hesaplama paradigmaları sunabilir. Yeni sinir ağları geliştirmek için kuantum dolaşıklık ve paralellik gibi kavramlardan yararlanabilirler.

Kuantum Şifreleme ve Güvenli Yapay Zeka

Quantum AI, yapay zeka modellerinin güvenliğini sağlamak için kriptografik protokollerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Siber saldırılara direnebilecek makine öğrenimi modelleri oluşturabilir.

Çözüm

Kuantum AI ilginç ve gelişmekte olan bir alandır. Kuantum mekaniği kavramı tarafından desteklenmektedir. Kuantum yapay zeka muhtemelen makine öğrenme algoritmalarının daha hızlı hareket etmesini sağlayabilir. Bunun yanı sıra, bir sorunun kökenine inmek ve geleneksel süper bilgisayarlarla bile mümkün olamayacak bir yanıt bulmak için optimizasyon sürecini hızlandırır.

Google Quantum AI, USRA, NASA ve Google arasındaki ortak bir girişimdir. Piyasada halihazırda pek çok kuantum yapay zeka yazılım uygulaması mevcut. İnternette çeşitli kuantum AI ticaret uygulamalarını kolayca bulabilirsiniz. Bu yolculuğu izlemek heyecan verici.

SSS

1. Kuantum Yapay Zeka Nedir?

Quantum AI, Quantum Computing’i Yapay Zeka’ya bağlayan bir daldır. Makine öğrenimi algoritmalarının bir bilgisayar sisteminde işlenme yeteneğini ve hızını artırır.

2. Quantum AI, makine öğrenimini nasıl geliştirir?

Quantum AI, büyük veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemek için kuantum algoritmalarını kullanarak makine öğrenimini hızlandırabilir. Ayrıca modelleri daha hızlı optimize edebilir ve örüntü tanıma ve derin sinir ağlarını eğitme gibi görevleri iyileştirebilir.

3. Quantum AI’nın gerçek dünyadaki bazı uygulamaları nelerdir?

Kuantum AI kullanımları çoğunlukla ilaç keşfi, finans, siber güvenlik, otomobil ve sağlık sektörlerinde gerçekleşiyor. Örneğin, moleküler etkileşimlerin hızlı bir simülasyonunu sağlayarak ilaç geliştirme sürecini geliştirebilir.

4. Kuantum Yapay Zekanın karşı karşıya olduğu zorluklar nelerdir?

Sınırlı kuantum donanımı, kuantum gürültüsü ve yeni algoritmalara duyulan ihtiyaç, Quantum AI’nın karşılaştığı zorluklardır. Mevcut kuantum bilgisayarlar henüz başlangıç ​​aşamasındadır ve gelecekte bu zorlukların üstesinden geleceğiz.