Czas nieubłaganie przybliża nas do ery sztucznej inteligencji kwantowej (Quantum AI) i długo wyczekiwanej „przewagi kwantowej”. W wielu organizacjach temat technologii kwantowych wciąż pozostaje zagadką – pełen obietnic, lecz nie do końca zrozumiały.
Ambicja wyprzedzania konkurencji i wyznaczania kierunki rozwoju rynku skłania firmy do coraz odważniejszych inwestycji w nowe technologie. Z badania przeprowadzonego przez SAS – światowego lidera w dziedzinie danych i sztucznej inteligencji – wynika, że aż trzech na pięciu decydentów biznesowych już dziś przeznacza znaczące środki na rozwój Quantum AI lub analizuje swoje możliwości wykorzystania tej technologii.
Coraz wyraźniej widać możliwe opcje zastosowania sztucznej inteligencji kwantowej w sektorach o strategicznym znaczeniu, gdzie kluczowy jest czas, skala i najwyższa precyzja – od zaawansowanych symulacji w obszarze finansowym, przez precyzyjną diagnostykę w służbie zdrowia, po planowanie natychmiastowej reakcji kryzysowej w sektorze publicznym. To dlatego Quantum AI powinna przyciągać uwagę zarówno decydentów, jak i mediów czy opinii publicznej.
Quantum AI to połączenie sztucznej inteligencji i obliczeń kwantowych, stanowiących nowy rodzaj przetwarzania danych.
Współczesne laptopy i superkomputery bazują na klasycznym modelu obliczeń, w którym bity binarne przyjmują wartość zera lub jedynki. Komputery kwantowe działają w zupełnie inny sposób – ich podstawą są kubity, czyli bity kwantowe, które mogą być zerem, jedynką lub ich kombinacją jednocześnie.
„Może wydawać się to skomplikowane, ale w praktyce sztuczna inteligencja kwantowa pozwala rozwiązywać określone problemy szybciej i dokładniej. Największy potencjał tkwi w takich obszarach jak optymalizacja, uczenie maszynowe czy modelowanie molekularne, co może znacząco przyczynić się do rozwoju usług finansowych, produkcyjnych, a także przyspieszyć postęp w naukach o życiu i innych kluczowych dziedzinach” – mówi Amy Stout, Dyrektor ds. Strategii Produktów Kwantowych w SAS.
„W mediach często mówi się o przewadze kwantowej, najczęściej w kontekście szybkości. Badania pokazują, że komputer kwantowy może rozwiązać problem w kilka godzin, podczas gdy dla tradycyjnych komputerów oznaczałoby to setki tysięcy lat pracy. Chodzi jednak o wąsko zdefiniowane zadania, stworzone po to, by zademonstrować unikalne możliwości komputerów kwantowych. To ważne osiągnięcia badawcze, jednak nie przekładają się bezpośrednio na praktyczne rozwiązania dla klientów. Media zbyt często przedstawiają przewagę kwantową wyłącznie przez pryzmat szybkości, tymczasem jej potencjał jest znacznie większy – może stać się fundamentem przełomowych innowacji w wielu sektorach gospodarki” – podkreśla Bill Wisotsky, Główny Architekt Systemów Kwantowych w SAS.
Na przykład w przypadku uczenia maszynowego wspieranego przez technologie kwantowe przewagą może być możliwość kodowania danych w wyższych wymiarach, co umożliwia fizyka kwantowa, a czego nie oferuje tradycyjne uczenie maszynowe. Przewagą może być także zdolność do trenowania modeli przy użyciu mniejszej ilości danych albo znaczące ograniczenie zużycia energii potrzebnej do obliczeń kwantowych.
„Tu dochodzimy do kluczowego punktu. Rozwiązując praktyczne wyzwania z pomocą komputerów kwantowych, przewagę kwantową trzeba oceniać na wielu płaszczyznach. Nie chodzi tylko o szybkość, ale także o konkretne korzyści biznesowe i realne zastosowania, które sprawiają, że technologia faktycznie wnosi wartość w codzienne procesy i długofalową strategię firmy” – dodaje ekspert SAS.
W świecie technologii kwantowych od lat zapowiadany jest przełom. Na rynku działa obecnie wiele firm technologicznych oraz producentów sprzętu, którzy intensywnie inwestują w rozwój komputerów kwantowych. Ich celem jest osiągnięcie skali, szybkości i precyzji niezbędnych do praktycznego wykorzystania tej technologii w złożonych zastosowaniach biznesowych i naukowych. Mimo dynamicznego postępu, komputery kwantowe wciąż pozostają na etapie rozwoju i nie osiągnęły jeszcze pełnej dojrzałości technologicznej.
„Zainteresowanie technologiami kwantowymi już dziś jest ogromne, podobnie jak poziom inwestycji – i trudno się temu dziwić. Coraz więcej liderów branży angażuje się w rozwój tej technologii, świadomych, że w 2025 roku nie przełoży się ona jeszcze bezpośrednio na wyniki finansowe. Wiedzą bowiem, że to właśnie teraz kształtuje się przewaga konkurencyjna: zdobycie pierwszych doświadczeń, rozwój wewnętrznych kompetencji i zabezpieczenie własności intelektualnej, które w kolejnych latach pozwolą im wyprzedzić rynek.
Patrzę na tę dziedzinę z dużym optymizmem. Analizując plany rozwojowe dostawców sprzętu oraz to, co udało się osiągnąć w ciągu ostatnich trzech do pięciu lat i co czeka nas w kolejnych, uważam, że istnieje realna szansa, iż komputery te wkrótce będą w stanie zapewnić przewagę kwantową w rozwiązywaniu stosunkowo prostych zagadnień. Mam nadzieję, że w dalszej perspektywie będziemy świadkami coraz liczniejszych przykładów obrazujących pełen potencjał sztucznej inteligencji kwantowej” – podsumowuje Amy Stout.
„Komputery kwantowe mają szansę zrewolucjonizować świat. Potencjalnych zastosowań jest bardzo wiele, ale dwa obszary, które – moim zdaniem – zostaną szczególnie mocno przekształcone, to sztuczna inteligencja i medycyna. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej komputerów kwantowych i pogłębianiem wiedzy na temat ich wykorzystania, sztuczna inteligencja zacznie wykorzystywać fizykę, która stanowi fundament obliczeń kwantowych” – mówi Bill Wisotsky.
Medycyna może odnieść znaczące korzyści – zwłaszcza w obszarze farmakologii. Komputery kwantowe umożliwią naukowcom modelowanie złożonych procesów biologicznych i molekularnych w sposób niedostępny dla obecnych technologii. W praktyce przełoży się to na szybsze opracowywanie skutecznych terapii i skrócenie czasu ich wprowadzania na rynek.
„W przyszłości przeciętni użytkownicy prawdopodobnie nawet nie będą świadomi, że w ich przypadku została wykorzystana technologia obliczeń kwantowych do osiągnięcia określonych celów. Postrzegam ją raczej jako kolejne wsparcie obliczeniowe – podobne do wszystkich „PU”, które już znamy. Czy przeciętni użytkownicy wiedzą, że aplikacja, z której korzystają, działa na CPU, GPU czy NPU? Nie – aplikacja po prostu działa” – dodaje Bill Wisotsky.
źródło: SAS
