به گزارش بازتاب آنلاین، بر کسی پوشیده نیست که هوش مصنوعی با سرعتی خیره کننده در حال توسعه است. طبق گزارش امسال Stanford AI Index، سرمایه گذاری در هوش مصنوعی مولد به میزان قابل توجهی افزایش می یابد و در سال 2023 به 25.2 میلیارد دلار می رسد که هشت برابر افزایش نسبت به سال گذشته است.
به گفته هوشیو، در حال حاضر به نظر می رسد هر شرکتی برنامه هوش مصنوعی خود را دارد، اما زمان آن رسیده است که به جایگاه محاسبات کوانتومی در برنامه هوش مصنوعی فکر کنیم. شرکت‌هایی که از مزایای ترکیبی فناوری‌ها و نیازهای انرژی برای سرمایه‌گذاری در محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، در موقعیت خوبی قرار خواهند گرفت و در آینده مزیت رقابتی کسب خواهند کرد.
دوقطبی کوانتومی و هوش مصنوعی در صنعت
چگونه این دو فناوری منابع و قابلیت های صنعت را به هم مرتبط خواهند کرد؟ هوش مصنوعی در خط مقدم خودکارسازی وظایف و ساده‌سازی فرآیندها قرار دارد و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا با کشف الگوها، روندها و بینش‌ها، تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند. از سوی دیگر، محاسبات کوانتومی برای بهینه سازی حل مسائل پیچیده استفاده می شود. به عنوان مثال، مدیریت زنجیره تامین، کارایی تولید، برنامه ریزی نیروی کار و کاهش انتشار گازهای گلخانه ای موثر هستند.
در هر صورت این دو فناوری مکمل یکدیگر هستند. به عبارت دیگر، محاسبات کوانتومی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان هوش مصنوعی را با امکان آموزش مدل‌های دقیق‌تر و کارآمدتر و استفاده از قابلیت‌های پیش‌بینی برای فعال کردن برنامه‌های تجاری بهینه‌تر، ارتقا داد. کامپیوترهای کوانتومی به زودی می توانند هوش مصنوعی را برای موارد خاص به روشی مقرون به صرفه تر و کم مصرف تر کار کنند.
از سوی دیگر، دلایل قانع کننده زیادی وجود دارد که چرا مدیران باید علاوه بر هوش مصنوعی سازمانی، یک استراتژی محاسبات کوانتومی را نیز در نظر بگیرند. علاوه بر این، آنها باید گام های مشخصی برای ساختن آینده کوانتومی و هوش مصنوعی خود بردارند.
کامپیوترهای کوانتومی می توانند به توسعه مدل های دقیق تری از هوش مصنوعی کمک کنند. با پیشرفت هوش مصنوعی، منابع محاسباتی مورد نیاز برای آموزش و استقرار مدل ها به طور تصاعدی افزایش می یابد. محاسبات کوانتومی می تواند برخی از چالش های ناشی از افزایش پیچیدگی و اندازه مدل های هوش مصنوعی را کاهش دهد. تصور کنید که می‌توان از محاسبات کوانتومی برای ایجاد مدل‌های دقیق‌تر و کامل‌تر استفاده کرد و به شرکت‌ها کمک کرد بدون محدودیت‌های محاسبات کلاسیک بیشترین بهره را از هوش مصنوعی ببرند.
کاربرد در داروها
در زمینه توسعه دارو، هوش مصنوعی کوانتومی می تواند با تجزیه و تحلیل ساختارهای مولکولی داروهای جدید را شناسایی کند. این مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از مقادیر زیادی داده در مورد ساختار مولکول‌ها، پیش‌بینی‌هایی در مورد طراحی مولکول‌های جدید ارائه می‌کنند.
به عبارت دیگر، مدل‌های کوانتومی امکان مهندسی معکوس مولکول‌ها و در صورت نیاز، طراحی مولکول‌هایی را می‌دهند که متخصصان در ابتدا قادر به دستیابی به آنها نبودند و تنها فضای کشف خود را گسترش می‌دادند. به طور کلی، ترکیب هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی می تواند به طور بسیار موثری روند کشف دارو و توسعه داروهای موثر را تسریع بخشد.
آموزش هوش مصنوعی با انرژی کمتر
هوش مصنوعی در سال های اخیر پیشرفت چشمگیری داشته است. با این حال، انرژی زیادی برای توسعه و پیاده سازی الگوریتم های این فناوری مورد نیاز است یکی یکی از مشکلات اوست برآوردهای آژانس بین المللی انرژی نشان می دهد که مصرف جهانی برق در هوش مصنوعی، مراکز داده و ارزهای دیجیتال تا سال 2026 دو برابر خواهد شد.
اما در مقایسه با محاسبات کلاسیک، فناوری محاسبات کوانتومی برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر انرژی کارآمدتر و بهینه‌تر است. این بدان معناست که رایانه‌های کوانتومی می‌توانند به پیشرفت در هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه با مصرف انرژی کمتر کمک کنند.
لجستیک زنجیره تامین و سناریوهای تولید پیچیده می تواند سودمند باشد
به این ترتیب، صنایعی مانند لجستیک و تولید با چالش‌های پیچیده‌ای مواجه می‌شوند که شامل متغیرها و محدودیت‌های زیادی مانند مدیریت موجودی، ظرفیت ذخیره‌سازی و برنامه‌ریزی مسیر تحویل است.
هوش مصنوعی می‌تواند پیش‌بینی‌های فروش بسیار دقیقی را با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها و در نظر گرفتن عواملی مانند فروش تاریخی، روند بازار و رفتار مصرف‌کننده انجام دهد.
از آنجایی که امروزه پایداری به یک ضرورت تجاری تبدیل شده است، هوش مصنوعی کوانتومی می تواند به شرکت های تولیدی کمک کند تا تقاضا را با دقت بیشتری پیش بینی کنند و تولید را با تقاضا هماهنگ کنند. این قابلیت باعث به حداقل رساندن تولید مازاد کالا و کاهش ضایعات در زنجیره تامین خواهد شد.
با استفاده از محاسبات کوانتومی برای بهینه سازی مسیریابی، تولید و مدیریت موجودی بر اساس پیش بینی های مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت ها می توانند به کاهش نیاز به حمل و نقل و ذخیره سازی کمک کنند. این هزینه ها را کاهش می دهد و تا حد زیادی از انتشار CO2 جلوگیری می کند.
حال این سوال مطرح می شود: مدیران برای وارد کردن هوش کوانتومی مصنوعی به شرکت خود چه باید بکنند؟
1. کوانتوم را برای به حداکثر رساندن تأثیر هوش مصنوعی ترکیب کنید.
واقعیت محاسبات کوانتومی چندان دور نیست. در عوض، اکنون فرصت فراهم شده است و رهبران باید ابتکاراتی را رهبری کنند که اکتشاف و پذیرش محاسبات کوانتومی امروزی را در کنار تلاش برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی در اولویت قرار دهد.
تیم‌ها می‌توانند ببینند که هوش مصنوعی کوانتومی امروزی کجا می‌تواند تأثیر بگذارد، به ویژه در ساخت مدل‌های دقیق‌تر و آموزش مدل‌های کارآمدتر، که باید برای رهبران اولویت باشد. علاوه بر این، رهبران باید امروز روی هوش مصنوعی کوانتومی سرمایه گذاری کنند تا توسعه و استقرار سریع برنامه در آینده را امکان پذیر کنند.
2. تیم های وظیفه با شناسایی موارد استفاده کوتاه مدت برای هوش مصنوعی کوانتومی
کاربردهای کوتاه مدت و نوظهور، به ویژه در لجستیک، زنجیره تامین، تولید و علوم زیستی، برای هوش کوانتومی مصنوعی مناسب در نظر گرفته می شوند. رهبران باید تیم های داخلی خود را درگیر کنند تا شناسایی کنند که هوش مصنوعی کوانتومی کجا می تواند چالش های تجاری خاص آنها را تسهیل کند.
درگیر کردن تیم ها برای شناسایی مسائل مربوط به هوش مصنوعی کوانتومی نه تنها به تسریع تاثیر هوش مصنوعی کوانتومی در سازمان کمک می کند، بلکه فرهنگ نوآوری و سازگاری را نیز ایجاد می کند.
* تمام تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی DALL-E 3 تولید می شوند.
5454