banner large

Kunci untuk aplikasi AI komputasi kuantum: Bahasa pemrograman yang fleksibel

Comment
X
Share

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Transform 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara virtual. Bergabunglah dengan AI dan pemimpin data untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Kemajuan komputasi kuantum memiliki janji untuk membentuk kembali kecerdasan buatan (AI) seperti yang dikenal dan digunakan saat ini. Perkembangan ini secara drastis memperluas jangkauan perusahaan dan komersial AI, bahkan mungkin semakin mendekati kecerdasan umum buatan. Dan ada janji lain dari konvergensi komputasi kuantum, AI, dan bahasa pemrograman ke dalam satu lingkungan komputasi.

Efek potensial dari perpaduan kemampuan ini tidak kalah hebatnya. Aplikasi deep learning akan berjalan lebih cepat. Masalah yang mereka pecahkan akan mencapai kompleksitas yang menentang pendekatan tradisional untuk pembelajaran mesin tingkat lanjut. AI statistik dan simbolis akan berjalan beriringan, sementara vertikal dari produksi energi hingga keuangan menuai manfaatnya.

Namun, semua ini tidak akan terjadi tanpa pengaktifan bahasa pemrograman AI yang fleksibel. Bahasa pemrograman semacam itu sangat diperlukan untuk menulis algoritme AI yang didukung oleh komputasi kuantum untuk membuat aplikasi canggih dengan kekuatan untuk mengubah kasus penggunaan yang digunakannya.

Dengan memanfaatkan bahasa pemrograman adaptif ini dengan kekuatan untuk mendukung paradigma untuk orientasi objek, refleksi, pemrograman prosedural dan fungsional, dan pemrograman meta, organisasi dapat memanfaatkan gabungan kemampuan ini untuk mencapai tingkat produktivitas horizontal yang tidak mungkin dilakukan.

Bahasa pemrograman

Sebagai dasar untuk menulis aplikasi AI kuantum yang efektif, bahasa pemrograman adaptif yang disesuaikan untuk tugas ini sangat membantu pengembang. Bahasa tingkat tinggi ini memudahkan untuk menyingkat waktu yang diperlukan untuk menulis kode sambil meningkatkan throughput saat melakukannya. Yang terbaik melibatkan pemrograman fungsional, yang sering dikontraskan dengan, dan dianggap lebih unggul dari, pemrograman imperatif.

Kemampuan dinamis bahasa AI ini untuk berubah saat program sedang berjalan lebih unggul daripada bahasa yang mengandalkan metode batch, di mana program harus dikompilasi dan dieksekusi sebelum output. Plus, bahasa pemrograman AI kuantum ini memungkinkan data dan kode ditulis sebagai ekspresi. Karena fungsi dalam kerangka kerja ini ditulis seperti daftar, mereka siap diproses seperti data, sehingga program tertentu sebenarnya dapat memanipulasi program lain melalui metaprogramming — yang merupakan kunci untuk fleksibilitas dasarnya. Keuntungan ini juga diterjemahkan ke dalam manfaat kinerja di mana bahasa tersebut beroperasi lebih cepat dalam aplikasi — seperti untuk bioinformatika yang melibatkan genomik — dibantu oleh berbagai dimensi AI.

Efek AI

Ketika diaktifkan oleh bahasa pemrograman yang fleksibel untuk mengembangkan AI, komputasi kuantum memungkinkan organisasi untuk melakukan perhitungan AI lebih cepat, dan pada skala yang lebih besar, daripada yang bisa mereka lakukan. Bahasa pemrograman ini juga mendukung pendekatan AI statistik dan simbolis yang ditingkatkan oleh komputasi kuantum. Masalah optimasi, misalnya, secara tradisional diselesaikan dalam pengaturan grafik pengetahuan yang mendukung inferensi cerdas antara kendala.

Untuk aplikasi pembelajaran mesin (ML) tingkat lanjut, menulis algoritme AI yang diperkuat oleh komputasi kuantum mengurangi jumlah waktu yang diperlukan untuk membawa obat-obatan baru ke pasar, misalnya. Bahkan ada aplikasi ilmu data yang berlaku secara universal untuk melatih model ML yang lebih baik dengan overhead komputasi yang lebih sedikit. Dalam semua kasus penggunaan ini, kunci untuk merancang solusi AI yang ditingkatkan oleh komputasi kuantum adalah rangkaian bahasa pemrograman yang memberdayakan pengembang untuk menulis algoritme yang benar-benar diuntungkan dari kecepatan dan skalabilitas metode komputasi kuantum.

Komputasi kuantum

Meskipun ada beberapa lainnya, dua cara utama komputasi kuantum memberikan manfaat di atas adalah melalui komputasi kuantum dan anil kuantum. Masing-masing fungsi ini melibatkan perangkat keras khusus untuk komputer kuantum yang lebih efektif daripada komputer tradisional untuk mengatasi masalah pada skala dan kecepatan di mana AI menjadi supercharged. Komputer kuantum mengkodekan informasi sebagai 0, 1, atau keduanya — secara bersamaan — dalam bit kuantum (qubit), sedangkan komputer tradisional hanya dapat menyandikannya sebagai 0 atau 1. Kemampuan untuk menempatkan status ini adalah salah satu cara mesin kuantum memproses sejumlah besar data sekaligus.

Cara lain adalah melalui anil kuantum, yang mencerminkan alam karena memecahkan masalah NP-hard bahkan dengan mencapai keadaan energi terendah komputer. Komputer tradisional membutuhkan waktu yang sangat lama untuk menyelesaikan masalah tertentu, seperti masalah pengoptimalan yang terkait dengan kendaraan, konsumsi bahan bakar, tujuan pengiriman, dan lain-lain. Metode anil kuantum mempercepat waktu yang diperlukan untuk mencapai jawaban atas masalah tersebut, memberikan tingkat efisiensi yang dapat ditindaklanjuti yang sangat penting untuk logistik atau peralatan perutean di industri perjalanan dan transportasi.

Penjaga gerbang bahasa pemrograman

Manfaat penerapan komputasi kuantum untuk mempercepat dan menopang keseluruhan utilitas AI untuk masyarakat dan perusahaan terlihat jelas. Namun, lebih sedikit perhatian diberikan pada bahasa pemrograman yang digunakan untuk merancang aplikasi AI kuantum ini. Kerangka kerja ini adalah penjaga gerbang untuk masa depan AI kuantum. Organisasi yang cerdik memanfaatkan mereka untuk memanfaatkan perkembangan yang berkembang ini.

Jans Aasman, Ph.D., adalah seorang ahli dalam ilmu kognitif dan CEO dari Franz Inc.

DataDecisionMakers

Selamat datang di komunitas VentureBeat!

DataDecisionMakers adalah tempat para ahli, termasuk orang-orang teknis yang melakukan pekerjaan data, dapat berbagi wawasan dan inovasi terkait data.

Jika Anda ingin membaca tentang ide-ide mutakhir dan informasi terkini, praktik terbaik, dan masa depan data dan teknologi data, bergabunglah dengan kami di DataDecisionMakers.

Anda bahkan mungkin mempertimbangkan untuk menyumbangkan artikel Anda sendiri!

Baca Lebih Lanjut Dari DataDecisionMakers

Leave a Reply

Your email address will not be published.