علم کوانتوم در خدمت هوش مصنوعی قرار گرفته است. هوش مصنوعی به توانایی ماشین‌ها در ارائه هوشی مشابه با هوش انسانی گفته می‌شود. یادگیری ماشین زیرشاخه ای از علم هوش مصنوعی به شمار می‌آید. ماشین‌ها باید بتوانند با دریافت داده و تعامل با محیط یاد بگیرند و وابستگی کمتری به پیش برنامه‌نویسی برای اجرای وظایف خود داشته باشند. الگوریتم‌ها و داده‌هایی که برای یادگیری ماشین به کار می‌رود از علم کلاسیک برگرفته شده‌اند. به تازگی، پژوهشگران مفاهیم علم مکانیک کوانتومی را به یادگیری ماشین وارد کرده‌اند که به آن یادگیری ماشین کوانتومی (quantum machine learning) گفته می‌شود. از آنجایی که فناوری‌های کوانتومی به شدت در حال پیشرفت هستند، می توان انتظار داشت که یادگیری ماشین کوانتومی نقش مهمی را در آینده فناوری‌ها ایفا کند. با مجله‌ی فناوری‌های توان‌افزا و پوشیدنی همراه باشید.

با همراهی یادگیری ماشین و کوانتوم، یک ماشین می تواند با سرعت و با بهره وری بالا از محیط اطرافش، یاد بگیرد. انسان‌ها در تشخیص تصاویر از یکدیگر، در مقایسه با ماشین‌ها برتری دارند. برای مرحله‌ی یادگیری ماشین در تشخیص تصاویر، مجموعه‌ای از تصاویر مختلف به عنوان ورودی به ماشین داده می‌شود. برای نمونه، مجموعه‌ای از تصاویر یک گربه به ماشین داده می‌شود تا بتواند بر اساس الگوی پیکسل‌های تصویر، تصویر گربه را شناسایی کند. یادگیری ماشین، به قدرت پردازشی وابسته است. بنابراین، هرچه قدرت پردازشی ماشین، بالاتر باشد، میزان یادگیری آن نیز بیشتر خواهد بود.

مکانیک کوانتومی با فیزیک کلاسیک متفاوت است. مکانیک کوانتومی بر خلاف فیزیک کلاسیک با احتمالات و عدم قطعیت سرو وکار دارد. مکانیک کوانتومی شاخه‌ای از علم فیزیک است که در مقیاس اتم‎‌ها و الکترون‌ها و فوتون‌ها با درک پدیده‌های فیزیکی و سامانه‌‌های میکروسکوپی سر و کار دارد.

رایانش کوانتومی

علم کوانتوم با روش‌های متعددی می‌تواند به بهبود یادگیری ماشین کمک کند. رایانه‌های کوانتومی پیشرفت زیادی کرده‌اند. رایانه کوانتومی D-Wave و رایانه کوانتومی IBM از نمونه‌های رایانش کوانتومی به شمار می‌روند. علم کوانتوم سرعت پردازش اطلاعات را افزایش می‌دهد. پیش بینی می‌شود قدرت پردازش رایانه‌های کوانتومی بتواند تحول بزرگی در روش‌های رمزنگاری بانک‌ها و معاملات آنلاین ایجاد کند. یکی از راه‌هایی که کوانتوم می تواند به یادگیری ماشین کمک کند، برهم نهی کوانتومی است که به ماشین اجازه می دهد مراحل مختلف یک کار را به طور همزمان انجام دهد. چنین قابلیتی باعث افزایش سرعت و بهره وری یادگیری ماشین می‌شود.

کاربرد یادگیری ماشین کوانتومی در فناوری‌های پزشکی

همراهی یادگیری ماشین و کوانتوم در فناوری‌های پزشکی و توسعه‌ی داروها و روش‌های درمانی جدید برای سرطان و درک بهتر بیماری‌های روانی نقش مهمی ایفا خواهد کرد. شرکت زیست‌فناوری ProteinQure که در سال ۲۰۱۷ تاسیس شده است از رایانش کوانتومی برای توسعه‌ی دارو و روش‌های درمانی استفاده می‌کند. همچنین سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگی همچون ناسا، گوگل و لاکهیدمارتین (Lockheed Martin) برای کاربردهای مختلف به رایانش کوانتومی روی آورده‌اند. شرکت لاکهیدمارتین در زمینه‌ی تجهیزات هوافضا و نظامی آمریکا فعالیت می‌کند. گوگل موفق به ساخت رایانه‌ی کوانتومی شده است که ۱۰۰ میلیون بار سریع‌تر از رایانه‌های فعلی است. چنین فناوری می‌تواند حجم بسیار بزرگی از داده را تحلیل و مسائل با سطح پیچیدگی بالا را به سرعت حل کند.

بیشتر بخوانیم:

انقلاب صنعتی چهارم و فناوری های متحول کننده ی سبک زندگی

چرا یادگیری عمیق در دنیای امروز اهمیت دارد؟

استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود قابلیت ربات های پوشیدنی و کمک به افراد دچار نقص حرکتی

منبع: techxplore

«استفاده و بازنشر مطالب تنها با ذکر لینک منبع و نام (مجله فناوری‌های توان‌افزا و پوشیدنی) مجاز است»