Quantum AI

Quanten-KI ist die Verwendung von Quanten-Computing zur Berechnung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Dank der Rechenvorteile des Quantencomputers kann die Quanten-KI dazu beitragen, Ergebnisse zu erzielen, die mit klassischen Computern nicht erzielt werden können.

Die Quantenmechanik ist ein universelles Modell, das auf anderen Prinzipien basiert als die im täglichen Leben beobachteten. Ein Quantenmodell von Daten wird benötigt, um Daten mit Quantencomputing zu verarbeiten. Hybride quantenklassische Modelle sind auch im Quantencomputer für die Fehlerkorrektur und die korrekte Funktion des Quantencomputers erforderlich.

Quantendaten: Quantendaten können als Datenpakete betrachtet werden, die in Qubits für die Computerisierung enthalten sind. Das Beobachten und Speichern von Quantendaten ist jedoch aufgrund der Merkmale, die sie wertvoll machen, wie Überlagerung und Verschränkung, eine Herausforderung. Darüber hinaus sind Quantendaten verrauscht. In der Phase der korrekten Analyse und Interpretation dieser Daten muss ein maschinelles Lernen angewendet werden.

Hybride quantenklassische Modelle: Es ist sehr gut möglich, nur dann bedeutungslose Daten zu erhalten, wenn Quantenprozessoren zur Erzeugung von Quantendaten verwendet werden. Aus diesem Grund entsteht ein Hybridmodell, wenn es von schnellen Datenverarbeitungsmechanismen wie CPU und GPU angetrieben wird, die im klassischen Computer häufig verwendet werden.

Quantenalgorithmen: Ein Algorithmus ist eine Folge von Schritten, die zur Lösung eines Problems führen. Um diese Schritte auf einem Gerät auszuführen, müssen bestimmte Befehlssätze verwendet werden, für die das Gerät ausgelegt ist. Quantum Computing führt verschiedene Befehlssätze ein, die im Vergleich zum klassischen Computing auf einer völlig anderen Idee der Ausführung basieren. Das Ziel von Quantenalgorithmen ist es, Quanteneffekte wie Überlagerung und Verschränkung zu verwenden, um die Lösung schneller zu erhalten.