Quantum AI

Quantum AI is het gebruik van quantum computing voor het berekenen van algoritmen voor machine learning. Dankzij de computationele voordelen van quantum computing, kan quantum AI helpen om resultaten te behalen die niet mogelijk zijn met klassieke computers.

Kwantummechanica is een universeel model dat is gebaseerd op andere principes dan die in het dagelijks leven worden waargenomen. Een kwantummodel van gegevens is nodig om gegevens met kwantumcomputers te verwerken. Hybride kwantum-klassieke modellen zijn ook nodig in kwantumcomputers voor foutcorrectie en correct functioneren van de kwantumcomputer.

Kwantumgegevens: Kwantumgegevens kunnen worden beschouwd als datapakketten in qubits voor automatisering. Het observeren en opslaan van kwantumdata is echter een uitdaging vanwege de eigenschappen die het waardevol maken, namelijk superpositie en verstrengeling. Bovendien zijn kwantumgegevens lawaaierig, het is noodzakelijk om machine learning toe te passen in de fase van het correct analyseren en interpreteren van deze gegevens.

Hybride kwantum-klassieke modellen: het is zeer goed mogelijk om alleen betekenisloze gegevens te verkrijgen wanneer kwantumprocessors worden gebruikt om kwantumgegevens te genereren. Om deze reden ontstaat er een hybride model wanneer het wordt aangedreven door snelle gegevensverwerkingsmechanismen zoals CPU en GPU, die vaak worden gebruikt in de klassieke computer.

Kwantumalgoritmen: een algoritme is een reeks stappen die leidt tot de oplossing van een probleem. Om deze stappen op een apparaat uit te voeren, moet men specifieke instructiesets gebruiken waarvoor het apparaat is ontworpen. Quantum computing introduceert verschillende instructiesets die zijn gebaseerd op een heel ander idee van uitvoering in vergelijking met klassiek computergebruik. Het doel van kwantumalgoritmen is om kwantumeffecten zoals superpositie en verstrengeling te gebruiken om de oplossing sneller te krijgen.