양자 정보와 인공 지능은 오늘날 세계의 최첨단 기술 분야입니다. 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 연구자들이 더 빠르고 정확하며보다 효율적인 계산 및 의사 결정을 달성하기 위해 두 가지를 깊이 통합했습니다. 양자 인공 지능 (QAI)이 시작되었습니다. 양자 중첩 및 양자 얽힘과 같은 양자 컴퓨터의 특수 특성을 활용하여 기계 학습을 가속화하고보다 효율적이고 정확한 AI 애플리케이션을 위해 알고리즘을 최적화합니다.
양자 컴퓨터의 개발 및 적용으로 양자 인공 지능은 인공 지능 분야에서 중요한 개발 방향이 될 것으로 예상되며 많은 산업 분야에서 광범위한 응용 전망이 있습니다.
양자 인공 지능 산업의 개발 상태
양자 인공 지능 산업은 초기 기술 연구 및 개발 및 혁신의 중요한 단계에 있으며, 국내 및 외국 과학 연구 기관과 기업은 양자 컴퓨팅, 인공 지능 및 기타 분야에 대한 R & D 투자를 증가 시켰으며, 산업 체인은 처음에 형태를 취했습니다. 전 세계 150 개가 넘는 양자 컴퓨팅 회사가 양자 인공 지능 알고리즘 연구 및 응용 시나리오를 탐색하여 산업 생태의 구성을 공동으로 홍보하려고 노력했습니다.
1. 산업 체인의 상류 : 많은 참여 제조업체와 비교적 성숙한 개발과 함께 기본 하드웨어 및 양자 컴퓨팅 머신 개발을 다루고 있습니다.
양자 인공 지능의 업스트림 산업은 주로 기본 하드웨어 및 핵심 장비의 연구 및 개발 및 생산을 포함하며 중간 스트림 및 다운 스트림 기술 응용 프로그램에 필요한 하드웨어 지원을 제공합니다. 핵심 기본 하드웨어에는 마이크로파 측정 및 제어 시스템, 냉장 시스템, 저온 전자 레인지 구성 요소, 진공 시스템, 레이저 및 광학 장치 등이 포함됩니다.
2. 산업 체인의 중간 스트림 : 인공 지능 알고리즘 및 응용 프로그램의 개발과 관련하여 참여 기업은 시장 기회를 얻기 위해 적극적으로 탐구하고 있습니다.
양자 인공 지능 산업의 중간 범위는 인공 지능 알고리즘 및 응용 프로그램의 깊은 개발과 혁신에 중점을 둡니다. 많은 양자 소프트웨어 스타트 업은 전통적인 인공 지능 알고리즘을 변형시키고 최적화하기 위해 양자 컴퓨팅의 고유 한 장점을 탐색하여 고전적인 컴퓨팅 프레임 워크에서 해결하기 어려운 복잡한 컴퓨팅 병목 현상을 해결하는 것을 목표로합니다. 또한 IBM 및 기타 기술 대기업은 인공 지능을 플랫폼에 통합 할 수있는 응용 프로그램 가능성을 탐색하기 위해 양자 클라우드 플랫폼 및 도구를 계속 연구 할 것입니다.
3. 산업 체인의 다운 스트림 : 의사 소통 보안, 의료 건강, 금융 기술 및 기타 분야에 예비 적으로 적용되었으며 유망한 개발 전망이 있습니다.
양자 인공 지능의 다운 스트림 산업 체인은 커뮤니케이션 보안, 의료 건강, 금융 기술 및 기타 분야를 다루는 풍부한 산업 응용 사진을 보여줍니다. 예를 들어, 의료 건강 분야에서 양자 인공 지능은 데이터 처리 및 알고리즘 운영을 가속화하고, 개인화 된 진단 및 치료, 의료 이미지 분석, 약물 연구 및 개발 혁신 및 외과 지원의 진행 상황을 촉진하고 의료 서비스의 품질과 효율성을 향상시키기위한 강력한 기술 지원을 제공 할 수 있습니다. 현재, 양자 인공 지능의 다운 스트림 응용은 여전히 개발되고 탐구되고 있지만 미래 시장 공간이 매우 광범위 할 것으로 예측할 수 있습니다.
양자 인공 지능의 주요 응용 시나리오
현재, 양자 인공 지능은 금융 기술, 바이오 제약, 의료 및 건강 분야의 적용이 비교적 풍부하며, 많은 은행, 금융 기관, 병원 및 국내외 회사는 양자 인공 지능 기술 기업과 협력하여 관련 응용 프로그램 관행을 수행했습니다. 관련 제품은 내비게이션 및 포지셔닝 분야에서도 출시되었으며, 미래의 광범위한 시장 전망과 함께 통신 네트워크, 내비게이션 및 포지셔닝 및 스마트 도시 분야에서도 사용 사례 연구가 시작되었습니다.
1. 통신 네트워크
5G와 비교하여 6G는 대규모 비즈니스 최적화, 대규모 네트워크 최적화, 대규모 신호 처리 및 대규모 기계 학습 모델 교육과 같은 컴퓨팅 문제에 직면하게됩니다. 고전적인 계산 및 알고리즘은 큰 압력에 직면 해 있습니다. 양자 머신 러닝은 양자 컴퓨팅의 지수 병렬 컴퓨팅의 이점을 가지고 있으며, 당연히 신호 처리, 네트워크 최적화 및 서비스 최적화를 가져올 수있는 대규모 데이터 처리의 이점을 가지고 있으며 네트워크 인공 지능에 새로운 원동력을 제공하며 양자 인공 지능의 중요한 연구 분야입니다.
MIT와 Kyung Hee University는 매우 신뢰할 수있는 저하 6G 네트워크에서 양자 머신 학습의 적용에 대한 사용 사례 연구를 수행했습니다. 현재 네트워크 컴퓨팅 성능의 병목 현상과 향후 통신 네트워크 업그레이드의 요구에 직면 한 China Mobile은 통신 분야의 양자 머신 학습 알고리즘의 적용 가능성에 대한 연구 및 탐색을 수행했으며 6G 네트워크의 융합 응용 프로그램을 적극적으로 홍보했습니다.
2. 금융 기술
양자 인공 지능은 클래식 컴퓨터를 넘어 컴퓨팅 능력을 활용하여 금융 기관이 시장 역학 및 트렌드를보다 빠르고 정확하게 포착 할 수 있도록함으로써 처리 속도 및 분석 깊이를 크게 향상시킬 것입니다. 포트폴리오 최적화 측면에서 AI 알고리즘은 복잡한 포트폴리오 최적화 문제를 정확하게 해결하고 금융 기관을위한 최적의 투자 전략을 맞춤화 할 수 있습니다. 양자 인공 지능을 기계 학습 및 딥 러닝과 통합하면 금융 비즈니스 프로세스의 지능적인 변화를 촉진하고 운영 비용을 줄이며 운영 효율성을 향상시킬 것입니다.
3. 생물 의학
Quantum AI는 약물 후보 분자를 시뮬레이션하고 최적화하고, 스크리닝 정확도 및 효율성을 향상시키고, 연구 및 개발 비용을 줄이고, 단축주기를함으로써 약물 발견 및 개발 과정을 크게 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 임상 시험 설계를 최적화하고 개인화 된 의료 솔루션을 개발하는 데 도움이되며 정밀 의학을 강력하게 지원합니다. 또한, 양자 인공 지능은 또한 신체의 약물의 대사 과정을 시뮬레이션하고 대상과의 상호 작용 등을 시뮬레이션하여 치료 계획의 개발을위한 과학적 기초를 제공함으로써 질병 진단 및 과학적 치료 계획을 촉진 할 것입니다.
4. 내비게이션
인공 지능 알고리즘과 양자 센서의 조합은 GPS 신호가 중단되거나 중단되는 경우 실시간 내비게이션을 제공하여 GPS 신호가 방해되거나 사용할 수 없을 때 항법 문제를 해결하는 경우 실시간 내비게이션을 제공하기 위해 상호화되지 않은 전 세계 지형 독립적 수동 기술을 제공 할 수 있습니다.
양자 인공 지능 산업의 개발 경향과 깨달음
현재, 양자 인공 지능 산업의 개발은 대량의 연구 개발 및 응용 프로그램 자본 투자와 같은 위험과 과제에 직면하고 있으며, 성숙한 비즈니스 모델은 확립되지 않았으며 기술 병목 현상은 아직 깨지지 않았으며 데이터 개인 정보 및 보안 문제가 발생하지 않았습니다.
그러나 미래의 양자 정보의 중요한 개발 방향으로서, 정부와 산업 체인의 모든 당사자들의 관심은 양자 인공 지능 산업에 좋은 개발 기회를 가져 왔습니다. 최근 몇 년 동안 많은 정부가 양자 인공 지능 산업 개발을위한 정책 지원 및 금융 투자를 제공했습니다. 2017 년 초, 중국 정부는 "새로운 세대의 인공 지능 개발 계획"에서 인공 지능 패러다임의 변화, 고급 기계 학습, 뇌 같은 지능형 컴퓨팅, 양자 지능 컴퓨팅 및 기타 크로스 필드 기본 이론적 연구의 변화로 이어질 수있는 방향을 분명히 지적했다. 공급 측면에서, 양자와 인공 지능의 조합은 글로벌 프론티어 탐사의 뜨거운 분야가되었으며, 많은 기업과 과학 연구 기관은 연구 레이아웃을 늘리고 양자 인공 지능 알고리즘 연구 및 응용 시나리오 탐색을 시도하기 시작했습니다. 수요 측면에서, 고전적인 인공 지능 기술과 비교할 때, 양자 인공 지능 기술은 더 빠르고 정확한 산업 솔루션을 제공 할 수 있으며, 통신, 금융 및 의료 서비스와 같은 주요 산업의 수요는 양자 인공 지능 기술의 개발 및 적용을 주도합니다.
운영자는 양자 정보 및 인공 지능 분야에서 많은 연구 축적을 받았으며 양자 인공 지능 분야에서 예비 연구 및 탐색을 수행하고 양자 기계 학습 알고리즘의 연구 및 검증을 수행하기 시작했습니다. 미래에는 양자 인공 지능 분야에 대한 관심을 계속 강화하고 자체 자원과 장점을 결합하며 관련 기술 축적을 수행해야합니다. 그리고 생태 협력 및 기타 커뮤니케이션, 금융, 생물 의학 및 기타 분야의 적용을 탐구하는 다른 방법을 통해.