குவாண்டம் ஏஐ என்றால் என்ன?

குவாண்டம் ஏஐ (குவாண்டம் செயற்கை நுண்ணறிவு) என்பது குவாண்டம் கணினி சக்தியையும் செயற்கை நுண்ணறிவையும் (AI) இணைத்து கணினி செயலாக்கத்தில் சாத்தியமான எல்லைகளை விரிவுபடுத்தும் ஒரு வளர்ந்து வரும் துறை ஆகும். அடிப்படையில், குவாண்டம் ஏஐ குவாண்டம் இயற்பியல் (குவாண்டம் கணினிகள் எனப்படும் சாதனங்கள் மூலம்) பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் தரவு செயலாக்கத்தை மேம்படுத்துகிறது, இது பாரம்பரிய கணினிகளுக்கு சாத்தியமில்லாத கணக்கீடுகளை செய்ய உதவுகிறது.

பாரம்பரிய பிட்கள் பதிலாக குவிட்கள் (qubits) பயன்படுத்துவதால், குவாண்டம் ஏஐ அமைப்புகள் ஒரே நேரத்தில் பெரும் அளவிலான தரவுகளை செயலாக்கி சிக்கலான பிரச்சனைகளை வேகமாகவும் திறம்படவும் தீர்க்க முடியும். குவாண்டம் கணினி மற்றும் AI இன் இந்த இணைப்பு தொழில்துறைகளை மாற்றி அமைக்க, அறிவியல் கண்டுபிடிப்புகளை வேகப்படுத்த மற்றும் தொழில்நுட்ப எல்லைகளை மறுபரिभाषிக்க வாக்குறுதி அளிக்கிறது.

குவாண்டம் ஏஐயை புரிந்துகொள்வது

குவாண்டம் கணினிகள் பாரம்பரிய கணினிகளிலிருந்து அடிப்படையாக வேறுபடுகின்றன. பாரம்பரிய கணினிகள் 0 அல்லது 1 என்ற மதிப்புகளை கொண்ட பிட்கள் பயன்படுத்தும் போது, குவாண்டம் கணினிகள் குவிட்கள் பயன்படுத்துகின்றன, அவை சூப்பர்பொசிஷன் எனப்படும் குவாண்டம் நிகழ்வின் மூலம் ஒரே நேரத்தில் 0 மற்றும் 1 இரு நிலைகளிலும் இருக்க முடியும்.

இந்த சூப்பர்பொசிஷன் காரணமாக, குவாண்டம் கணினி ஒரே நேரத்தில் பல வாய்ப்புகளை ஆராய முடியும், இது கணக்கீட்டு சக்தியை பெரிதும் அதிகரிக்கிறது. உண்மையில், ஒவ்வொரு கூடுதல் குவிட் மாநில இடத்தை இரட்டிப்பதாகும் — உதாரணமாக, 10 குவிட்கள் ஒரே நேரத்தில் 2^10 (சுமார் 1,024) மதிப்புகளை பிரதிநிதித்துவம் செய்ய முடியும், ஆனால் 10 பாரம்பரிய பிட்கள் 10 மதிப்புகளையே பிரதிநிதித்துவம் செய்ய முடியும்.

மேலும், குவிட்கள் இணைக்கப்படலாம், அதாவது அவற்றின் நிலைகள் தொடர்புடையவை, ஒருவனை அளவிடுவது மற்றொன்றை உடனடியாக பாதிக்கிறது, தொலைவுக்கு பொருட்படாது. சூப்பர்பொசிஷன் மற்றும் இணைப்பு குவாண்டம் சமநிலையை இயல்பாக்குகின்றன, இது குவாண்டம் இயந்திரங்களுக்கு பல முடிவுகளை ஒரே நேரத்தில் மதிப்பீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது, பாரம்பரிய இயந்திரங்கள் ஒவ்வொன்றாக மதிப்பீடு செய்வதைவிட வேகமாக.

குவாண்டம் ஏஐ இந்த குவாண்டம் பண்புகளை பயன்படுத்தி AI ஆல்கொரிதம்களை மேம்படுத்துகிறது. குவாண்டம் கணினிகள் பல கணக்கீடுகளை ஒரே நேரத்தில் செய்ய முடியும் என்பதால், அவை பெரிய தரவுத்தொகைகளை செயலாக்கி AI மாதிரிகளை அதிவேகத்தில் பயிற்சி அளிக்க முடியும். உதாரணமாக, பாரம்பரிய அமைப்பில் நாட்கள் அல்லது வாரங்கள் எடுத்துக்கொள்ளும் ஒரு சிக்கலான இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியை பயிற்சி அளிப்பது, ஒரு சக்திவாய்ந்த குவாண்டம் அமைப்பில் சில மணி நேரம் அல்லது நிமிடங்களில் முடிக்கக்கூடும்.

AI மாதிரிகள் அளவில் வளர்ந்து, அதிக கணக்கீட்டு சக்தி தேவைப்படுவதால் இந்த வேக உயர்வு முக்கியமாகிறது. குவாண்டம் ஏஐ பாரம்பரிய கணினிகளை கடுமையாக சுமக்கும் மிகைப்படுத்தல் பிரச்சனைகளை தீர்க்க சிறப்பாக உள்ளது. பல AI சவால்கள் (பாதை மிகைப்படுத்தல், மாதிரி அளவுரு சரிசெய்தல், வள நிர்வாகம் போன்றவை) கூட்டுத்தொகை வெடிப்பால் பாதிக்கப்படுகின்றன – வாய்ப்புகளின் எண்ணிக்கை விகிதாசாரமாக அதிகரித்து exhaustive தேடல் பாரம்பரிய இயந்திரங்களுக்கு சாத்தியமல்ல.

குவாண்டம் ஆல்கொரிதம்கள் (குவாண்டம் அனீலிங் அல்லது வேறுபாட்டு சுற்றுகள் போன்றவை) பல அமைப்புகளை ஒரே நேரத்தில் பகுப்பாய்வு செய்து முழு தீர்வு இடத்தை தேட முடியும். இதனால் குவாண்டம் ஏஐ பாதை மற்றும் நிர்வாகம் போன்ற சிக்கலான பிரச்சனைகளுக்கு உயர் தர தீர்வுகளை மிகச்சிறந்த முறையில் கண்டுபிடிக்க முடியும்.

மேலும், மேம்பட்ட துல்லியம் மற்றும் பார்வைகள் பெறும் வாய்ப்பு உள்ளது. குவாண்டம் ஏஐ மாதிரிகள் பாரம்பரிய ஆல்கொரிதம்கள் செய்ய முடியாத வகையில் பெரும் சாத்தியக்கூறுகளை ஆராய முடியும், சூப்பர்பொசிஷனில் அனைத்து முடிவுகளையும் பரிசீலித்து, சுமார் மதிப்பீடுகளுக்கு பதிலாக முழுமையான பகுப்பாய்வை செய்கின்றன. இது துல்லியமான முன்னறிவிப்புகளுக்கும் சிறந்த மிகைப்படுத்தலுக்கும் வழிவகுக்கிறது, ஏனெனில் குவாண்டம் மாதிரிகள் வாய்ப்புகளை அகற்ற வேண்டிய அவசியம் இல்லாமல் செயல்படுகின்றன.

ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஏற்கனவே குவாண்டம் இயந்திரக் கற்றல் ஆல்கொரிதம்களை உருவாக்கத் தொடங்கியுள்ளனர் – உதாரணமாக, குவாண்டம் ஆதரவு வெக்டர் இயந்திரங்கள் மற்றும் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் – இவை குவாண்டம் சுற்றுகளில் இயங்கி, குவாண்டம் விளைவுகளை பயன்படுத்தி மாதிரி அடையாளம் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வை மேம்படுத்த முயல்கின்றன, இது பாரம்பரிய கணினி கணக்கீட்டுக்கு மறைக்கப்பட்ட மாதிரிகள் அல்லது தீர்வுகளை கண்டுபிடிக்க உதவும்.

இணைந்த மேம்பாடு இரு வழிகளிலும் உள்ளது: குவாண்டம் கணினி AI-ஐ மேம்படுத்தும் போல், AI-யும் குவாண்டம் கணினி செயல்பாடுகளை மேம்படுத்த உதவுகிறது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் "AI குவாண்டத்திற்காக" – பிழை திருத்தம், குவிட் கட்டுப்பாடு மற்றும் சிறந்த குவாண்டம் ஆல்கொரிதம் உருவாக்கம் போன்ற குவாண்டம் செயல்பாடுகளை இயந்திரக் கற்றலை பயன்படுத்தி மிகைப்படுத்துவது – மற்றும் "AI க்கான குவாண்டம்" – குவாண்டம் கணினிகளை AI இயக்க பயன்படுத்துவது – பற்றி பேசுகின்றனர்.

இந்த இணைந்த மேம்பாடு ஒவ்வொரு தொழில்நுட்பமும் மற்றொன்றின் வரம்புகளை கடக்க உதவுகிறது, மற்றும் எதிர்காலத்தில் "அதிகபட்ச கணக்கீட்டு மாதிரியை" உருவாக்கக்கூடும். இன்று, குவாண்டம் ஏஐ பெரும்பாலும் AI பணிகளை வேகப்படுத்த குவாண்டம் ஹார்ட்வேர் பயன்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

குவாண்டம் ஏஐ அடிப்படைகள் மற்றும் குவாண்டம் கணினி 원리 களைப் புரிந்துகொள்வது

குவாண்டம் ஏஐயின் சுருக்கமான வரலாறு

குவாண்டம் ஏஐக்கு பின்னால் உள்ள கருத்துக்கள் குவாண்டம் கணினி மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவில் பல தசாப்தங்களாக முன்னேற்றத்திலிருந்து உருவானவை. குவாண்டம் கணினி என்ற கருத்து 1980களில் பௌதிகவியலாளர் ரிச்சர்ட் ஃபெய்ன்மேன் முன்மொழிந்தார், பாரம்பரிய கணினிகள் சிக்கலான அமைப்புகளை சிமுலேட் செய்ய முடியாததால் குவாண்டம் இயற்பியலை பயன்படுத்த பரிந்துரைத்தார்.

1990களில், முக்கியமான குவாண்டம் ஆல்கொரிதம்கள் இந்த அணுகுமுறையின் திறனை நிரூபித்தன – குறிப்பாக ஷோர் ஆல்கொரிதம் பெரிய எண்களை பகுப்பாய்வு செய்ய, இது குவாண்டம் கணினி குறியாக்கத்தை பாரம்பரிய கணினிக்கு விட விகிதாசாரமாக விரைவாக உடைக்க முடியும் என்பதை காட்டியது.

இந்த முன்னேற்றங்கள் குவாண்டம் இயந்திரங்கள் சில கணக்கீடுகளை பாரம்பரிய கணினிகளுக்கு அப்பால் செய்யக்கூடும் என்பதை சுட்டிக்காட்டின, இது AI மற்றும் இயந்திரக் கற்றலில் இந்த சக்தியை எப்படி பயன்படுத்தலாம் என்பதில் ஆர்வத்தை தூண்டியது.

2000 மற்றும் 2010களில், குவாண்டம் கணினி மற்றும் AI சந்திப்பு உருவாகத் தொடங்கியது. 2013ல், NASA, கூகுள் மற்றும் பல்கலைக்கழகங்கள் NASA-வின் Ames ஆராய்ச்சி மையத்தில் குவாண்டம் செயற்கை நுண்ணறிவு ஆய்வகத்தை (QuAIL) நிறுவின, இது குவாண்டம் கணினி இயந்திரக் கற்றலை மேம்படுத்த மற்றும் கடுமையான கணக்கீட்டு பிரச்சனைகளை தீர்க்க ஆராய்ச்சி செய்யும்.

அதே நேரத்தில், ஆராய்ச்சியாளர்கள் முதல் குவாண்டம் இயந்திரக் கற்றல் ஆல்கொரிதம்களை உருவாக்கத் தொடங்கினர் – குவாண்டம் செயலிகளை பயன்படுத்தி AI மாதிரி பயிற்சியை வேகப்படுத்த மற்றும் துல்லியத்தை மேம்படுத்த முயற்சி செய்தனர். இந்த காலத்தில் D-Wave போன்ற நிறுவனங்கள் வணிக குவாண்டம் கணினிகளை வழங்கின, அவை அனீலிங் முறையை பயன்படுத்தி மிகைப்படுத்தல் மற்றும் AI தொடர்புடைய பணிகளில் சோதிக்கப்பட்டன, ஆனால் வரம்பான அளவில்.

சமீபத்திய ஆண்டுகளில், கவனம் கோட்பாடு மற்றும் மாதிரிகளிலிருந்து நடைமுறை கலவையான அணுகுமுறைகளுக்கு மாறியுள்ளது. IBM, கூகுள், இன்டெல், மைக்ரோசாஃப்ட் மற்றும் பல ஸ்டார்ட்அப்புகள் குவாண்டம் ஹார்ட்வேர் மற்றும் மென்பொருள் உருவாக்கத்தில் ஈடுபட்டு, குவாண்டம் மற்றும் பாரம்பரிய கணினிகளை இணைக்கும் முயற்சியில் உள்ளன.

உதாரணமாக, தற்போதைய ஆராய்ச்சி குறிப்பிட்ட மிகைப்படுத்தல் பிரச்சனைகளுக்கு குவாண்டம் அனீலிங் இயந்திரங்களை மற்றும் இயந்திரக் கற்றல், வேதியியல் சிமுலேஷன் மற்றும் பொருள் அறிவியலுக்கு பொதுவான பயன்பாடுகளுக்கு கேட்-மாதிரி குவாண்டம் கணினிகளை பயன்படுத்துகிறது. கலவையான குவாண்டம்-பாரம்பரிய ஆல்கொரிதம்கள் உருவாகி உள்ளன, இதில் குவாண்டம் செயலி (QPU) பாரம்பரிய CPU/ GPU-களுடன் இணைந்து கணக்கீட்டின் சில பகுதிகளை கையாள்கிறது.

இந்த கலவையான மாதிரி வேறுபாட்டு குவாண்டம் ஈகன்சால்வர் அல்லது கலவையான குவாண்டம் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் போன்ற தொழில்நுட்பங்களில் தெளிவாக காணப்படுகிறது, இதில் ஒரு குவாண்டம் சுற்று கணக்கீட்டின் ஒரு பகுதியை செய்கிறது மற்றும் பாரம்பரிய கணினி மிகைப்படுத்தலை வழிநடத்துகிறது.

தொழில் இன்று ஒரு மாறுபாட்டு கட்டத்தில் உள்ளது – குவாண்டம் ஹார்ட்வேர் இன்னும் ஆரம்ப நிலையில் இருந்தாலும், மெதுவாக மேம்பட்டு வருகிறது, மற்றும் AI பயன்பாடுகளில் குவாண்டம் முன்னிலை (ஒரு உண்மையான பிரச்சனையை பாரம்பரிய கணினிக்கு விட வேகமாக அல்லது சிறப்பாக தீர்க்க) அடைவதற்கான உலகளாவிய போட்டி உள்ளது.

குவாண்டம் ஏஐ வளர்ச்சி மற்றும் முக்கிய நிகழ்வுகளின் சுருக்கமான வரலாறு

குவாண்டம் ஏஐ பயன்பாடுகள்

குவாண்டம் ஏஐ பல துறைகளில் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் திறன் கொண்டது, அதாவது சிக்கலான, தரவுத்தொகை அடிப்படையிலான பிரச்சனைகளை முன்னோக்கிய திறனுடன் சமாளிக்க முடியும். கீழே சில முக்கிய துறைகள் உள்ளன, இங்கு குவாண்டம் ஏஐ தாக்கத்தை ஏற்படுத்த உள்ளது:

இந்த பயன்பாடுகளில் பல இன்னும் பரிசோதனை அல்லது சான்றிதழ் நிலைகளில் உள்ளன என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. இருப்பினும், முன்னேற்றம் வேகமாக உள்ளது. உலகம் முழுவதும் அரசுகள் மற்றும் நிறுவனங்கள் குவாண்டம் கணினி ஆராய்ச்சியில் முதலீடு செய்து வருகின்றன, மற்றும் ஆரம்பக் காட்சிகள் குவாண்டம் அடிப்படையிலான AI சில பிரச்சனைகளை சிறப்பாக சமாளிக்க முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்துகின்றன.

உதாரணமாக, கூகுளின் குவாண்டம் ஏஐ குழு 2019ல் குவாண்டம் மேன்மை பரிசோதனையை (ஒரு குறிப்பிட்ட சீரற்ற சுற்று பிரச்சனையை சூப்பர் கணினியைவிட வேகமாக தீர்க்க) வெற்றிகரமாக செய்தது மற்றும் 2024ல் வில்லோ என்ற புதிய குவாண்டம் செயலியை அறிமுகப்படுத்தியது, இது ஒரு சோதனையில் பாரம்பரிய சூப்பர் கணினிகள் பில்லியன் ஆண்டுகள் எடுத்துக்கொள்ளும் பிரச்சனையை நிமிடங்களில் தீர்க்க முடிந்தது.

இந்த வகையான கூற்றுகள் இன்னும் சீரமைக்கப்படுகின்றன மற்றும் குறுகிய பணிகளுக்கு மட்டுமே பொருந்தினாலும், இது குவாண்டம் முன்னிலை என்ற பெரிய அளவிலான சாத்தியத்தை வெளிப்படுத்துகிறது, இது எதிர்காலத்தில் உண்மையான AI பிரச்சனைகளுக்கு பயன்படுத்தப்படும்.

குவாண்டம் சந்தை மிக விரைவாக முன்னேற்றம் காண்கிறது. இது $35 பில்லியன் சந்தை, 2030க்குள் டிரில்லியன் ஆகும் என கணிக்கப்பட்டுள்ளது. ... இதில் நாம் செய்யப்போகும் முன்னேற்றங்கள் மிகப்பெரியவை.

— பிரையன் ஹாரிஸ், SAS CTO

மற்ற வார்த்தைகளில், நிபுணர்கள் எதிர்காலத்தில் குவாண்டம் ஏஐ மிக வேகமாக வளர்ந்து தொழில்துறைகளின் செயல்பாடுகளை மாற்றும் என்று எதிர்பார்க்கின்றனர்.

பல துறைகளிலும் குவாண்டம் ஏஐ பயன்பாடுகள்

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால பார்வை

ஆர்வம் இருந்தாலும், குவாண்டம் ஏஐ இன்னும் ஆரம்ப நிலையில் உள்ளது, மற்றும் அதன் முழு வாக்குறுதியை நிறைவேற்றுவதற்கு முன்னர் கடுமையான சவால்களை கடக்க வேண்டும்.

கலவையான அணுகுமுறை

இந்த கட்டுப்பாடுகளை கருத்தில் கொண்டு, தற்போதைய குவாண்டம் ஏஐ முன்னேற்றம் கலவையான அணுகுமுறை ஆகும். குவாண்டம் கணினிகள் பாரம்பரிய கணினிகளை மாற்றவல்லவை அல்ல; அதற்கு பதிலாக, குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு சக்திவாய்ந்த இணை செயலிகள் ஆக செயல்படுகின்றன.

நடைமுறையில், CPU, GPU மற்றும் QPU (குவாண்டம் செயலி) ஒன்றாக வேலை செய்கின்றன: AI பணியின் பெரும் பகுதி ஒவ்வொரு தளத்திற்கும் சிறந்த பகுதிக்கு பகிரப்படுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு குவாண்டம் செயலி சிக்கலான அம்சங்களை உருவாக்குதல் அல்லது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியின் மிகைப்படுத்தல் படியை கையாளலாம், அதே சமயம் பாரம்பரிய செயலி தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் இறுதி முடிவுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது.

இந்த கலவையான மாதிரி எதிர்காலத்திற்கும் தொடரும், குவாண்டம் மற்றும் பாரம்பரிய "பிரித்து-வெற்றி" ஒத்துழைப்பு பெரிய பிரச்சனைகளின் பகுதிகளை தீர்க்கும். உண்மையில், நாங்கள் ஏற்கனவே குவாண்டம் வேகப்படுத்திகள் பாரம்பரிய சூப்பர் கணினிகள் மற்றும் AI ஹார்ட்வேர் உடன் இணைக்கப்பட்டுள்ள சோதனைகளை காண்கிறோம்.

குவாண்டம் தொழில்நுட்பம் வளர்ந்துவரும் போது, இந்த ஒருங்கிணைப்பு மேலும் நெருக்கமாகும் – சில ஆராய்ச்சியாளர்கள் குவாண்டம் சிப் மற்றும் பாரம்பரிய சிப் ஒரே கணினி தொகுதியில் அல்லது மேக சூழலில் இணைந்து நேரடி வேலைப்பாடுகளை மிகைப்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கின்றனர்.

எதிர்கால வாய்ப்புகள்

எதிர்காலத்தை நோக்கி, குவாண்டம் ஏஐ எதிர்காலம் மிக promising ஆகும். ஹார்ட்வேர் முன்னேற்றங்கள் (குவிட் எண்ணிக்கை அதிகரித்தல், சிறந்த பிழை விகிதங்கள் மற்றும் புதிய குவிட் தொழில்நுட்பங்கள்) அடுத்த தசாப்தத்தில் எதிர்பார்க்கப்படுகின்றன, மற்றும் ஒவ்வொரு மேம்பாடும் குவாண்டம் கணினிகள் AI பிரச்சனைகளை சமாளிக்கும் பரப்பை நேரடியாக விரிவுபடுத்தும்.

தொழில் திட்டங்கள் (IBM, கூகுள் மற்றும் பிற) 2020களின் இறுதிக்குள் பெரிய மற்றும் நிலையான குவாண்டம் இயந்திரங்களை உருவாக்கும் பாதையை பரிந்துரைக்கின்றன, மற்றும் அடுத்த ஆண்டுகளில் தவறற்ற குவாண்டம் கணினி என்ற முக்கிய கட்டத்தை அடைவதற்கான வாய்ப்பு உள்ளது. இந்த ஆராய்ச்சி அடுத்த 5 முதல் 10 ஆண்டுகளில் வளர்ந்துவரும் போது, நிபுணர்கள் மிகப்பெரிய குவாண்டம்-AI முன்னேற்றங்களை எதிர்பார்க்கின்றனர், இது நமது முறைகளை மாற்றி சிக்கலான பிரச்சனைகளை புதிய முறையில் தீர்க்கும்.

நாம் ஆரம்பகட்ட நடைமுறை குவாண்டம் முன்னிலை (மிகைப்படுத்தல் அல்லது மருந்து வடிவமைப்புக்கான பொருள் சிமுலேஷன் போன்ற சிறப்பு துறைகளில்) காணலாம், பின்னர் தொழில்நுட்பம் வளர்ந்தபோது பரவலான தாக்கங்கள் ஏற்படும்.

முக்கியமாக, உலகம் முழுவதும் அரசுகள் மற்றும் நிறுவனங்களின் பெரும் முதலீடுகள் முன்னேற்றத்தை வேகப்படுத்துகின்றன. தேசிய குவாண்டம் முயற்சிகள் (அமெரிக்கா, ஐரோப்பா, சீனா மற்றும் பிற) மற்றும் IBM, கூகுள், மைக்ரோசாஃப்ட், அமேசான், இன்டெல் மற்றும் வளர்ந்து வரும் ஸ்டார்ட்அப்புகள் (IonQ, Rigetti, Pasqal, D-Wave மற்றும் பல) குவாண்டம் ஏஐயை உண்மையாக்க பெரும் வளங்களை செலுத்துகின்றன.

இந்த உலகளாவிய முயற்சி குவாண்டம் கணினிகளை உருவாக்குவதற்கே அல்ல, அதே சமயம் AI பயன்பாடுகளில் அவற்றை திறம்பட பயன்படுத்த குவாண்டம் ஆல்கொரிதங்கள், மென்பொருள் கட்டமைப்பு மற்றும் பணியாளர்களை உருவாக்குவதற்கும் ஆகும்.

தொழில்நுட்ப சமூகத்தில் ஒருமனதான கருத்து, நிறுவனங்கள் இப்போது குவாண்டம் ஏஐயை ஆராயத் தொடங்க வேண்டும் – பரிசோதனை மட்டுமே என்றாலும் – எதிர்கால முன்னேற்றங்களுக்கு தயாராக இருக்க. ஆரம்ப ஏற்றுக்கொள்ளுநர்கள் குவாண்டம் கணினி பரிபகுத்து அடைந்தபோது போட்டி முன்னிலை பெற தயாராகி வருகின்றனர்.

குவாண்டம் ஏஐ வளர்ச்சி சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால பார்வை

முடிவு: குவாண்டம் ஏஐ புரட்சியினை

சுருக்கமாக, குவாண்டம் ஏஐ நமது காலத்தின் இரண்டு மிக மாற்றத்தைக் கொண்ட தொழில்நுட்பங்களின் சந்திப்பை பிரதிநிதித்துவம் செய்கிறது – குவாண்டம் கணினி மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு. குவாண்டம் நிகழ்வுகளை பயன்படுத்தி AI திறன்களை மேம்படுத்துவதன் மூலம், இது முன்பு தீர்க்க முடியாத பிரச்சனைகளை தீர்க்க வாக்குறுதி அளிக்கிறது, சிக்கலான மிகைப்படுத்தல்களை உடைக்கும் முதல் இயற்கையின் மிகச் சிக்கலான அமைப்புகளை மாதிரியாக்கும் வரை.

இன்னும் வளர்ந்து கொண்டிருப்பினும், குவாண்டம் ஏஐ AI மற்றும் கணினி எதிர்காலத்தை மறுபரிமாற்றம் செய்ய தயாராக உள்ளது, குவாண்டம் ஹார்ட்வேர் மேம்படும் போது. அடுத்த ஆண்டுகளில், குவாண்டம் ஏஐ பரிசோதனை காட்சிகளிலிருந்து நடைமுறை தீர்வுகளுக்கு மாறி, வணிகம், அறிவியல் மற்றும் பிற துறைகளில் புதிய வாய்ப்புகளை திறக்கும்.

பயணம் இன்னும் தொடங்கியது, ஆனால் அதன் சாத்தியமான தாக்கம் மிகப்பெரியது – கணக்கீட்டு புதுமையின் புதிய காலத்தை நுழையும் போது கவனிக்க வேண்டிய துறை ஆக குவாண்டம் ஏஐ உள்ளது.