A chave para aplicativos de IA de computação quântica: linguagens de programação flexíveis

O avanço da computação quântica tem a promessa de remodelar a inteligência synthetic (IA) como é conhecida e implantada hoje. Esse desenvolvimento está expandindo drasticamente o alcance empresarial e comercial da IA, talvez até se aproximando da inteligência synthetic geral. E há outra promessa de convergência da computação quântica, IA e linguagens de programação em um único ambiente computacional.

Os efeitos potenciais dessa coalescência de capacidades são nada menos que formidáveis. Os aplicativos de aprendizado profundo serão executados muito mais rapidamente. Os problemas que eles resolvem atingirão uma complexidade que desafia as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina avançado. A IA estatística e simbólica funcionará em conjunto, enquanto as verticais da produção de energia ao financiamento colherão os benefícios.

Nada disso ocorrerá, no entanto, sem a habilitação de linguagens de programação de IA flexíveis. Essas linguagens de programação são indispensáveis ​​para escrever algoritmos de IA reforçada pela computação quântica para criar aplicativos avançados com o poder de transformar os casos de uso para os quais são implantados.

Ao aproveitar essas linguagens de programação adaptáveis ​​com o poder de suportar paradigmas para orientação a objetos, reflexão, programação processual e funcional e metaprogramação, as organizações podem aproveitar essa conjunção de recursos para alcançar um grau de produtividade horizontal que não seria possível de outra forma.

Linguagens de programação

Como a base para escrever aplicativos de IA quântica eficazes, as linguagens de programação adaptáveis ​​sob medida para essa tarefa são imensamente úteis para os desenvolvedores. Essas linguagens de alto nível facilitam a abreviação do pace necessário para escrever o código enquanto aumentam a taxa de transferência ao fazê-lo. Os melhores envolvem programação funcional, que muitas vezes é contrastada e considerada awesome à programação imperativa.

A capacidade dinâmica dessas linguagens de IA de mudar enquanto o programa está em execução é awesome às linguagens que dependem de um método em lote, no qual o programa deve ser compilado e executado antes das saídas. Além disso, essas linguagens de programação de IA quântica permitem que dados e código sejam escritos como expressões. Como as funções nessas estruturas são escritas como listas, elas são prontamente processadas como dados, de modo que programas específicos podem manipular outros programas por meio de metaprogramação – o que é elementary para sua flexibilidade subjacente. Essa vantagem também se traduz em benefícios de desempenho em que essas linguagens operam muito mais rapidamente em aplicativos – como os de bioinformática envolvendo genômica – auxiliados por várias dimensões da IA.

O efeito IA

Quando habilitado por linguagens de programação flexíveis para o desenvolvimento de IA, a computação quântica permite que as organizações realizem cálculos de IA muito mais rápido e em maior escala do que poderiam. Essas linguagens de programação também sustentam as abordagens de IA estatísticas e simbólicas aprimoradas pela computação quântica. Problemas de otimização, por exemplo, são tradicionalmente resolvidos em configurações de grafos de conhecimento que suportam inferências inteligentes entre restrições.

Para aplicações de aprendizado de máquina avançado (ML), escrever algoritmos de IA fortalecidos pela computação quântica reduz o pace necessário para trazer novos produtos farmacêuticos ao mercado, por exemplo. Existem até aplicativos de ciência de dados que são universalmente aplicáveis ​​para treinar melhores modelos de ML com menos sobrecarga computacional. Em todos esses casos de uso, a chave para conceber soluções de IA aprimoradas pela computação quântica é a variedade de linguagens de programação que capacitam os desenvolvedores a escrever algoritmos que se beneficiam inequivocamente da velocidade e escalabilidade dos métodos de computação quântica.

Computação quântica

Embora existam vários outros, as duas principais maneiras pelas quais a computação quântica fornece os benefícios acima são por meio de cálculos quânticos e recozimento quântico. Cada uma dessas funções envolve {hardware} especializado para computadores quânticos que são mais eficazes do que os computadores tradicionais para resolver problemas na escala e na velocidade em que a IA se torna sobrecarregada. Computadores quânticos codificam informações como 0’s, 1’s ou ambos – simultaneamente – em bits quânticos (qubits), enquanto os computadores tradicionais só podem codificá-los como 0’s ou 1’s. A capacidade de sobrepor esses estados é uma das maneiras pelas quais as máquinas quânticas processam quantidades gigantescas de dados de uma só vez.

Outra é através do recozimento quântico, que reflete a natureza, pois get to the bottom of até problemas NP-difíceis ao atingir o estado de energia mais baixo do computador. Computadores tradicionais levam um pace exponencial para resolver certos problemas, como preocupações com questões de otimização relacionadas a veículos, consumo de combustível, objetivos de entrega e outros. Os métodos de recozimento quântico aceleram o pace necessário para obter respostas para esses problemas, fornecendo um grau de eficiência acionável que é essencial para equipamentos de logística ou roteamento nos setores de viagens e transporte.

O gatekeeper da linguagem de programação

Os benefícios da aplicação da computação quântica para acelerar e reforçar a utilidade geral da IA ​​para a sociedade e a empresa são aparentes. Muito menos atenção, no entanto, é dada às linguagens de programação usadas para projetar esses aplicativos de IA quântica. Esses frameworks são os guardiões do futuro da IA ​​quântica. Organizações perspicazes as estão utilizando para capitalizar esse desenvolvimento crescente.

Jans Aasman, Ph.D., é especialista em ciência cognitiva e CEO da Franz Inc.