Kuantum Bilişim ve Makine Öğrenimi Birbirini Nasıl Etkileyecek?

Buradasınız

Kuantum Bilişim ve Makine Öğrenimi Birbirini Nasıl Etkileyecek?
Kuantum bilişimin kuruluşunuzu nasıl etkileyeceğini düşünmeye başlamadıysanız, hemen harekete geçmelisiniz. Kuantum bilişim hızla sektörlere dahil oluyor ve özellikle AI üzerinde önemli etkilere sahip olacak gibi gözüküyor.

Kuantum bilişim ve makine öğreniminin birlikte nasıl çalışacağı söz konusu olduğunda, işletmelerin kuantumun geleceği için planlama yapmaya başlamasının zamanı geldi gibi. Çünkü kuantum bilişim hızla gerçeklik haline geliyor.

Boston'daki 2019 AI Dünya Konferansı ve Expo'da kuantum bilişim paneli sırasında konuşan Boston Consulting Group'un proje lideri Matt Langione, işletmelerin teknolojinin endüstrilerini nasıl etkileyeceğini araştırmaya başlamak için beklememesi gerektiğini söyledi. Kuantum bilişimin avantajlarından yararlanmak için gereken beceriler ve kuantum altyapısının masrafı, bu alan daha da olgunlaşınca onu “doğrudan satın alamayacağınız” bir şey haline getireceğinden bahsetti.

Kuantum Bilgisayar Ne Durumda?
Kuantum bilişim tarafından yönlendirilen bir geleceğe hazırlanmak yeni bir aciliyet kazandı, çünkü Google, klasik bilgisayarların binlerce yıl sürdüreceği bir işlemi birkaç dakika içinde gerçekleştirebilen kuantum bilgisayar çalışmaları hakkında bilgiler paylaşıyor. Şirket, kuantum bilgisayarların klasik bilgisayarların üstesinden gelemeyeceği sorunları çözebileceğini dile getiriyor.

Bazılarının Google'ın işleme testini nasıl yapılandırdığını ve iddiasının meşruiyetini sorgulamasına rağmen, duyurular en azından kuantumda bir ilerleme işareti ve neyin geleceğine dair bir gösterge olarak göze çarpıyor. Kuantum bilişim ile teorik olarak mümkün olan işlem gücündeki üstel artış, örneğin ilaç keşfi, siber güvenlik ve genel AI için etkilerini gösterecek gibi duruyor.

Langione , “Kuantum bilişim ve makine öğrenimi, günümüzün modellerinden çok daha karmaşık koşulları yansıtan modelleri mümkün kılacaktır. Bu, finansal portföy optimizasyonu, akışkanlar dinamiği simülasyonları ve malzeme tasarımı gibi kullanım durumlarında büyük bir nimet olacaktır.” diyor.

Accenture AI Danışmanlık ve Akıllı Çözümler lideri Ahmed El Adl, bu tür gelişmiş Ar-Ge’nin, kuantum güdümlü makine öğreniminin en büyük yararlanıcısı olacağını söylüyor. Ayrıca geleneksel bilgisayarların, günümüzün makine öğrenimi ve AI uygulamalarının çoğunu güçlendirmek için iyi bir iş çıkardığını aktarıyor. “Benzer kullanım durumlarında, aslında kuantum bilişim fazla değer katamayacak gibi gözüküyor. Chatbots veya doğal dil işleme için kuantum bilişime ihtiyacımız yok. Ancak, Ar-Ge kuruluşlarıyla yeni ürünlerin geliştirilmesi hakkında konuştuğumuzda, bugün hesaplama yeteneklerinin sınırlarına ulaştığımızı söylüyorlar. Yaşam değiştiren uygulamalar için kuantum bilişime ihtiyacımız olacak." diyor.

El Adl’a göre, gerçek zeka üç alandan oluşur: öğrenme, bilgi temsili ve akıl yürütme. “Bugünlerde AI aslında makine öğrenimi ile eşdeğerdir, bu yüzden ilk bölümle bağdaştırılır. Ancak, bilgiyi yeni durumlara genelleştirme ve bağlamsal anlam yükleme yetenekleri bugünün bilgisayarları için çok karmaşık problemlerdir. Kuantum bilgisayarlar bu tür karmaşıklığı işleyebiliyorsa, sonuçlar neredeyse tüm endüstrilerde önemli olabilir.” diye ekliyor.

Yine de, kurumlarda kuantum bilişim ve makine öğreniminin etkin kullanımı için bir dizi engelin aşılması gerekiyor. Kuantum Ekonomik Kalkınma Konsorsiyumundan Celia Merzbacher, kuantum bilişimde gelişmeyi engelleyen bir açık olduğunu söylüyor. "Şu anda arz ve talep arasında büyük bir uyumsuzluk var. Kuantum okuryazarlığı olan insanlara büyük bir ihtiyaç var." diyor.

Merzbacher’e göre mevcut işgücünün vasıflandırılması, işletmelerin kuantum yetenekleri oluşturması için gerçekçi bir yoldur. Ayrıca kuantum bilgisayarların yakın zamanda mevcut bilgisayarların yerini almasının da muhtemel olmadığını söylüyor.

Klasik bilgisayarlar büyük olasılıkla, kuantum bilgisayarların özel görevler için adım atmasıyla birlikte, bir işletmenin iş yükünün çoğunu ele almaya devam edecektler. Bugünün veri bilimcileri, kuantum yeteneklerinin hâlihazırda yaptıkları derin öğrenme ve makine öğrenimini nasıl geliştirebileceğini ve ortaya çıkan bu kaynaklara ne zaman müdahil olacaklarını öğrenmek zorunda kalacaklar.

Langione ayrıca, klasik ve kuantum bilişimin en iyisini birleştiren bir hibrit modelin, teknoloji daha yaygınlaştıkça kuantum bilişimi ve makine öğrenmesini bir araya getirmenin en iyi yolu olacağını söylüyor.

"Bugün ve gelecekte önemli algoritmaların tümü hibrit algoritmalar olacak" diye ekliyor.

Peki sizler kuantum bilişimin geleceği hakkında ne düşüyorsunuz? Yorum olarak bizlerle paylaşabilirsiniz.
 
 
Kaynak: SearchCIO
 
Bu yazıyı okuyanlar, bunları da okudu;
Yakın Geleceğin En Popüler 10 Yeni Mesleği
2019 ve Sonrası için Yazılım Testi Eğilimleri
Yıkıcı Teknolojiler Kapımızda!

Yazar: Ebru Yengin

BENZER YAZILAR