D-Wave dévoile un plug-in de solveur hybride pour les applications d'apprentissage automatique

Republié par Platon

Suiveurs: 0

D-Wave Systems a récemment annoncé un lancement sur AWS Marketplace, offrant aux fournisseurs un moyen plus accessible d'utiliser sa technologie.

By Dan O'Shea posté le 20 mars 2023

D-Wave a dévoilé un nouveau plug-in de solveur hybride pour la sélection de fonctionnalités pour son SDK Ocean, une capacité qui vise à aider les entreprises à tirer parti de la technologie quantique pour rationaliser le développement d'applications d'apprentissage automatique (ML) à un moment où de nombreuses autres entreprises adoptent l'IA et technologies de machine learning

Le plug-in de solveur hybride, désormais disponible en téléchargement, permet aux développeurs d'intégrer plus facilement quantum dans la sélection de fonctionnalités pour les flux de travail ML. D-Wave a déclaré qu'il est conçu pour s'intégrer de manière transparente à scikit-learn, une bibliothèque ML de pointe et standard de l'industrie pour Python.

Selon IDC, 78 % des organisations estiment que les projets axés sur l'IA ont un impact significatif ou très significatif sur les résultats commerciaux, mais les projets peuvent être complexes et chronophages, ce qui privilégie tous les outils capables de rationaliser ces efforts.

« La technologie AI/ML émergente pour la découverte et la réutilisation des fonctionnalités peut accélérer la création de valeur commerciale, en synthétisant les informations dans toute l'entreprise », a déclaré Kathy Lange, directrice de recherche pour l'IA et l'automatisation chez IDC.

"Nous entendons des clients dire que la combinaison de solutions hybrides quantiques avec des fonctionnalités la sélection dans la formation des modèles d'IA/ML est importante pour accélérer l'impact commercial », a ajouté Murray Thom, vice-président de l'innovation commerciale quantique chez D-Wave. "Ce plug-in représente un autre exemple de la façon dont D-Wave facilite les flux de travail de ML quantique et facilite l'intégration de l'optimisation dans les efforts de sélection des fonctionnalités."

La sélection des fonctionnalités - un élément clé de l'apprentissage automatique - est le problème de déterminer un petit ensemble des caractéristiques les plus représentatives pour améliorer la formation du modèle et performances en ML. Avec le nouveau plug-in, qui élimine les formulations d'optimisation complexes, les développeurs ML n'ont pas besoin d'être des experts en optimisation ou en résolution hybride pour obtenir les avantages commerciaux et techniques des deux. Les développeurs qui créent des applications de sélection de fonctionnalités peuvent créer un pipeline avec scikit-learn, puis intégrer plus facilement et plus efficacement les solveurs hybrides de D-Wave dans ce flux de travail, a déclaré D-Wave.

Dan O'Shea a couvert les télécommunications et des sujets connexes, notamment les semi-conducteurs, les capteurs, les systèmes de vente au détail, les paiements numériques et l'informatique/la technologie quantique pendant plus de 25 ans.