QCI, miliony sposobów dopasowują Reservoir Quantum Computing do AI

Quantum Computing Inc (QCI) podpisało protokół ustaleń z milionową firmą zajmującą się sztuczną inteligencją, w ramach której obie firmy będą badać korzyści płynące z połączenia technologii uczenia maszynowego Reservoir Quantum Computing (RQC) firmy QCI z algorytmami AI milionów dróg.

„To pierwsze wspólne komercyjne zastosowanie naszej technologii obliczeniowej zbiorników. W ciągu ostatnich kilku miesięcy przeprowadziliśmy wiele wewnętrznych testów naszych systemów, co utwierdziło nas w przekonaniu, że istnieje możliwość przekształcenia świata sztucznej inteligencji za pomocą kwantowej” — powiedział Robert Liscouski, dyrektor generalny QCI. „Rynek jest już zaznajomiony z tym, co ChatGPT i inne algorytmy sztucznej inteligencji mogą zrobić z klasycznymi komputerami. Mamy nadzieję, że dzięki naszemu unikalnemu kwantowemu sprzętowi fotonicznemu dostosowanemu do przyspieszania aplikacji sztucznej inteligencji poprzez rozwiązywanie istniejących i pojawiających się wyzwań, takich jak zużycie energii, koszt systemów, wymagania dotyczące rozmiarów danych szkoleniowych i szybkości przetwarzania, znacznie przyczynimy się do rosnącego zainteresowania i zapotrzebowania na sztuczną inteligencję. Jeśli zrobimy postępy zgodnie z oczekiwaniami, powinniśmy znaleźć się na rynku z skomercjalizowaną aplikacją lub produktem do końca 2023 roku, jeśli nie wcześniej”.

W komunikacie prasowym QCI szczegółowo wyjaśniono, czym jest przetwarzanie zbiorników i jak kwantowe mogą pomóc:

„Reservoir computing to rodzaj techniki uczenia maszynowego, która wykorzystuje stały, losowy „reservoir” połączonych węzłów do wykonywania obliczeń na danych wejściowych. Zbiornik jest złożonym układem dynamicznym, który ma wielowymiarową przestrzeń stanów i wykazuje nieliniowe i chaotyczne zachowanie. Dane wejściowe podawane są do rezerwuaru, który przetwarza je w sposób nieliniowy, a dane wyjściowe uzyskuje się przez odczytanie liniowej kombinacji stanów rezerwuaru. Kluczową zaletą obliczeń rezerwuarowych jest to, że rezerwuar można wstępnie przeszkolić przy użyciu prostych losowych połączeń, a następnie wykorzystać go jako ekstraktor stałych elementów do szerokiego zakresu zadań. Obliczenia zbiornikowe zostały z powodzeniem zastosowane w różnych zastosowaniach, w tym w przewidywaniu szeregów czasowych, rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu obrazu i wideo oraz systemach sterowania. Istnieją jednak ograniczenia klasycznego przetwarzania zasobów, szczególnie w szkoleniu komputera, które może zająć dużo czasu i wymagać dużo energii.

Kwantowe obliczenia rezerwuarowe to odmiana klasycznego przetwarzania rezerwowego, które wykorzystuje mechanikę kwantową, taką jak zasady superpozycji i splątania, do tworzenia sieci neuronowych wzmacnianych kwantowo. Obliczenia zbiorników kwantowych mają wiele znaczących zalet w porównaniu z klasycznymi obliczeniami zbiorników, a mianowicie zwiększoną łączność i pojemność, mniejsze obciążenie szkoleniowe i wzmocnione bezpieczeństwo. Systemy fotoniczne w QCI zapewniają również dodatkowe korzyści w postaci wysokiej efektywności energetycznej, wszechstronności i skalowalności”.

QCI RQC może przetwarzać pliki audio i umożliwiać inteligencji emocjonalnej bezpośrednie przetwarzanie zupełnie nowego medium głosu, tworząc aplikacje, które rozszerzą sztuczną inteligencję na użyteczne zastosowania biznesowe i osobiste. Może to pomóc w stworzeniu przełomu dla inteligentnej emocjonalnie platformy firmy Millionways, która ma na celu dostarczanie użytkownikom informacji zwrotnych na podstawie ich emocjonalnego IQ i wglądu w osobowość, ale obecnie jest oparta na tekście. Dodanie wymiaru głosu może pozwolić inteligentnej emocjonalnie sztucznej inteligencji na ciągłe karmienie wpisami mowy, takimi jak pamiętnik, rozpoznawaniem wzorców i nieświadomych nastrojów w mowie i zwraca użytkownikowi indywidualną analizę osobowości opartą na nauce i empatii. 

QCI i firmy milionowe z siedzibą w Nowym Jorku powiedziały, że jeśli ich wstępna weryfikacja koncepcji zakończy się sukcesem, opracują wspólny plan marketingowy i biznesowy, aby wykorzystać możliwości komercyjne. Oczekuje się, że wyniki tego projektu zostaną opublikowane w połowie roku.

Dr Yuping Huang, główny naukowiec kwantowy QCI, stwierdził: „Od samego początku wszystkie nasze wysiłki rozwojowe strategicznie koncentrowaliśmy na fotonice kwantowej, w pełni doceniając wszystkie znaczące zalety w porównaniu z innymi metodologiami i platformami. Mamy nadzieję, że wykorzystamy najnowocześniejszy sprzęt fotoniczny, który dobrze nadaje się do obsługi kwantowego przetwarzania danych, a tym samym znaczne oszczędności kosztów i czasu. Najbliższy plan strategiczny QCI polega na komercyjnym udostępnieniu naszego RQC społeczności AI do używania i eksplorowania wielu różnych aplikacji”.

Martin Cordsmeier, dyrektor generalny milionways, dodał: „Z entuzjazmem czekamy na współpracę z QCI, aby zademonstrować, w jaki sposób nasze zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji skorzystają z kwantowych technologii informacyjnych. milionways ma już na rynku szereg praktycznych możliwości, takich jak inteligentna emocjonalnie sztuczna inteligencja, która pomaga firmom w budowaniu właściwych zespołów i rozwijaniu silnej kultury z wysoce zmotywowanymi pracownikami za pomocą naszej tekstowej platformy do analizy osobowości… Reservoir Quantum Computer firmy QCI, ze swoimi możliwościami do przetwarzania plików audio, doda niesamowitego wymiaru do naszej platformy AI i otworzy zupełnie nowe rynki, aby umożliwić użytkownikom interakcję głosową zamiast pisania tekstu. Wyobraź sobie aplikacje: wszystko, od rozrywki po medycynę, po zapewnienie, że ludzie mają z kim porozmawiać, kiedy potrzebują się porozumieć. Starsi użytkownicy, którzy są odizolowani i samotni, odnieśliby ogromne korzyści”.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/qci-millionways-match-reservoir-quantum-computing-with-ai/