D-Wave lança plug-in de solução híbrida para aplicativos de aprendizado de máquina

A D-Wave revelou um novo plug-in de solução híbrida para seleção de recursos para seu Ocean SDK, uma capacidade que visa ajudar as empresas a aproveitar a tecnologia quântica para otimizar o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina (ML) em um momento em que muitas empresas estão adotando IA e tecnologias de ML

O plug-in do solucionador híbrido, agora disponível para download, permite que os desenvolvedores incorporem mais facilmente o quantum na seleção de recursos para fluxos de trabalho de ML. A D-Wave disse que foi desenvolvida para se integrar perfeitamente ao scikit-learn, uma biblioteca de ML de última geração padrão do setor para Python.

De acordo com a IDC, 78% das organizações acreditam que os projetos orientados por IA têm um impacto significativo ou muito significativo nos resultados de negócios, mas os projetos podem ser complexos e demorados, valorizando qualquer ferramenta que possa simplificar esses esforços

“A tecnologia emergente de IA/ML para descoberta e reutilização de recursos pode facilitar o valor do time-to-business mais rápido, sintetizando informações em toda a empresa”, disse Kathy Lange, diretora de pesquisa de IA e automação da IDC.

“Ouvimos dos clientes que a combinação de soluções híbridas quânticas com recursos a seleção no treinamento do modelo AI/ML é importante para acelerar o impacto nos negócios”, acrescentou Murray Thom, vice-presidente de inovação de negócios quânticos da D-Wave. “Este plug-in representa mais um exemplo de como o D-Wave está facilitando fluxos de trabalho quânticos de ML e facilitando a incorporação de otimização nos esforços de seleção de recursos.”

A seleção de recursos - um bloco de construção fundamental do aprendizado de máquina - é o problema de determinar um pequeno conjunto das características mais representativas para melhorar o treinamento do modelo e desempenho no ML. Com o novo plug-in, que abstrai formulações de otimização complexas, os desenvolvedores de ML não precisam ser especialistas em otimização ou solução híbrida para obter os benefícios comerciais e técnicos de ambos. Os desenvolvedores que criam aplicativos de seleção de recursos podem criar um pipeline com o scikit-learn e incorporar os solucionadores híbridos da D-Wave a esse fluxo de trabalho com mais facilidade e eficiência, disse D-Wave.

Dan O'Shea cobriu telecomunicações e tópicos relacionados, incluindo semicondutores, sensores, sistemas de varejo, pagamentos digitais e computação/tecnologia quântica por mais de 25 anos.

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• Fonte: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/d-wave-unveils-hybrid-solver-plug-in-for-machine-learning-apps/