量子コンピューティングは人工知能をどのように変えるのでしょうか?

「量子」と「コンピューティング」という用語が言及されると、「スタートレック」のような SF 番組を思い浮かべるのは簡単です。量子コンピューティングは、重ね合わせ、干渉、もつれの集合的な特性を利用して計算を高速に実行します。幸いなことに、ほとんどの人は詳細を気にする必要はなく、量子コンピューティングとはより高速なデータ アクセスとより安全なネットワークを意味するということだけを知っておく必要があります。

ドキュメントを保存し、リンクをクリックし、写真を撮るたびに、人々はデータの作成者であると同時に消費者でもあります。世界では毎日少なくとも 2.5 EB のデータが生成されています。大量のデータは、人工知能が使用する効果的な機械学習の基礎を提供します。アルゴリズムが消費する情報が多ければ多いほど、その予測や決定はより成功します。ただし、指数関数的な成長とクエリの複雑さの増大には、量子コンピューティングが提供する速度と安定性が必要です。

人工知能はビッグデータに基づく一般的なテクノロジーです。データセットを分析することで、AI はパターンを特定し、イベントを予測できます。これまで、人工知能を向上させるボトルネックは、データの収集と保存のコストでした。現在の課題は、妥当な時間枠内で有意義な結果を消費、検索、提供することですが、量子コンピューティングがそれを助けます。

ビジネス意思決定プロセスの改善

量子コンピューティングの未来に向けて進むにつれて、生産性の向上とより迅速な意思決定がその応用のテーマとなるでしょう。データを分析し、傾向を予測し、ターゲット ユーザーにリーチすることには、大きな利点があります。

量子コンピューティングと人工知能は、企業のビジネス意思決定プロセスにどのように価値をもたらしますか?各業界部門で特定された次の可能性を検討してください。

(1) 財務

不正行為の検出を強化し、資産価格を決定し、取引活動をシミュレートし、過去のデータを分析して市場予測を改善し、財務リスクを制限します。

(2) 公共事業とエネルギー

• エネルギー システム データを処理して、グリッドの最適化を支援します。
• 顧客分析を表示して、使用状況、好み、将来のニーズを予測します。
• 気象データや市場動向 (電気自動車の台数の増加など) を含めてシミュレーションを拡張し、サービスを維持するために必要となる可能性のあるインフラストラクチャのアップグレードについての洞察を得ることができます。

(3) 航空

• 予測分析を使用して、航空会社のスケジュールと人員配置を支援します。
• 洗練されたシナリオ モデリングを使用して、機械の故障、気象現象、さらには新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の問題などの運用上の混乱から回復します。

(4) 保険

• 災害モデリングのための気象シミュレーションを実行して、保険契約限度額の策定を推進し、顧客の価格設定をガイドします。
• 保険請求機能を自動化し、好みを予測し、先制的な製品とサービスの推奨事項を提供する方法を見つけて、顧客を引き付け、維持します。

(5) 小売

年間売上を追跡して、在庫ニーズを予測し、サプライ チェーン管理の問題を管理します。

(6) ヘルスケア

• 予想される効果、潜在的な副作用、および禁忌を概説する製薬会社からの情報を提供します。
• 量子シミュレーションと多変量シナリオの力を活用して、年齢、性別、基礎疾患、地理的位置を説明し、治療計画オプションの結果を予測します。
• すべての医療画像に即座にアクセスできるようにするとともに、異常と異常の比較分析を提供します。
• 管理プロセスを簡素化および自動化し、サービスのボトルネックを特定し、コストのかかる冗長性を排除し、医療リソースへの患者のアクセスを増やします。

人工知能と量子コンピューティングのセキュリティ

セキュリティの脅威と攻撃の進化に追いつくことは、常に課題でした。 AI のデータ分析機能と量子コンピューティングの速度を組み合わせることで、企業は潜在的なセキュリティ リスクをより適切に予測し、潜在的なサイバー攻撃から防御できるようになります。

量子コンピューティングと人工知能が進歩するにつれて、データの検証が分析と同じくらい重要であることを理解することが重要です。データの武器化、分析の破壊、AI システムによる経験的学習の破壊は、無視すべきではない新たな形態のサイバーテロです。

量子コンピューティングと人工知能は DevOps を補完します

量子コンピューティングと人工知能は、ビジネスの優先順位と目標の決定、新しいソフトウェア ソリューションの設計と開発に取り組む DevOps チームにとって強力な味方です。既存のアプリケーションの継続的なメンテナンスとテストを管理します。

DevOps チームは、人工知能によって提供されるデータを表示して、回帰テスト、機能テスト、ユーザー受け入れテストを支援できます。量子コンピューティングは、大規模な組織内のさまざまなサイロ化された部門など、多数のソースからのデータを迅速かつ効率的に処理する機能を AI に提供するため、テストを一貫性のある包括的なものにすることができます。

量子コンピューティングと人工知能を使用して IT 運用を支援

企業の IT システムのどこが攻撃に対して脆弱ですか?ハードウェアまたはソフトウェアをアップグレードする必要があるのはいつですか?どうすればインシデントをより早く解決できるでしょうか?自動化できるタスクの管理にどれくらいの時間が費やされていますか?この種の IT 運用に関する質問には、ビッグ データ分析を通じて最もよく答えられます。量子コンピューティングによって提供される速度により、これらの AI クエリは運用データを完全に可視化し、リアルタイムの洞察を提供できます。

企業が量子コンピューティングと人工知能を活用するにつれて、これらのテクノロジーが病気の治療法の開発、交通渋滞の緩和、機密データの保護にどのように役立ち、人類に真の利益をもたらすのかを知ることは、さらにエキサイティングなことになるでしょう。

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