兩大技術融成「量子機器學習」 顛覆未來數據分析方法

編譯/李寓心

在現今不斷發展的技術領域中,其實還有一個持續激發科學家和研究人員想像的領域—「量子機器學習」(QML)。量子運算機器學習是當代科技中,可謂是最有前途的兩項技術,透過這些學科的融合,幾年後可能將以人類無法想像的方式,徹底顛覆資料分析的方法。

量子運算和機器學習徹底顛覆資料分析的方法。(圖/123RF)

根據報導,量子技術的主要優勢在於,可使量子電腦利用量子位元達到量子疊加(Quantum Superposition)的效果,代替傳統電腦無法做到的方式,來處理大量數據。此外,若量子位元出現量子糾纏(Quantum entanglemen)現象,即使它們在物理上相距很遠,但可使量子電腦能最佳化、模擬和數據分析中的複雜問題,其效率是傳統電腦無可比擬。

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因此,量子機器學習是量子運算和傳統機器學習之間的橋樑,將量子運算的優勢,與傳統機器學習中,開發的強大演算法和技術結合起來,能以多種關鍵方式徹底改變資料分析,例如:

  • 速度和效率

與傳統演算法相比,量子演算法提供指數級的加倍效率,意味著在大型資料庫或分解大數據等任務,在傳統電腦上可能需要幾個世紀的時間,但使用量子電腦可以在幾分鐘或幾秒鐘內完成。

  • 模擬量子系統

基本上量子電腦,擅長模擬量子系統,這對傳統電腦來說,是一項極具挑戰性的任務。因此這一功能,對材料科學、藥物發現和化學等領域來說至關重要,所以資料分析師可以利用QML準確、快速地建模和分析複雜的量子現象。

  • 量子增強機器學習演算法

研究人員現已正在開發,專門為量子電腦設計的機器學習演算法,這些演算法可解決最佳化問題、執行資料聚類,並以更高的準確度和效率進行預測,而量子機器學習模型,可揭示資料中隱藏的模式,從而獲得更精準的建議和預測。

  • 增強安全性

量子機器學習,對資料安全也會產生影響,因為量子運算有可能會破解廣泛使用的加密方法,但同時也可以促進量子加密技術的發展,即使在量子電腦盛行的世界中,也能確保敏感數據的安全。

總體來說,量子機器學習所帶來的優勢,也潛在非常廣泛的應用範圍,涵蓋各個領域,包括醫療保健的藥物發現領域,QML可分析大範圍的化學空間,加速識別新候選藥物的過程,還可透過分析患者數據,提供患者客製化治療方案;財務方面,則能透過QML預測市場趨勢,檢測金融數據中的異常狀況,改變高頻交易和風險管理領域。

氣候建模方面,QML能提供氣候科學家,更準確模擬複雜的氣候系統,有助於氣候預測、資源管理和政策決策;人工智慧領域,可藉由量子機器學習更快、更有效地,訓練深度神經網路,增強人工智慧模型,幫助在自然語言處理、電腦視覺和自主系統方面取得突破。

資料來源:Analytics Insight

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