Seuraava artikkeli auttaa sinua: Kvanttilaskennan ja generatiivisen tekoälyn synergiaetujen hyödyntäminen
Jos luulit, että generatiivinen tekoäly voisi tuottaa tekstiä ja kuvia, mieti uudelleen. Se voi tehdä paljon enemmän vakavammille ja monimutkaisemmille ongelmille – se tarvitsee vain kvanttivahvistuksen. Tämä kvanttigeneratiiviseksi tekoälyksi kutsuttu uusi oppimiskenttä on täydellinen avioliitto generatiivisen tekoälyn ja kvanttilaskennan erittäin vilkkaan alueen välillä ja yhdistää molempien edut.
Eksklusiivisessa keskustelussa Prateek Jainin, Fractalin kvanttilaskentaa johtavan tutkijan ja arkkitehdin kanssa, keskustelemme kvanttigeneratiivisen tekoälyn sovelluksista kriittisillä aloilla, kuten terveydenhuollossa, niihin liittyvistä haasteista ja niiden kiertämisestä.
K. Mikä on kvanttigeneratiivinen tekoäly ja miten se eroaa klassisesta generatiivisesta tekoälystä?
Fraktaali: Quantum generative AI (QGAI) on kvanttilaskennan alakenttä, joka keskittyy kehittämään algoritmeja ja malleja, jotka voivat tuottaa uutta dataa kvanttitietokoneiden avulla.
Suurin ero QGAI:n ja klassisen generatiivisen AI:n välillä on taustalla oleva laskennallinen alusta. Klassinen generatiivinen tekoäly perustuu klassisiin tietokoneisiin, kun taas QGAI on uusi lähestymistapa, joka perustuu kvanttitietokoneisiin suorittamaan operaatioita kvanttibiteillä (qubits) uuden tiedon tuottamiseksi. QGAI-algoritmit on suunniteltu hyödyntämään kubittien kvanttimekaanisia ominaisuuksia datan tuottamiseksi ainutlaatuisilla ja mahdollisesti hyödyllisillä ominaisuuksilla.
Joitakin esimerkkejä QGAI-sovelluksista ovat:
- Kvanttikemia: QGAI-algoritmeilla voidaan simuloida molekyylien käyttäytymistä ja ennustaa niiden ominaisuuksia, mikä on hyödyllistä lääkekehityksen ja materiaalitieteen kannalta.
- Optimointi: QGAI-algoritmeilla voidaan optimoida monimutkaisia järjestelmiä, kuten rahoitussalkkuja tai logistiikkaverkkoja, luomalla uutta tietoa, joka maksimoi tietyt kriteerit.
- Kuvan ja signaalinkäsittely: QGAI:ta voidaan käyttää luomaan uusia kuvia ja signaaleja, joissa on ominaisuuksia, joita klassinen tekoäly ei voi tuottaa, kuten satunnaislukuja todellisella kvanttisatunnaisuudella tai parannetulla kuvan resoluutiolla kvantisuperpositiolla.
K. Kuinka kvanttigeneratiivista tekoälyä voidaan käyttää lääkkeiden ja materiaalien ominaisuuksien optimointiin ja mitkä ovat tekniikan mahdollisia käyttötapauksia?
Fraktaali: Kvanttigeneratiivista tekoälyä voidaan käyttää lääkkeiden ja materiaalien ominaisuuksien optimointiin luomalla uusia yhdisteitä, joilla on erityisiä ominaisuuksia, joita tarvitaan erilaisiin sovelluksiin. Tässä on joitain tapoja, joilla QGAI:ta voidaan käyttää lääkkeiden ja materiaalien ominaisuuksien optimointiin:
Lääkkeiden optimointi: QGAI:ta voidaan käyttää optimoimaan olemassa olevien lääkkeiden ominaisuuksia niiden tehokkuuden parantamiseksi ja sivuvaikutusten vähentämiseksi. Simuloimalla molekyylien käyttäytymistä kvanttitietokoneilla QGAI-algoritmit voivat ennustaa molekyylin sitoutumisaffiniteetin kohdeproteiiniin, mikä on keskeinen tekijä lääkkeen tehokkuuden määrittämisessä. QGAI:ta voidaan käyttää myös lääkkeiden ominaisuuksien, kuten liukoisuuden ja biologisen hyötyosuuden, optimointiin niiden farmakokinetiikan parantamiseksi.
Löydät joitain tutkimuksistamme osoitteessa Fractal.ai täältä https://arxiv.org/abs/2212.07826
Materiaalin optimointi: QGAI:ta voidaan käyttää materiaalien ominaisuuksien optimointiin tiettyihin sovelluksiin, kuten energian varastointiin tai katalyysiin. Simuloimalla atomien ja molekyylien käyttäytymistä kvanttitietokoneilla, QGAI-algoritmit voivat ennustaa materiaalien ominaisuuksia, kuten niiden johtavuuden tai reaktiivisuuden, muokattavuuden, radioaktiivisuuden jne.
Kemiallisen reaktion optimointi: QGAI:ta voidaan käyttää myös kemiallisten reaktioiden optimointiin ennustamalla tiettyyn reaktioon tarvittavat optimaaliset olosuhteet ja reagenssit. Tämä voi johtaa tehokkaampiin ja kestävämpiin kemiallisiin prosesseihin, kuten lääkkeiden tai materiaalien tuotantoon.
TAVOITE: Miten kvanttigeneratiivista tekoälyä voidaan soveltaa lääke- ja materiaalisuunnitteluun ja mitkä ovat tämän lähestymistavan mahdolliset edut?
Fraktaali: Kvanttigeneratiivisella tekoälyllä on potentiaalia mullistaa lääke- ja materiaalisuunnittelua auttamalla tutkijoita luomaan uusia ja innovatiivisia yhdisteitä, joita ei voitu löytää perinteisillä menetelmillä. QGAI-algoritmit käyttävät kvanttitietokoneita molekyylien ja atomien käyttäytymisen simulointiin ja auttavat tutkijoita ennustamaan niiden ominaisuuksia ja luomaan uusia rakenteita, jotka täyttävät tietyt kriteerit.
Tässä on esimerkkejä siitä, kuinka QGAI:ta voidaan soveltaa lääke- ja materiaalisuunnitteluun:
Huumeiden löytö: QGAI:ta voidaan käyttää uusien yhdisteiden tuottamiseen, jotka ovat tehokkaampia tiettyihin sairauksiin kuin olemassa olevat lääkkeet.
Materiaalisuunnittelu: QGAI:ta voidaan käyttää suunnittelemaan uusia materiaaleja, joilla on ainutlaatuisia ominaisuuksia, kuten suprajohteita tai katalyyttejä. Simuloimalla atomien ja molekyylien käyttäytymistä kvanttitietokoneilla, QGAI-algoritmit voivat ennustaa uusien materiaalien ominaisuuksia, kuten niiden johtavuuden tai reaktiivisuuden. Tämä voi auttaa tutkijoita suunnittelemaan materiaaleja, joilla on erityisiä ominaisuuksia, joita tarvitaan erilaisiin sovelluksiin, kuten energian varastointiin tai katalyysiin.
QGAI:n käytön mahdolliset hyödyt lääke- ja materiaalisuunnittelussa ovat merkittäviä. QGAI voi nopeuttaa lääkkeiden löytö- ja materiaalisuunnitteluprosessia vähentämällä uusien yhdisteiden syntetisointiin ja testaamiseen tarvittavaa aikaa ja kustannuksia. QGAI voi myös auttaa tutkijoita löytämään yhdisteitä, joita olisi vaikea tai mahdoton löytää klassisilla menetelmillä, mikä johtaa uusiin sairauksien hoitoihin ja innovatiivisiin materiaaleihin erilaisiin sovelluksiin. Lisäksi QGAI voi antaa tutkijoille mahdollisuuden suunnitella yhdisteitä, joilla on erityisiä ominaisuuksia, joita tarvitaan erilaisiin sovelluksiin, ja tasoittaa tietä tehokkaammille lääkkeille ja materiaaleille.
On ollut useita tutkimusprojekteja, jotka ovat jo soveltaneet kvanttigeneratiivista tekoälyä (QGAI) lääke- ja materiaalisuunnitteluun.
Esimerkiksi vuonna 2019 IBM:n tutkijat käyttivät QGAI:ta suunnitellakseen uuden molekyylin, jota voitaisiin mahdollisesti käyttää tehokkaampien mahdollisten lääkemolekyylien luomiseen. Suunniteltu molekyyli syntetisoitiin ja testattiin, ja sen havaittiin olevan korkeat lääkkeen kaltaiset ominaisuudet.
Nämä esimerkit osoittavat QGAI:n potentiaalin nopeuttaa lääke- ja materiaalisuunnitteluprosessia luomalla uusia yhdisteitä, joilla on toivottuja ominaisuuksia. Vaikka nämä projektit ovat vielä kehitysvaiheessa, ne tarjoavat kurkistuksen QGAI:n jännittäviin mahdollisuuksiin lääke- ja materiaalisuunnittelun alalla.
TAVOITE: Miten organisaatiot voivat varmistaa, että niiden kvanttigeneratiiviset tekoälymallit ovat tarkkoja ja luotettavia? Jos ei, mitä toimenpiteitä voidaan toteuttaa mahdollisten virheiden tai harhojen vähentämiseksi?
Fraktaali: Vaikka kvanttikoneoppimisen ja uudemman kvanttigeneratiivisen mallinnuksen nousevat alat ovat lapsenkengissään, nopeasti etenevä tutkimus nostaa nämä alat etualalle. Ensinnäkin organisaatiot voivat varmistaa, että niiden kvanttigeneratiiviset tekoälymallit ovat tarkkoja ja luotettavia noudattamalla joitain vakiintuneita lähestymistapoja:
Tietojen laadunvalvonta: Korkealaatuiset tiedot ovat erittäin tärkeitä malleille, jotta ne tuottavat tarkkoja tuloksia, erityisesti terveydenhuoltoalalla. Organisaatiot voivat varmistaa tietojen laadun validoimalla ja puhdistamalla tiedot ennen niiden käyttöä QGAI-mallien kouluttamiseen. He voivat myös käyttää tilastollisia menetelmiä tunnistaakseen ja poistaakseen kaikki poikkeamat tai epäolennaiset tietopisteet.
Mallin validointi ja testaus: Organisaatioiden tulee validoida mallinsa testaamalla niitä riippumattomilla tietosarjoilla. Tämä voi auttaa tunnistamaan malleissa mahdollisesti olevat virheet tai harhaanjohtavat virheet ja antaa näkemyksiä siitä, miten niitä voidaan parantaa.
Selittävyys ja läpinäkyvyys: Organisaatioiden tulee varmistaa, että niiden mallit ovat läpinäkyviä ja selitettäviä, mikä tarkoittaa, että mallien tulee pystyä antamaan selkeä selitys niiden päätöksentekoprosessista. Tämä voi auttaa tunnistamaan mahdolliset ennakkoluulot ja vähentämään niitä ennen kuin ne ilmestyvät ennusteisiin.
Säännölliset päivitykset ja huolto: Mallit tulee päivittää ja huoltaa säännöllisesti niiden tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi.
Näiden toimenpiteiden lisäksi organisaatiot voivat myös ryhtyä seuraaviin toimiin lieventääkseen mahdollisia virheitä tai harhoja malleissaan:
Monimuotoisuus ja osallisuus: Organisaatioiden tulee varmistaa, että niiden QGAI-mallit on koulutettu erilaisiin ja kattavaan tietojoukkoon, jotta vältettäisiin aliedustetuista ryhmistä mahdollisesti aiheutuva harha.
Kestävyyden testaus: Organisaatiot voivat testata malliensa kestävyyttä lisäämällä tietoihin tarkoituksellisesti virheitä tai harhoja ja tarkkailemalla, miten mallit reagoivat.
Eettiset näkökohdat: Organisaatioiden tulee ottaa huomioon QGAI-malliensa eettiset vaikutukset ja varmistaa, että ne eivät aiheuta vahinkoa tai syrjintää yksilöille tai ryhmille.
TAVOITE: Mitä haasteita liittyy kvanttigeneratiivisen tekoälyn käyttöönotossa lääke- ja materiaalisuunnittelussa ja miten niihin voidaan vastata?
Fractal: Kvanttigeneratiivisen AI:n käyttö tuo mukanaan useita haasteita:
Skaalautuvuus: Kun suunniteltavan molekyylin tai materiaalin koko kasvaa, myös tarvittavien laskelmien monimutkaisuus lisääntyy. Tämä voi rajoittaa QGAI:n skaalautuvuutta suurempien ja monimutkaisempien materiaalien ja lääkkeiden suunnittelussa, varsinkin kun kvanttiprosessorit ovat hyvin pieniä NISQ-aikakaudella.
Melu ja dekoherenssi: Kvanttilaskennan luontainen kohina ja epäkoherenssi ovat suuri ongelma ja voivat vaikuttaa mallien tarkkuuteen suurella marginaalilla. Tämä voi johtaa useisiin virheisiin tehdyissä ennusteissa.
Tietojen laatu ja määrä: QGAI-mallit vaativat korkealaatuista ja monipuolista tietoa ominaisuuksien tarkkaan ennustamiseen ja uusien yhdisteiden luomiseen. Tällaisten tietojen hankkiminen voi kuitenkin olla haastavaa ja kallista, etenkin harvinaisten tai vasta löydettyjen yhdisteiden osalta.
Tuloksia tulkitaan: QGAI-mallit voivat tuottaa uusia yhdisteitä, joilla on haluttuja ominaisuuksia, mutta voi olla haastavaa tulkita, miksi näillä yhdisteillä on nämä ominaisuudet, mikä vaikeuttaa niiden suorituskyvyn optimointia edelleen.
Vastatakseen näihin haasteisiin tutkijat tutkivat erilaisia lähestymistapoja, kuten:
Tehokkaampien algoritmien kehittäminen: Tutkijat kehittävät uusia algoritmeja ja tekniikoita QGAI-laskelmien tehokkuuden parantamiseksi ja laajamittaisten suunnitelmien vaatimien laskentaresurssien vähentämiseksi.
Kvanttivirheen korjaus: Tutkijat kehittävät kvanttivirheen korjaustekniikoita lieventääkseen kohinan ja epäkoherenssin vaikutusta kvanttilaskentaan.
Integrointi klassiseen tietojenkäsittelyyn: Kvanttiklassisen laskennan hybridilähestymistapoja kehitetään vastaamaan nykyisiin rajoituksiin hyödyntämällä klassisen laskennan vahvuuksia täydentämään kvanttilaskentaa.
Tehostettu tiedonkeruu ja -käsittely: Tutkijat tutkivat tapoja parantaa tietojen laatua ja määrää hyödyntämällä tiedonkeruu- ja -käsittelyteknologioiden, kuten koneoppimisen ja korkean suorituskyvyn seulontatekniikoiden, edistystä.
Vastaamalla näihin haasteisiin tutkijat voivat edistää QGAI:n käyttöä lääke- ja materiaalisuunnittelussa ja vapauttaa sen täyden potentiaalin näiden teollisuudenalojen mullistamiseen.
