كيف ستحول الحوسبة الكمومية الذكاء الاصطناعي

مع اقترابنا من مستقبل الحوسبة الكمية سيكون اسم اللعبة هو زيادة الإنتاجية واتخاذ القرارات بشكل أسرع. يأتي تحليل البيانات والتنبؤ بالاتجاهات
تحسين عمليات صنع القرار في الأعمال
الحوسبة الكمومية و الذكاء الاصطناعي

كيف ستحول الحوسبة الكمومية الذكاء الاصطناعي

من السهل التفكير في عروض الخيال العلمي مثل Star Trek عند نطق الكلمتين “الكم” و “الحوسبة”. لا يجعل المفهوم يبدو أقل تعقيدًا عندما تتعلم أن الحوسبة الكمية تنفذ العمليات الحسابية بسرعة كبيرة من خلال تسخير الخصائص الجماعية للتراكب والتداخل والتشابك. لحسن الحظ ، لا يحتاج معظمنا إلى الاهتمام بالتفاصيل الدقيقة. نحتاج فقط إلى معرفة أن الحوسبة الكمية تعني وصولاً أسرع إلى البيانات وشبكات أكثر أمانًا.

مع كل مستند نحفظه ، وننقر فوق رابط ، ونلتقط الصور الفوتوغرافية ، فنحن منشئون ومستهلكون دائمون للبيانات. وفقًا لبرنارد مار ، ينتج البشر ما لا يقل عن 2.5 إكسابايت من البيانات يوميًا.

يوفر هذا المخزون الهائل من البيانات الأساس للتعلم الآلي الفعال الذي يستخدمه الذكاء الاصطناعي ؛ كلما زادت المعلومات التي يمكن أن تستهلكها الخوارزمية ، زادت نجاحها في صنع التنبؤات أو اتخاذ القرارات. لسوء الحظ ، يتطلب النمو المتسارع والتعقيد المتزايد للاستعلامات السرعة والاستقرار اللذين توفرهما الحوسبة الكمومية.

الذكاء الاصطناعي هو تقنية للأغراض العامة ، متجذرة في البيانات الضخمة. من خلال تحليل مجموعات البيانات ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والتنبؤ بالأحداث. في الماضي ، كانت تكلفة جمع البيانات وتخزينها هي العقبة أمام تحسين الذكاء الاصطناعي. في هذه الأيام ، يكمن التحدي في استهلاك نتائج ذات مغزى والبحث عنها وتقديمها في إطار زمني معقول.

اقرأ أيضا: الفرق بين معالجة اللغة الطبيعية واستخراج النصوص

تحسين عمليات صنع القرار في الأعمال

مع اقترابنا من مستقبل الحوسبة الكمية ، سيكون اسم اللعبة هو زيادة الإنتاجية واتخاذ القرارات بشكل أسرع. يأتي تحليل البيانات والتنبؤ بالاتجاهات والوصول إلى الجماهير المستهدفة بمزايا كبيرة.

كيف يمكن للحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي أن تضفي قيمة على عمليات صنع القرار في عملك؟ ضع في اعتبارك الاحتمالات التالية ، التي حددتها الصناعة:

  • تمويل

تعزيز الكشف عن الاحتيال وتحديد أسعار الأصول ومحاكاة الأنشطة التجارية وتحليل البيانات التاريخية لتحسين توقعات السوق والحد من المخاطر المالية.

  • المرافق والطاقة

بيانات نظام الطاقة العملية للمساعدة في تحسين الشبكة.

راجع تحليلات العملاء للتنبؤ بالاستخدام والتفضيلات والاحتياجات المستقبلية.

قم بتوسيع عمليات المحاكاة لتشمل بيانات الطقس أو اتجاهات السوق (مثل زيادة عدد المركبات الكهربائية) لتقديم نظرة ثاقبة حول ترقيات البنية التحتية التي قد تكون مطلوبة للحفاظ على الخدمة.

  • طيران

استخدم التحليلات التنبؤية للمساعدة في جداول الرحلات الجوية والتوظيف.

التعافي من الاضطرابات التشغيلية مثل الأعطال الميكانيكية أو أحداث الطقس أو حتى المخاوف الوبائية باستخدام نماذج السيناريو المعقدة.

  • تأمين

قم بإجراء عمليات محاكاة الطقس لنمذجة الكوارث لدفع تطوير حدود السياسة وتوجيه أسعار العملاء.

اجذب العملاء والاحتفاظ بهم من خلال إيجاد طرق لأتمتة وظائف المطالبات ، وتوقع التفضيلات ، وتقديم توصيات المنتج والخدمة الوقائية.

  • بيع بالتجزئة

تتبع المبيعات السنوية للمساعدة في التنبؤ باحتياجات المخزون وإدارة مخاوف إدارة سلسلة التوريد.

  • رعاية صحية

توفير الوصول إلى المعلومات المقدمة من شركات الأدوية التي تحدد الكفاءات المتوقعة والآثار الجانبية المحتملة وموانع الاستعمال.

توقع نتيجة خيارات خطة العلاج ، وتسخير قوة المحاكاة الكمية والسيناريوهات متعددة المتغيرات لحساب العمر والجنس والظروف الأساسية والموقع الجغرافي.

توفير الوصول في الوقت المناسب إلى جميع صور التصوير الطبي ، مع توفير تحليل مقارن للتشوهات والشذوذ.

قم بتبسيط وأتمتة العمليات الإدارية ، وتحديد الاختناقات في الخدمة ، والقضاء على التكرار المكلف ، وزيادة السرعة التي يمكن للمرضى من خلالها الوصول إلى موارد الرعاية الصحية.

الذكاء الاصطناعي وأمن الكم

لطالما كانت مواكبة تطور التهديدات والهجمات الأمنية تمثل تحديًا. من خلال الجمع بين قوة تحليلات البيانات للذكاء الاصطناعي وسرعة الحوسبة الكمية ، يمكن للشركات التنبؤ بشكل أفضل بالمخاطر الأمنية المحتملة ودرء الهجمات المحتملة.

مع تطور الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي ، من المهم أن نفهم أن التحقق من صحة البيانات لا يقل أهمية عن تحليلها. إن تسليح البيانات وإفساد التحليلات وإخراج التعلم التجريبي الذي تقوم به أنظمة الذكاء الاصطناعي عن مساره هو شكل ناشئ من الإرهاب السيبراني لا ينبغي تجاهله.

اقرأ أيضا: أمثلة على أنظمة معالجة اللغة الطبيعية في الذكاء الاصطناعي

الحوسبة الكمية و DevOps التكميلية للذكاء الاصطناعي

تعد الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي حليفين أقوياء لفرق DevOps حيث أنها تعمل على تحديد أولويات العمل وأهدافه ، وتصميم حلول برمجية جديدة وتطويرها ، وإدارة الصيانة المستمرة واختبار التطبيقات الحالية.

يمكن لفرق DevOps الاطلاع على البيانات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اختبار الانحدار والاختبار الوظيفي واختبار قبول المستخدم. نظرًا لأن الحوسبة الكمية توفر للذكاء الاصطناعي القدرة على معالجة البيانات بسرعة وكفاءة من مصادر عديدة (مثل الأقسام المختلفة والمنعزلة داخل مؤسسة كبيرة) ، يمكن أن يكون الاختبار متسقًا وشاملاً.

المقالة المتعلقة: أفضل التقنيات التي ستفوق AI / ML في عام 2022

استخدام الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي لمساعدة ITOps

أين أنظمة تكنولوجيا المعلومات لدينا عرضة للخطر؟ متى نحتاج إلى ترقية أجهزتنا أو برامجنا؟ كيف نحل الحوادث بشكل أسرع؟ ما مقدار الوقت الذي يتم إنفاقه في إدارة المهام التي يمكن أتمتتها؟ من الأفضل الإجابة على هذه الأنواع من أسئلة ITOps من خلال تحليل البيانات الضخمة. مع السرعة التي توفرها الحوسبة الكمومية ، يمكن لاستعلامات الذكاء الاصطناعي هذه توفير رؤية كاملة لبيانات العمليات ، مما يوفر نظرة ثاقبة في الوقت الفعلي.

نظرًا لأن الشركات تستخدم الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي ، فمن الأكثر إثارة النظر في كيفية دفع هذه التقنيات إلى الأمام يمكن أن يخدم البشرية ككل من خلال المساعدة في تطوير علاجات للأمراض أو فك تشابك حركة المرور أو حماية البيانات الحساسة.

اقرأ أيضا: أهم 8 اتجاهات تتعلق بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عام 2022

:شارك هذا

اترك ردّاً