Alla scoperta del Quantum Machine Learning.


Il Quantum Machine Learning sarà la prossima grande novità nel campo della scienza e della tecnologia dei dati dell'era moderna, poiché la scienza quantistica sta diventando sempre più diffusa. Il Quantum Machine Learning è essenzialmente un ibrido tra quantum computing e il machine learning, ma scopriamo di cosa si tratta.



L'Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme rivoluzionario dell'intelligenza artificiale in cui i sistemi possono "apprendere" dai dati, metriche ed errori per rendere lo sviluppo più rapido.


L'apprendimento automatico consente ai computer di stabilire capacità di apprendimento simili a quelle umane, aiutandoci a risolvere alcune delle sfide più complesse, come la ricerca sul cancro e il riscaldamento globale.

Le tecniche di apprendimento automatico sono diventate strumenti efficaci per rilevare modelli nei dati, grazie ai progressi nella potenza di calcolo e alle innovazioni algoritmiche. Poiché i sistemi quantistici generano modelli atipici che si ritiene che i sistemi classici non siano in grado di produrre. E' giusto credere che i computer quantistici potrebbero eclissare i computer classici nelle attività di apprendimento automatico.


Il Quantum Machine Learning colma le lacune tra i progressi teorici dell'informatica quantistica e la scienza dell'apprendimento automatico applicato.


Il quantum machine learning

Il quantum computing è un campo di ricerca che si concentra sullo sviluppo di una tecnologia informatica basata su concetti di meccanica quantistica, che descrivono l'origine e il comportamento della materia e dell'energia a livello quantistico (atomico e subatomico).

Ha la capacità di aumentare notevolmente la potenza di calcolo, inaugurando una nuova era nella tecnologia dei computer.



Gli esperti di informatica quantistica hanno affermato che la tecnologia potenzierà l'apprendimento automatico. Cambierà il modo in cui vengono simulati processi complessi in chimica, neuroscienze, medicina, economia e in altre aree e affronterà altri enigmi che i computer tradizionali non sono in grado di risolvere.


L'apprendimento automatico quantistico è lo studio di come progettare ed eseguire software quantistico per consentire un apprendimento automatico più veloce di quello dei computer tradizionali.


Una nuova tecnologia

Secondo The Quantum Daily , l'apprendimento automatico quantistico è un campo estremamente nuovo con una crescita importante. Ma possiamo già iniziare a prevedere come influenzerà il nostro futuro in alcune aree:

  • Studio delle nanoparticelle

  • Creazione di nuovi materiali attraverso mappe molecolari e atomiche

  • Modellazione molecolare per scoprire nuovi farmaci e ricerca medica

  • Comprensione della composizione più profonda del corpo umano

  • Riconoscimento e classificazione dei modelli

  • Promuovere l'esplorazione dello spazio

  • Creazione di una sicurezza connessa attraverso la fusione di IoT e blockchain

Con sviluppi più sorprendenti che si verificano ogni giorno, QML risolverà più problemi di quanto avremmo mai potuto immaginare.


In un'intervista esclusiva con MIT Technology Review, il CEO di Google Sundar Pichai ha dichiarato:

"Riteniamo che l'IA possa accelerare il calcolo quantistico e il calcolo quantistico possa accelerare l'IA. E collettivamente, pensiamo che sia ciò di cui avremmo bisogno, in futuro, risolvere alcuni dei problemi più intrattabili che dobbiamo affrontare, come il cambiamento climatico ".



Concludendo

Pichai ha sottolineato l'importanza di educare il pubblico sull'apprendimento automatico quantistico, affermando che è ancora nelle sue prime fasi di crescita e che ci si aspetta che l'informatica classica continuerà a risolvere la maggior parte dei problemi del mondo per un lungo periodo.


Mentre l'apprendimento automatico stesso non è ora solo un campo di ricerca, ma un'industria economicamente significativa e in rapida crescita, l'informatica quantistica è un campo ben consolidato nella ricerca sia teorica che sperimentale ma che ancora non ha disponibile un hardware di largo consumo per poter avviare sperimentazioni al di fuori dei laboratori.


L'apprendimento automatico quantistico rimane ad oggi un campo di studi puramente teorico. I tentativi di dimostrare sperimentalmente i concetti di apprendimento automatico quantistico rimangono insufficienti al momento. Sicuramente nel futuro una volta messi a punto i computer quantistici, questa materia inizierà ad evolversi in modo significativo, pertanto risulta importante seguire la ricerca su questo nuovo fronte.