Quantum computing: nuovo potenziale per l'apprendimento automatico delle macchine

L'informatica quantistica consente di far progredire tecnologie ad alta intensità di calcolo come l'apprendimento automatico (ML). Nel progetto "AutoQML", otto partner della ricerca e dell'industria stanno quindi sviluppando soluzioni che combinano l'informatica quantistica e il ML. Una piattaforma open source è destinata a consentire agli sviluppatori di utilizzare algoritmi di apprendimento automatico quantistico senza conoscenze specialistiche approfondite. L'Istituto Fraunhofer per l'ingegneria manifatturiera e l'automazione IPA svolge un ruolo chiave nel progetto e contribuisce con la sua esperienza nell'informatica quantistica e nei metodi di ML convenzionali. Come possono le aziende sfruttare il potenziale della digitalizzazione e rimanere competitive? L'uso di tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) può aiutare a massimizzare i benefici della trasformazione digitale. L'intelligenza artificiale, in particolare, svolge già un ruolo importante nella strategia di digitalizzazione di molte aziende e consente, tra l'altro, processi più efficienti e nuovi modelli di business. Tuttavia, spesso manca la manodopera qualificata. Di conseguenza, l'implementazione di soluzioni di ML è ancora spesso associata a un elevato carico di lavoro. Dall'acquisizione dei dati alla selezione degli algoritmi più adatti, fino all'ottimizzazione della formazione, sono necessarie competenze approfondite in materia di ML.

Nuovo approccio: il calcolo quantistico porta l'apprendimento automatico a un nuovo livello

L'approccio dell'apprendimento automatico (AutoML) affronta queste sfide e facilita l'utilizzo dell'IA da parte degli specialisti. In particolare, la scelta di specifici algoritmi di ML è automatizzata. Ciò significa che gli utenti devono familiarizzare meno con il ML e possono concentrarsi di più sui loro processi effettivi. In questo contesto, l'informatica quantistica segna una svolta verso una nuova era tecnologica, in quanto può migliorare significativamente l'approccio AutoML. Inoltre, l'informatica quantistica offre la potenza di calcolo spesso necessaria per l'AutoML. Il progetto congiunto "AutoQML" si basa su questa innovazione e persegue due obiettivi principali: In primo luogo, viene sviluppato il nuovo approccio AutoQML. Questo sarà ampliato per includere algoritmi di ML quantistico di nuova concezione. In secondo luogo, l'informatica quantistica porta l'approccio AutoML a un nuovo livello, poiché alcuni problemi possono essere risolti più velocemente con l'informatica quantistica che con gli algoritmi convenzionali. Guidato dall'Istituto Fraunhofer per l'ingegneria industriale IAO, il progetto fornisce agli sviluppatori un accesso semplificato agli algoritmi di ML convenzionali e quantistici tramite una piattaforma open source. Oltre al Fraunhofer, sono coinvolte nel progetto anche le aziende GFT Integrated Systems, USU Software AG, IAV GmbH Ingenieursgesellschaft Auto und Verkehr, KEB Automation KG, TRUMPF Werkzeug-maschinen GmbH + Co KG e Zeppelin GmbH. Le soluzioni sviluppate vengono sperimentate sulla base di casi d'uso specifici del settore automobilistico e produttivo.

Il meglio dei due mondi: Libreria software per soluzioni totali ibride

Il consorzio del progetto integrerà componenti del calcolo quantistico negli attuali approcci di soluzioni di apprendimento automatico per essere in grado di utilizzare i vantaggi di prestazioni, velocità e complessità degli algoritmi quantistici in un contesto industriale. Nella cosiddetta AutoQML-Developer Suite - una libreria software - i componenti e i metodi sviluppati di quantum ML devono essere riuniti sotto forma di un toolbox e resi disponibili agli sviluppatori in una piattaforma open-source. Questo permette agli utenti di utilizzare l'apprendimento automatico e l'apprendimento automatico quantistico e di sviluppare soluzioni globali ibride. Il progetto durerà tre anni. L'ulteriore diffusione sul mercato da parte dei partner aziendali permette il trasferimento dell'alta tecnologia legata alla ricerca in un ampio ambiente industriale con l'obiettivo di rafforzare significativamente la Germania come sede industriale. Il progetto è finanziato dal Ministero federale dell'economia e della protezione del clima. Ulteriori informazioni: http://www.autoqml.ai/

Questo articolo è apparso originariamente su m-q.ch - https://www.m-q.ch/de/quantencomputing-neue-potenziale-fuer-automatisiertes-maschinelles-lernen/