Kwantumcomputers zullen machine learning, kunstmatige intelligentie, big data en videoanalyse praktijken revolutionaliseren

Elke dag, ieder uur, iedere minuut produceren we gigantisch veel data. We beginnen toch echt wel de grenzen te bereiken van de data verwerkingskracht van traditionele computers, terwijl de hoeveelheid data alleen maar toeneemt. Transistors zijn nu zo klein als ze gemaakt kunnen worden met bestaande technologie. Vandaar dat bedrijven als Google, IBM, Microsoft en ook de EU miljarden investeren om de eerste te zijn met een goed werkende quantumcomputer die exponentieel krachtiger is dan de computers van vandaag om alle data die we iedere dag weer genereren te verwerken en steeds complexere problemen op te lossen. Degene die daarin slaagt, bezit de heilige graal van de natuurkunde.

Kwantumcomputers zijn intelligente en krachtige computers die informatie op een nieuwe manier verwerken en op deze wijze grote en belangrijke doorbraken kunnen forceren. Er wordt verwacht dat kwantumcomputers deuren zullen openen naar mogelijkheden die nu nog ondenkbaar zijn.

Enorm snelle dataverwerking

Men voorspelt dat, als een van deze bedrijven erin slaagt een commercieel levensvatbare kwantumcomputer te ontwikkelen, deze computer in staat zal zijn om berekeningen die de computers van vandaag duizenden jaren zouden kosten, binnen seconden uit te voeren. Volgens Google hebben zij een kwantumcomputer die 100 miljoen keer sneller is dan de computers van vandaag de dag. Deze snelheid is essentieel om de onvoorstelbare hoeveelheid data die we genereren te verwerken.

Complexe problemen oplossen

De complexiteit en maat van onze data sets groeien sneller dan onze computing middelen, waardoor er een flinke druk komt te staan op bestaande architecturen. De systemen van nu hebben moeite met het oplossen van bepaalde problemen, of zijn zelfs niet in staat dit te doen. De belofte is dat dezelfde, bijzonder ingewikkelde problemen met de kracht van kwantumcomputing binnen enkele seconden opgelost worden.

De voorspelling is dat kunstmatige intelligentie, en dan met name machine learning, kan profiteren van de vorderingen in kwantumcomputing technologie. Wat nu al mogelijk is met machine learning, zal door kwantumcomputing algoritmen worden verbeterd.

Oplossingen optimaliseren

Een andere manier waarop kwantumcomputing een revolutie zal faciliteren is de mogelijkheid om allerlei soorten uitdagingen waar we tegenaan lopen te optimaliseren. Met kwantumcomputing zouden we kunnen uitrekenen wat de optimale behandeling en het optimale medicatie protocol is voor elk individu, hoe problemen met mobiliteit kunnen worden opgelost, door welke oorzaak veranderingen in het klimaat ontstaan, maar ook welk materiaal bij kamertemperatuur nog supergeleidend is, wat een enorme impact zou hebben op onze energievoorziening.

Met de groei van big data zijn we op een punt beland dat er behoefte is aan een andere benadering voor de omgang ermee. Niet alleen is big data nu groter in omvang, maar het type probleem dat we proberen op te lossen is ook erg anders. Kwamtumcomputers zijn beter uitgerust om sequentiële problemen efficiënt aan te pakken.

Patronen ontdekken in grote datasets

Daarnaast verwacht men dat kwantumcomputers buitengewoon snel enorme, ongesorteerde datasets kunnen doorzoeken om patronen of afwijkingen op te sporen, met de mogelijkheid dat ze alle items in je database tegelijkertijd kunnen benaderen om deze taak binnen seconden te kunnen voltooien. In theorie is dit vandaag de dag mogelijk, hoewel dit alleen uitgevoerd kan worden door parallel computers die elk item een voor een moeten bekijken, waardoor dit gigantisch tijdsintensief en daardoor afhankelijk van de maat van de dataset misschien zelfs onrealistisch is.

Data van verschillende datasets integreren

Bovendien is de verwachting dat kwantumcomputers kunnen leren hoe zij data uit verschillende databronnen kunnen integreren, zodat het met elkaar kan worden vergeleken. Zeg maar appels met peren vergelijken. Dit is een van de grootste uitdagingen in kunstmatige intelligentie, maar met menselijke input zou het systeem getraind moeten kunnen worden voor de toekomst.

De sleutel voor succes is dat onze echte problemen kunnen worden vertaald naar kwantumtaal. Als dit lukt is de belofte dat kwantumcomputers enorme datasets zoals bergen aan rauw beeldmateriaal vliegensvlug kunnen integreren en analyseren, wat onze machine learning, kunstmatige intelligentie, big data en daarmee onze videoanalyse praktijken zal revolutionaliseren.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Google photo

Je reageert onder je Google account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s