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Wie sich das Potenzial von Quantum Machine Learning nutzen lässt
Was macht Quantum Computing so interessant?
In den letzten Jahren haben verschiedene Branchen die Anwendung von Quantum Computing ausgeweitet, insbesondere in den Bereichen des Finanz- und Gesundheitswesens, der Telekommunikation, Cybersecurity und Logistik.
In den Anwendungsfeldern von Machine Learning, Künstlicher Intelligenz, kombinatorische Optimierung und Molekulare Simulation sind die Probleme oft sehr komplex. Diese Komplexität hindert Unternehmen oft daran, die Probleme ganzheitlich anzugehen, sodass nur heuristische Ansätze möglich sind. In anderen Fällen müssen schlicht die Ergebnisse verbessert werden. Die Gründe dafür können vielfältig sein. Meist muss eine Aufgabe schnell und in begrenzter Zeit erledigt werden, weshalb Unternehmen nur suboptimale Ansätze verfolgen können. Die Komplexität ist so groß, dass moderne Algorithmen nicht in der Lage sind, die bestmöglichen Lösungen zu liefern, oder die Rechenanforderungen sind so hoch, dass keine moderne Technologie damit umgehen kann.
Hybride Ansätze treiben
Quantum Machine Learning voran
In den letzten Jahren hat sich Machine Learning (ML) zu einem grundlegenden Instrument für das Extrahieren von Werten aus Daten entwickelt. Dadurch konnten Unternehmen in hohem Maße von datengesteuerten Produkten profitieren. Klassische ML-Modelle weisen jedoch häufig Generalisierungsprobleme auf. Sie benötigen immer genauere Vorhersagen und werden dadurch komplexer, datenhungriger und rechenintensiver. Hier könnte Quantum Computing zum Game-Changer werden, denn im Vergleich zu bestehenden klassischen ML-Techniken verspricht es eine verbesserte Leistung und Generalisierung.
Dieses neue Gebiet, das als Quantum Machine Learning (QML) bezeichnet wird, bietet großes Potenzial, da sich sowohl die Rechenleistung als auch die Robustheit von Quantencomputern derzeit erheblich verbessern. Allgemeine Anwendungen für Maschine Learning werden voraussichtlich in wenigen Jahren möglich sein.
Die Erfahrung von Reply
Mit der heute verfügbaren Quanten-Hardware und Quanten-Entwicklungskits ist es bereits möglich, die ersten Algorithmen für Quantum Machine Learning auszuführen. Bei Reply analysieren wir die Geschäftsanwendungen dieser Algorithmen.
