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Cosa rende il Quantum Computing così interessante
Negli ultimi anni, le applicazioni di informatica quantistica si sono diffuse in numerosi settori, soprattutto nella finanza, nella sanità, nelle telecomunicazioni, nella cybersecurity e nella logistica.
In campi come il Quantum Computing, l’intelligenza artificiale, l’ottimizzazione combinatoria e la simulazione molecolare, i problemi sono spesso molto complessi e richiedono un’enorme potenza di calcolo per essere risolti. Molto spesso, tale complessità impedisce alle organizzazioni di affrontare a pieno questi problemi e consente soltanto approcci euristici. In altri casi, è necessario migliorare i risultati. La complessità è tale che gli algoritmi dello stato dell’arte non sono in grado di fornire le migliori soluzioni possibili oppure i requisiti di calcolo sono così pesanti che nessuna tecnologia moderna riesce a gestirli.
Gli approcci ibridi danno il via al Quantum Machine Learning
Negli ultimi anni, il Machine Learning si è rivelato fondamentale per estrarre valore dai dati, consentendo alle imprese di beneficiare ampiamente dei prodotti data-driven. Tuttavia, i modelli classici di ML sono spesso affetti da problemi di generalizzazione e, essendo guidati dall’esigenza di previsioni più precise, diventano sempre più complessi, assetati di dati e costosi a livello di calcolo. È qui che il Quantum Computing si pone come un potenziale punto di svolta, con la promessa di prestazioni migliorate e una migliore generalizzazione rispetto alle classiche tecniche di ML esistenti.
Questo nuovo campo, denominato Quantum Machine Learning (qML) ha un notevole potenziale poiché attualmente i computer quantistici vanno incontro a miglioramenti significativi, sia in termini di potenza di calcolo sia di robustezza. Si prevede che le applicazioni generali al Quantum Computing saranno a portata di mano in un paio d’anni.
L'esperienza di Reply
Grazie all’hardware quantistico e ai kit di sviluppo quantistici a nostra disposizione, siamo in grado di eseguire i primi algoritmi di Quantum Machine Learning: per individuare concrete applicazioni business di questi algoritmi, li abbiamo applicati a insiemi di dati che simulano casi d'uso reali. Oggi, siamo pronti ad aiutarti a identificare le aree di applicazione con maggior potenziale per il tuo business.
