لقد أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، حيث يعمل على تشغيل العديد من الأشياء بدءًا من المساعدين الصوتيين وحتى السيارات ذاتية القيادة. وفي حين كان الذكاء الاصطناعي بمثابة تحول في العديد من الوظائف، فقد أثار نموه الهائل محادثات حول كيفية تأثير تدريب النماذج ونشرها على الاستدامة.
في شركتنا، ندرس هذه القضية المتعلقة بالاستدامة عن كثب بينما نتعهد بنشر الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقه بسرعة ومساعدة العملاء على القيام بنفس الشيء. وقد أظهرت النتائج الأولية التي توصلنا إليها أن أكبر مساهمة للذكاء الاصطناعي في زيادة الانبعاثات ستأتي على الأرجح من استخدامه الروتيني. وفي حين كانت الطاقة اللازمة لتدريب النماذج محور التركيز الأساسي، فمن المرجح أن يكون لاستنتاج النماذج، وعملية مطالبة المستخدم واستجابات النموذج، تأثير أكبر بالنسبة لمستخدمي الشركات.
وهنا يمكن للحوسبة الكمومية أن تساعد. فمن خلال قدرتها على تسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسين العمليات، وتحليل البيانات بشكل أكثر فعالية، تتمتع الحوسبة الكمومية بالقدرة على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأن تكون واحدة من أحدث الابتكارات التي يمكن أن تساعد في تمهيد الطريق لمستقبل أكثر استدامة وكفاءة مع الذكاء الاصطناعي.
تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية معًا
من خلال استخدام الفيزياء الكمومية والحوسبة الكمومية لتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكننا إجراء حسابات معقدة بشكل أسرع بكثير من التقنيات الحسابية التقليدية، وربما بجزء بسيط من استهلاك الطاقة.
إن قدرة الحوسبة الكمومية على تنفيذ خوارزميات معينة بخطوات أقل يمكن أن تؤدي إلى توفير كبير في الطاقة، وخاصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات المتطلبات الحسابية العالية. وبسبب هذا، فإن الحوسبة الكمومية لديها القدرة على تحويل الذكاء الاصطناعي بطرق متعددة:
-
تحسين التحسين: تستطيع أجهزة الكمبيوتر الكمومية إجراء حسابات معقدة وحل مشكلات التحسين بشكل أسرع بكثير من أجهزة الكمبيوتر التقليدية. وهذا من شأنه أن يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في إيجاد الحلول المثلى بكفاءة أكبر، مثل تحسين معلمات نماذج التعلم العميق أو إيجاد الاستراتيجيات الأكثر فعالية في التعلم التعزيزي.
-
خوارزميات التعلم الآلي المحسنة: يمكن للحوسبة الكمومية تمكين تطوير خوارزميات جديدة للتعلم الآلي مصممة خصيصًا للاستفادة من الخصائص الكمومية. يمكن أن توفر هذه الخوارزميات نتائج أكثر دقة وأوقات تدريب أسرع مقارنة بخوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية.
-
تحليل البيانات بشكل أسرع: تستطيع أجهزة الكمبيوتر الكمومية معالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة بسرعة أكبر، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات وتوقعات أسرع. ويمكن أن يؤدي هذا إلى نماذج ذكاء اصطناعي تتطلب موارد أقل وأكثر استدامة.
-
محاكاة فعالة: تستطيع أجهزة الكمبيوتر الكمومية محاكاة الأنظمة الفيزيائية بدقة وكفاءة أكبر من أجهزة الكمبيوتر التقليدية، وهو ما قد يفيد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب المحاكاة، مثل اكتشاف الأدوية، وعلم المواد، ونمذجة المناخ. وهذا يمكّن الباحثين من استكشاف مساحة أكبر بكثير من الاحتمالات واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
-
التشفير المعزز: من المحتمل أن تتمكن أجهزة الكمبيوتر الكمومية من كسر العديد من تقنيات التشفير الحالية التي تؤمن البيانات والاتصالات. ومع ذلك، يمكن للحوسبة الكمومية أيضًا تقديم طرق تشفير جديدة أكثر أمانًا، مما يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر مرونة في مواجهة الهجمات والحفاظ على خصوصية البيانات وسلامتها.
مع تطور الذكاء الاصطناعي، ستزداد الطاقة المطلوبة لتدريبه وصيانته، مما يجعل الحاجة إلى تعزيز الكفاءة أكثر أهمية. لا تزال الحوسبة الكمومية في مهدها، ولا تتوفر أجهزة الكمبيوتر الكمومية العملية واسعة النطاق على نطاق واسع بعد. ومع ذلك، مع نضوج تكنولوجيا الكم وزيادة إمكانية الوصول إليها، ستلعب دورًا محوريًا في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة.
إن تبني هذا التكامل ليس خطوة نحو بيئة أكثر كفاءة للذكاء الاصطناعي فحسب، بل إنه قد يساعد الشركات أيضًا على أن تكون مجهزة بشكل أفضل لتحقيق أهدافها وأهدافها المستدامة، مما يؤدي في النهاية إلى تعزيز قيمة الأعمال والحد من المخاطر. وبينما قد يستغرق هذا التكامل بعض الوقت، فإنني أشجع القادة على إعطاء الأولوية للاستثمار في البحث والتطوير الآن للبدء في الاستكشاف باستخدام التكنولوجيا، فضلاً عن مساعدة موظفيك على تطوير المهارات اللازمة لاتخاذ هذه الخطوة التالية نحو المستقبل الرقمي. وسوف يستحق الأمر الانتظار.
