Gartner consiglia ai leader tecnologici di prepararsi all’azione man mano che il calcolo quantistico si diffonde

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Il calcolo quantistico ha colpito il radar dei leader tecnici, a causa dell’enorme efficienza che offre su larga scala. Ci vorranno anni per svilupparsi per la maggior parte delle applicazioni, tuttavia, anche se fa progressi limitati a breve termine in campi altamente specializzati della scienza dei materiali e della crittografia.

Tuttavia, i metodi quantistici stanno guadagnando più rapidamente attenzione, con strumenti speciali per l’intelligenza artificiale, come si è visto nei recenti sviluppi sull’elaborazione del linguaggio naturale che potrebbero aprire la “scatola nera” delle reti neurali odierne.

Il rilascio della scorsa settimana di un toolkit Quantum Natural Language Processing (QNLP) di Cambridge Quantum mostra le nuove possibilità.

Conosciuto come lambeq, il kit assume la forma di un repository Python convenzionale ospitato su GitHub. Segue l’arrivo a Cambridge Quantum di noti ricercatori di intelligenza artificiale e PNL e offre la possibilità di un’esperienza pratica in QNLP.

Si dice che il pacchetto lambeq, che prende il nome dal defunto ricercatore di semantica Joachim Lambek, converta le frasi in circuiti quantistici, offrendo una nuova visione del text mining, della traduzione linguistica e dei corpora bioinformatici.

Usando i principi quantistici, la PNL può fornire una spiegazione non possibile negli approcci neurali “bag of words” fatti oggi sui computer classici, secondo Bob Coecke, capo scienziato di Cambridge Quantum. QNLP, ha detto, stratifica una struttura compositiva sui circuiti. Come rappresentato sullo schema, queste strutture non sembrano troppo dissimili dalle frasi analizzate sulle lavagne delle scuole elementari.

I metodi attualmente popolari di PNL “non hanno la capacità di comporre le cose insieme per trovare un significato”, ha detto Coecke a VentureBeat. “Quello che vogliamo introdurre è la composizionalità nel senso classico – per usare la stessa struttura compositiva. Vogliamo riportare il ragionamento”.

Timeline del calcolo quantistico

Gli sforzi di Cambridge Quantum per espandere l’infrastruttura quantistica hanno ricevuto un sostegno significativo all’inizio di quest’anno quando Honeywell ha dichiarato che avrebbe unito le proprie operazioni di calcolo quantistico con Cambridge Quantum, per formare una società indipendente per perseguire la sicurezza informatica, la scoperta di farmaci, l’ottimizzazione, la scienza dei materiali e altre applicazioni, tra cui AI.

Honeywell ha dichiarato che investirà tra $ 270 milioni e $ 300 milioni nella nuova operazione. Cambridge Quantum ha affermato che rimarrebbe indipendente, lavorando con vari attori dell’informatica quantistica, tra cui IBM.

Il lavoro di lambeq fa parte di un progetto globale di intelligenza artificiale che è il progetto a più lungo termine tra gli sforzi di Cambridge Quantum, ha affermato Ilyas Khan, fondatore e CEO di Cambridge Quantum, in un’intervista via e-mail.

“Potremmo essere piacevolmente sorpresi in termini di tempistiche, ma crediamo che la PNL sia proprio al centro dell’IA più in generale e quindi qualcosa che verrà davvero alla ribalta con la scalabilità dei computer quantistici”, ha affermato. Khan ha citato la sicurezza informatica e la chimica quantistica come le aree di applicazione più avanzate nella stima di Cambridge Quantum.

Che tipo di linea temporale prevede Khan per l’hardware quantistico?

“C’è un consenso molto ben informato non solo sulla roadmap hardware”, ha risposto, citando Honeywell e IBM tra gli attori aziendali credibili a questo proposito.

Questi “e la dichiarazione molto ben amplificata di Google sull’avere computer tolleranti ai guasti entro il 2029 sono solo alcuni dei motivi per cui diciamo che le tempistiche sono generalmente ben comprese”, ha affermato Khan.

La marcia dei quanti

Alleanze, progressi nella modellazione, fusioni e persino, nel caso di IonQ e Rigetti, le offerte pubbliche comprendono la maggior parte degli ultimi progressi del settore dell’informatica quantistica. Spesso sono coinvolti accoppiamenti ibridi di caratteristiche di calcolo quantistico e classico.

I nuovi sviluppi nell’industria quantistica includono:

  • D-Wave, creatori di un computer di ricottura quantistica che ha portato avanti gran parte delle prime ricerche nell’area, quest’anno ha aggiunto risolutori di modelli quadratici vincolati a strumenti ibridi per problemi che si verificano su sistemi classici e quantistici;
  • Rigetti Computing sta lavorando con Riverlane e Astex Pharmaceuticals per accoppiare i processori quantistici di Rigetti con risorse di calcolo classiche basate su cloud che, in effetti, testano algoritmi quantistici per la scoperta di farmaci su una piattaforma ibrida che mescola elaborazione classica e quantistica;
  • IBM ha affermato che collaborerà con la società europea di servizi elettrici E.ON per sviluppare soluzioni di flusso di lavoro per le future reti elettriche decentralizzate utilizzando l’SDK di calcolo quantistico Qiskit open source e IBM Cloud; e,
  • Secondo quanto riferito, Sandbox, presso Alphabet, ha lanciato API che consentono agli sviluppatori di utilizzare le unità di elaborazione del tensore di Google per simulare i carichi di lavoro di calcolo quantistico.

Approfondimento dei casi d’uso

Le indicazioni sono che, mentre i ricercatori rimbalzano tra scoperte e battute d’arresto, appariranno una varietà di nuovi algoritmi e strumenti software di ispirazione quantistica. Le aziende devono scegliere con attenzione gli obiettivi mentre percorrono un nuovo terreno.

L’analista di Gartner Chirag Dekate ha sottolineato che, ove applicabile, le aziende dovrebbero iniziare a prepararsi per l’informatica quantistica. Ha parlato questa settimana al Gartner IT Symposium/Xpo 2021 Americas.

Ha affermato che le aziende dovrebbero essere sicure di non esternalizzare l’innovazione quantistica, ma di utilizzare invece questa opportunità per promuovere le competenze tramite piccoli gruppi di lavoro quantistici.

“Partire presto è la forma più sicura di successo”, ha detto.

Ha affermato che i responsabili delle decisioni aziendali devono approfondire casi d’uso molto specifici, mentre si preparano per la commercializzazione quantistica.

“L’informatica quantistica non è una tecnologia generica: non possiamo utilizzare l’informatica quantistica per affrontare tutti i problemi aziendali che attualmente stiamo vivendo”, ha detto Dekate al pubblico della conferenza riunita e virtuale.

L’Hype Cycle for Computing Infrastructure di Gartner per il 2021 prevede che passeranno più di 10 anni prima che il calcolo quantistico raggiunga il Plateau of Productivity. Questo è il luogo in cui la società di analisi si aspetta che gli utenti IT traggano davvero vantaggio dall’utilizzo di una determinata tecnologia.

La valutazione è la stessa del 2020, così come l’attuale post dell’informatica quantistica sul picco delle aspettative gonfiate, la designazione di Gartner per le tecnologie emergenti che sono considerate esagerate.

VentureBeat

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