By অতিথি লেখক 11 এপ্রিল 2024 পোস্ট করা হয়েছে
"কোয়ান্টাম পার্টিকুলারস" হল একটি সম্পাদকীয় অতিথি কলাম যেখানে কোয়ান্টাম গবেষক, বিকাশকারী এবং বিশেষজ্ঞদের সাথে একচেটিয়া অন্তর্দৃষ্টি এবং সাক্ষাত্কার রয়েছে যা এই ক্ষেত্রের মূল চ্যালেঞ্জ এবং প্রক্রিয়াগুলি দেখছে৷ এই নিবন্ধটি, কোয়ান্টাম প্রযুক্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) মধ্যে সংযোগের উপর ফোকাস করে লিখেছেন ব্রায়ান লেনাহান, প্রতিষ্ঠাতা এবং চেয়ার কোয়ান্টাম স্ট্র্যাটেজি ইনস্টিটিউট।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং কোয়ান্টাম প্রযুক্তি হল দুটি অত্যাধুনিক ক্ষেত্র যা প্রতিটি সেক্টরকে গতিশীলভাবে পরিবর্তন করতে প্রস্তুত, এবং তাদের ছেদ কম্পিউটিং, অপ্টিমাইজেশান এবং সমস্যা সমাধানের ভবিষ্যতের জন্য প্রচুর প্রতিশ্রুতি ধারণ করে৷ এই ছেদটির মূল অংশে AI অ্যালগরিদমগুলিকে উন্নত করার জন্য কোয়ান্টাম কম্পিউটিং শক্তি ব্যবহার করার সম্ভাবনা রয়েছে এবং এর বিপরীতে, হাইব্রিড সিস্টেমগুলি সমন্বয় তৈরি করে যা মেশিন লার্নিং, ক্রিপ্টোগ্রাফি এবং ড্রাগ আবিষ্কারের মতো ক্ষেত্রে সাফল্যের প্রতিশ্রুতি দেয়। তবুও বিজ্ঞান মীমাংসা থেকে অনেক দূরে।
একটি উল্লেখযোগ্য এলাকা যেখানে AI এবং কোয়ান্টাম প্রযুক্তি ছেদ করে কোয়ান্টাম মেশিন লার্নিং (QML)। কিউএমএল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে উন্নত করতে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন সুপারপজিশন এবং এনট্যাঙ্গলমেন্ট ব্যবহার করার লক্ষ্য রাখে। কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি, কেউ কেউ বিশ্বাস করে, দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করবে এবং জটিল গণনা সম্পাদন করবে, এআই সিস্টেমগুলিকে আরও কার্যকরভাবে বিশাল ডেটাসেটগুলি থেকে বিশ্লেষণ করতে এবং শিখতে সক্ষম করে।
অতিরিক্তভাবে, কোয়ান্টাম কম্পিউটিং কম্পিউটেশনের গতি বাড়িয়ে AI প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করবে বলে আশা করা হচ্ছে। এই স্পিডআপটি গভীর শিক্ষার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিশেষভাবে উপকারী, যার জন্য সাধারণত ব্যাপক গণনামূলক সংস্থান এবং শক্তি খরচ প্রয়োজন। কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, এআই গবেষকরা সম্ভাব্যভাবে আরও জটিল মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন এবং চিত্র স্বীকৃতি, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং-এর মতো কাজগুলিতে উচ্চ স্তরের নির্ভুলতা অর্জন করতে পারেন।
অধিকন্তু, কোয়ান্টাম-বর্ধিত অ্যালগরিদমগুলির অপ্টিমাইজেশান সমস্যাগুলিকে বিপ্লব করার সম্ভাবনা রয়েছে, যা এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যাপক। কোয়ান্টাম অ্যানিলিং, উদাহরণস্বরূপ, আরও দক্ষতার সাথে বিস্তীর্ণ সমাধান স্থানগুলি অন্বেষণ করার জন্য কোয়ান্টাম নীতিগুলি ব্যবহার করে অপ্টিমাইজেশন কাজগুলি সমাধান করার জন্য একটি অভিনব পদ্ধতির প্রস্তাব দেয়। এই সক্ষমতা জটিল পরিস্থিতিতে, যেমন সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট, আর্থিক পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশান, এবং সম্পদ বরাদ্দকরণে সর্বোত্তম সমাধান খুঁজে পাওয়ার জন্য AI সিস্টেমের ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
বিরোধী মতামত
কিছু স্টেকহোল্ডার প্রস্তাব করেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর মধ্যে একটি মূল অভিসারী পরবর্তীতে বড় ভাষার মডেলগুলি (এলএলএম) উন্নত করার সম্ভাবনার মধ্যে রয়েছে, এইভাবে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার (এজিআই) অগ্রগতিতে অবদান রাখে। মাল্টিভার্স কম্পিউটিং, উদাহরণস্বরূপ, এর খরচ কমাতে চায় এলএলএম প্রশিক্ষণ কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে।
অলিভিয়ার ইজরাটি, সুপরিচিত শিল্প পর্যবেক্ষক সম্প্রতি শিরোনাম একটি কাগজ লিখেছেন “কীভাবে এআই, এলএলএম এবং কোয়ান্টাম বিজ্ঞান একে অপরকে ক্ষমতায়ন করতে পারে?"তার উপসংহার? "এই গবেষণাপত্রে অধ্যয়ন করা ল্যান্ডস্কেপটি একটি ভারসাম্যহীন পরিস্থিতি দেখায় যেখানে মেশিন লার্নিং বর্তমানে কোয়ান্টাম প্রযুক্তিকে অন্যান্য উপায়ের চেয়ে বেশি সাহায্য করছে। ফলস্বরূপ, "কোয়ান্টাম কম্পিউটিং AI এর জন্য কী করতে পারে তা জিজ্ঞাসা করবেন না, জিজ্ঞাসা করুন AI কোয়ান্টাম বিজ্ঞানের জন্য কী করতে পারে"?
সুতরাং, ইজরাটি এবং অন্যদের দ্বারা পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে এআই এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর ফিউশন সম্পর্কিত আলোচনাটি মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর প্রেক্ষাপটে আরও সঠিকভাবে তৈরি করা যেতে পারে। এই পুনর্বিন্যাসটি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক যখন ছোট ডেটাসেটগুলি প্রক্রিয়াকরণে দক্ষতা লাভের কথা বিবেচনা করে- এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে কোয়ান্টাম সিমুলেটরগুলি বর্তমানে প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে, কোয়ান্টাম কম্পিউটারের (QCs) সম্ভাব্য ভবিষ্যতে এই ক্ষমতাগুলিকে আরও প্রসারিত করার জন্য। এই ধরনের পন্থা শুধুমাত্র তাৎক্ষণিক উপযোগিতাই দেয় না বরং ভবিষ্যতের অগ্রগতির জন্য একটি পরিমাপযোগ্য পথের ইঙ্গিতও দেয়।
এআই সহ মোমেন্টাম
এটা অনুমেয় যে QC অনুরূপ একটি ট্র্যাজেক্টোরি চার্ট করতে পারে ক্ষেত্র-প্রোগ্রামেবল গেট অ্যারে (FPGA)। সাধারণ লাইব্রেরিগুলি অ্যালগরিদমগুলির সাথে নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সারিবদ্ধ করার জটিল প্রক্রিয়ার কারণে বাস্তবায়িত হতে পারে না, কারণ শাস্ত্রীয় কম্পিউটিং বেসলাইন রয়ে গেছে। এই অ্যালগরিদমগুলি থেকে মান অর্জনের জন্য বিভিন্ন শিল্পের মধ্যে অভ্যন্তরীণ চ্যাম্পিয়নদের প্রয়োজন হবে যারা কোয়ান্টাম দক্ষতা এবং তাদের নিজ নিজ ক্ষেত্রের গভীর জ্ঞান উভয়ই ধারণ করে। যদিও বিক্রেতা এবং শিক্ষাবিদরা অতিরিক্ত সরঞ্জাম অবদান রাখতে পারে, বাণিজ্যিক বাস্তবায়নের দায়িত্ব মূলত এই বিশেষজ্ঞদের উপর পড়বে। একবার একটি নির্দিষ্ট শিল্পের মধ্যে একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য প্রভাব দেখা গেলে, সেই সমগ্র সেক্টরের মধ্যে গতিবেগ সম্ভবত বৃদ্ধি পাবে।
যাইহোক, এই গতি তখনই বাস্তবায়িত হবে যদি অ্যাপ্লিকেশন স্তরগুলি প্রতিষ্ঠিত হয়, যেখানে কোয়ান্টাম কম্পিউটিং নিরবিচ্ছিন্নভাবে বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন এবং ওয়ার্কফ্লোতে একীভূত হয় শেষ ব্যবহারকারীকে qubits এর জটিলতাগুলি উপলব্ধি করার প্রয়োজন ছাড়াই। অবশেষে, প্রযুক্তিটি এমন একটি বিন্দুতে বিকশিত হওয়া উচিত যেখানে শেষ ব্যবহারকারীর অন্তর্নিহিত কোয়ান্টাম মেকানিক্স সম্পর্কে সচেতন হওয়ার প্রয়োজন নেই।
কোয়ান্টাম এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ছেদ সম্পর্কে আরও জানুন এখানে 2024 সালের অক্টোবরে কোয়ান্টাম প্রযুক্তি নিউইয়র্কের ভিতরে.
ব্রায়ান লেনাহান, কোয়ান্টাম স্ট্র্যাটেজি ইনস্টিটিউটের প্রতিষ্ঠাতা এবং চেয়ার, সাতবার প্রকাশিত লেখক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং কোয়ান্টাম প্রযুক্তি এবং তিনবার লিঙ্কডইন কোয়ান্টাম টপ ভয়েস সম্পর্কিত বিষয়গুলিতে। তিনি কর্পোরেট এবং এসএমই সংস্থাগুলির সাথে পরামর্শ করেন, প্রাথমিকভাবে প্রযুক্তি রোডম্যাপ তৈরি করেন। ব্রায়ান এই দুটি বিষয় নিয়ে ব্যাপকভাবে লিখেছেন লিঙ্কডইন এবং তার সাবস্ট্যাকে "কোয়ান্টাম এর ব্যবসা. "
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-particulars-guest-column-quantum-plus-ai-an-intersection-to-innovation/
