एआई में क्वांटम कंप्यूटिंग भाषा: एक मूल्यांकन
एक बार डिजिटल बाइनरी कंप्यूटर अपनी सीमा तक पहुंच जाने के बाद क्वांटम कंप्यूटिंग ने पेशे के भविष्य के परिदृश्य में अनुसंधान वैज्ञानिकों की रुचि को पकड़ लिया है। “क्वांटम स्टेट” में कई अलग-अलग संभावित परिदृश्यों को संग्रहीत करने की क्षमता के लिए, क्वांटम कंप्यूटिंग में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चुनौतियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रसंस्करण बढ़ावा देने की क्षमता है।
क्वांटम कंप्यूटिंग भाषा कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक कम्प्यूटेशनल बढ़ावा प्रदान कर सकती है, जिससे यह अधिक जटिल कार्यों और एजीआई को हल कर सकती है।
क्वांटम कंप्यूटिंग और क्वांटम एआई को समझना
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की गणना के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग क्वांटम एआई के रूप में जाना जाता है । क्वांटम कंप्यूटिंग के स्पष्ट प्रसंस्करण लाभों के कारण, क्वांटम एआई ऐसे परिणाम प्राप्त करने में सहायता कर सकता है जो पारंपरिक कंप्यूटरों के साथ प्राप्य नहीं हैं।
क्वांटम यांत्रिकी एक मौलिक प्रतिमान है जो नियमों द्वारा शासित होता है जो उन नियमों से भिन्न होता है जिन्हें रोजमर्रा की जिंदगी में देखा जा सकता है। क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग करके डेटा को संसाधित करने के लिए डेटा क्वांटम मॉडल की आवश्यकता होती है। क्वांटम कंप्यूटिंग में, त्रुटि सुधार और उचित क्वांटम कंप्यूटर कामकाज के लिए हाइब्रिड क्वांटम-शास्त्रीय मॉडल की भी आवश्यकता होती है।
क्वांटम एआई का कार्य
TensorFlow क्वांटम (TFQ) क्वांटम मशीन लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स टूलकिट है, जिसे Google ने वाटरलू विश्वविद्यालय, X और वोक्सवैगन के साथ साझेदारी में विकसित किया है। TFQ का लक्ष्य जैविक या अकार्बनिक क्वांटम सिस्टम को नियंत्रित और मॉडल करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करना है। TFQ एक टूल पैकेज है जो क्वांटम मॉडलिंग और मशीन लर्निंग दृष्टिकोण को जोड़ती है। चरणों में शामिल हैं:
क्वांटम डेटा को क्वांटम डेटासेट में परिवर्तित करना: क्वांटम कंप्यूटिंग भाषा को क्वांटम टेंसर के रूप में ज्ञात पूर्णांकों की बहु-आयामी श्रृंखला के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है। TensorFlow इन टेंसरों को आगे उपयोग के लिए डेटासेट बनाने के लिए संसाधित करता है।
क्वांटम तंत्रिका नेटवर्क के मॉडल पर विचार करने के लिए: क्वांटम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को क्वांटम डेटा संरचना की समझ के आधार पर चुना जाता है। लक्ष्य एक उलझी हुई स्थिति में छिपी हुई जानकारी को निकालने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग का उपयोग करना है।
एक नमूना या औसत: क्वांटम राज्य माप शास्त्रीय वितरण से टिप्पणियों के रूप में पारंपरिक जानकारी प्राप्त करता है। मान क्वांटम अवस्था से प्राप्त होते हैं। TFQ में पहले और दूसरे चरणों वाले कई रनों के औसत के लिए तकनीकें हैं।
एक पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का विश्लेषण करें: डीप लर्निंग एल्गोरिदम को डेटा के बीच संबंध को समझने के लिए नियोजित किया जाता है, अब क्वांटम डेटा का शास्त्रीय डेटा में अनुवाद किया गया है।
ये चरण सुनिश्चित करते हैं कि अनुपयोगी कार्यों के लिए एक उपयुक्त मॉडल तैयार किया गया है।
एआई प्रौद्योगिकी में क्वांटम कंप्यूटिंग का अनुप्रयोग
क्वांटम एआई के लिए शोधकर्ताओं का निकट-अवधि का यथार्थवादी लक्ष्य क्वांटम एल्गोरिदम को विकसित और कार्यान्वित करना है जो शास्त्रीय एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
क्वांटम लर्निंग एल्गोरिदम
शास्त्रीय शिक्षण मॉडल के क्वांटम विस्तार के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग भाषा का निर्माण । इसमें पर्यवेक्षित तंत्रिका प्रशिक्षण प्रक्रिया में गति या अन्य संवर्द्धन देने की क्षमता है। पारंपरिक मशीन लर्निंग में क्वांटम कंप्यूटिंग का योगदान कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क भार के इष्टतम समाधान सेट को तेजी से प्रस्तुत करके पूरा किया जा सकता है।
निर्णय के मुद्दों के लिए क्वांटम एल्गोरिदम
पारंपरिक निर्णय समस्याओं को तैयार करने के लिए निर्णय वृक्षों का उपयोग किया जाता है। विशिष्ट बिंदुओं से शाखाएं बनाना समाधानों के सेट तक पहुंचने का एक तरीका है। हालाँकि, इस रणनीति की दक्षता तब कम हो जाती है जब हर समस्या को बार-बार दो में अलग करके संभालना बहुत जटिल होता है।
खोज में क्वांटम कंप्यूटिंग
अधिकांश खोज एल्गोरिदम शास्त्रीय कंप्यूटिंग के लिए बनाए गए हैं। खोज कार्यों में, शास्त्रीय कंप्यूटिंग मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करती है। दूसरी ओर, लव ग्रोवर ने अपना ग्रोवर एल्गोरिथम दिया और दावा किया कि सुपर कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में इस समस्या को जल्दी हल कर सकते हैं। क्वांटम कंप्यूटिंग द्वारा संचालित एआई तकनीक में निकट अवधि के अनुप्रयोगों के लिए आशाजनक होने की क्षमता है।
क्वांटम एल्गोरिथम गेम थ्योरी
यह एक मॉडलिंग दृष्टिकोण है जो आमतौर पर एआई अनुप्रयोगों में नियोजित होता है। क्वांटम गेम थ्योरी क्वांटम क्षेत्र के इस सिद्धांत का एक हिस्सा है। इसमें क्वांटम संचार और क्वांटम कृत्रिम बुद्धि विकास में मूलभूत चुनौतियों पर काबू पाने के लिए एक आशाजनक तकनीक होने की क्षमता है।
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