La clé des applications d’IA en informatique quantique : des langages de programmation flexibles

L’avancée de l’informatique quantique promet de remodeler l’intelligence artificielle (IA) telle qu’elle est connue et déployée aujourd’hui. Ce développement élargit considérablement l’entreprise et la portée commerciale de l’IA, se rapprochant peut-être même de l’intelligence artificielle générale. Et il y a une autre promesse de convergence de l’informatique quantique, de l’IA et des langages de programmation dans un environnement informatique unique.

Les effets potentiels de cette coalescence de capacités sont tout simplement formidables. Les applications d’apprentissage en profondeur fonctionneront beaucoup plus rapidement. Les problèmes qu’ils résolvent atteindront une complexité défiant celle des approches traditionnelles de l’apprentissage automatique avancé. L’IA statistique et symbolique fonctionnera en tandem, tandis que les secteurs verticaux de la production d’énergie à la finance en récolteront les bénéfices.

Cependant, rien de tout cela ne se produira sans l’activation de langages de programmation d’IA flexibles. De tels langages de programmation sont indispensables pour écrire des algorithmes d’IA renforcés par l’informatique quantique afin de créer des applications avancées capables de transformer les cas d’utilisation pour lesquels ils sont déployés.

En se prévalant de ces langages de programmation adaptatifs capables de prendre en charge des paradigmes pour l’orientation objet, la réflexion, la programmation procédurale et fonctionnelle et la méta-programmation, les organisations peuvent exploiter cette conjonction de capacités pour atteindre un degré de productivité horizontale impossible autrement.

Langages de programmation

En tant que base pour l’écriture d’applications d’IA quantique efficaces, les langages de programmation adaptatifs adaptés à cette tâche sont extrêmement utiles aux développeurs. Ces langages de haut niveau permettent d’abréger facilement le temps nécessaire pour écrire du code tout en augmentant le débit. Les meilleurs impliquent la programmation fonctionnelle, qui est souvent opposée à la programmation impérative et considérée comme supérieure à celle-ci.

La capacité dynamique de ces langages IA à changer pendant l’exécution du programme est supérieure aux langages reposant sur une méthode par lots, dans laquelle le programme doit être compilé et exécuté avant les sorties. De plus, ces langages de programmation d’IA quantique permettent d’écrire à la fois des données et du code sous forme d’expressions. Étant donné que les fonctions de ces frameworks sont écrites comme des listes, elles sont facilement traitées comme des données, de sorte que des programmes spécifiques peuvent en fait manipuler d’autres programmes via la métaprogrammation, ce qui est essentiel pour leur flexibilité sous-jacente. Cet avantage se traduit également par des gains de performances dans lesquels ces langages fonctionnent beaucoup plus rapidement dans des applications telles que celles de la bioinformatique impliquant la génomique aidée par diverses dimensions de l’IA.

L’effet IA

Lorsqu’elle est activée par des langages de programmation flexibles pour le développement de l’IA, l’informatique quantique permet aux organisations d’effectuer des calculs d’IA beaucoup plus rapidement et à une plus grande échelle qu’elles ne le pourraient autrement. Ces langages de programmation sous-tendent également des approches d’IA statistiques et symboliques améliorées par l’informatique quantique. Les problèmes d’optimisation, par exemple, sont traditionnellement résolus dans des paramètres de graphes de connaissances prenant en charge des inférences intelligentes entre les contraintes.

Pour les applications d’apprentissage automatique (ML) avancé, l’écriture d’algorithmes d’IA renforcés par l’informatique quantique réduit le temps nécessaire pour mettre de nouveaux produits pharmaceutiques sur le marché, par exemple. Il existe même des applications de science des données qui sont universellement applicables pour former de meilleurs modèles ML avec moins de temps de calcul. Dans tous ces cas d’utilisation, la clé pour concevoir des solutions d’IA améliorées par l’informatique quantique est la gamme de langages de programmation qui permettent aux développeurs d’écrire des algorithmes qui bénéficient sans équivoque de la vitesse et de l’évolutivité des méthodes d’informatique quantique.

L’informatique quantique

Bien qu’il y en ait plusieurs autres, les deux principales façons dont l’informatique quantique fournit les avantages ci-dessus sont les calculs quantiques et le recuit quantique. Chacune de ces fonctions implique un matériel spécialisé pour les ordinateurs quantiques qui sont plus efficaces que les ordinateurs traditionnels pour résoudre les problèmes à l’échelle et à la vitesse à laquelle l’IA devient suralimentée. Les ordinateurs quantiques encodent les informations sous forme de 0, de 1 ou les deux simultanément en bits quantiques (qubits), alors que les ordinateurs traditionnels ne peuvent les encoder que sous forme de 0 ou de 1. La capacité de superposer ces états est l’une des façons dont les machines quantiques traitent simultanément de gigantesques quantités de données.

Un autre est via le recuit quantique, qui reflète la nature en ce sens qu’il résout même les problèmes NP-difficiles en atteignant l’état d’énergie le plus bas de l’ordinateur. Les ordinateurs traditionnels prennent un temps exponentiel pour résoudre certains problèmes, tels que les problèmes d’optimisation liés aux véhicules, la consommation de carburant, les objectifs de livraison, etc. Les méthodes de recuit quantique accélèrent le temps nécessaire pour obtenir des réponses à ces problèmes, offrant un degré d’efficacité exploitable qui est essentiel pour la logistique ou l’équipement de routage dans les industries du voyage et du transport.

Le gardien du langage de programmation

Les avantages de l’application de l’informatique quantique pour accélérer et renforcer l’utilité globale de l’IA pour la société et l’entreprise sont évidents. Cependant, beaucoup moins d’attention est accordée aux langages de programmation utilisés pour concevoir ces applications d’IA quantique. Ces cadres sont les gardiens de l’avenir de l’IA quantique. Des organisations astucieuses les utilisent pour capitaliser sur ce développement croissant.

Jans Aasman, Ph.D., est un expert en sciences cognitives et PDG de Franz Inc.