Was ist Quanten-KI?
Künstliche Quantenintelligenz oder Quanten-KI ist die Nutzung von Quantentechnologien zum Betrieb von KI-Systemen. KI-Modelle benötigen immense Rechenleistung und Infrastrukturressourcen, um effizient zu funktionieren. Quanten-KI zielt darauf ab, die zugrunde liegende KI-Infrastruktur durch Quantencomputing-Ressourcen zu ersetzen, damit KI-Modelle Daten schneller und kosteneffizienter verarbeiten können. Der Bereich verspricht weitere Fortschritte im Bereich der KI und verbesserte Fähigkeiten aufgrund der exponentiellen Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Quantencomputing bietet. Obwohl die Möglichkeiten unbegrenzt sind, ist es wichtig zu beachten, dass sich die Quanten-KI noch in der Forschungsphase befindet und KI-Workloads nach wie vor traditionelle Rechenressourcen für ihren Betrieb benötigen.
Was ist der Unterschied zwischen klassischer KI und Quanten-KI?
Die klassische (oder aktuelle) KI nutzt klassische Rechenressourcen, die auf binären Bits basieren, oder Informationseinheiten, die mathematisch als 0 oder 1 dargestellt werden können. Physikalisch gesehen können binäre Bits als elektronische Impulse betrachtet werden. Jedes Computing-Gerät, vom einfachen Taschenrechner bis hin zu fortschrittlichen Computern, basiert auf dieser binären Logik. Diese Systeme verarbeiten Daten linear und schrittweise. Deshalb sind für klassische KI-Aufgaben wie die Analyse großer Datensätze, die Audio-, Video- und unstrukturierte Textdaten miteinander verknüpfen, mehr Zeit und Rechenleistung erforderlich.
Im Gegensatz dazu nutzt die Quanten-KI Quantencomputing-Ressourcen, die auf Quantenbits oder Qubits basieren. Physikalisch gesehen basieren Qubits auf Atomen und deren Elektronen, und ihre Funktionsweise unterliegt den Prinzipien der Quantenmechanik. Im Gegensatz zu klassischen Bits können Qubits aufgrund eines physikalischen Konzepts, das als Superposition bekannt ist, gleichzeitig in einem Zustand von 0, 1 oder beidem existieren. Sie können auch verschränkt sein, was bedeutet, dass der Zustand eines Qubits direkt mit einem anderen zusammenhängt, selbst über Entfernungen hinweg.
Qubits ermöglichen es Quantencomputern, Millionen von Operationen gleichzeitig zu verarbeiten. Theoretisch könnte Quanten-KI, die auf Quantencomputing-Ressourcen läuft, komplexe Probleme lösen, die außerhalb der Reichweite klassischer KI liegen.
Warum ist Quanten-KI-Forschung wichtig?
Die Quanten-KI-Forschung zielt darauf ab, KI-Modellen dabei zu helfen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. KI-Modelle sind Systeme, die darauf trainiert sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie beispielsweise Bilder erkennen, Sprachen übersetzen oder zukünftige Trends vorhersagen. Diese Modelle lernen Muster aus großen Datensätzen und nutzen dieses Wissen, um Entscheidungen zu treffen oder Ergebnisse zu generieren. Es gibt zwei Hauptkategorien von KI-Modellen:
- Prädiktive Modelle analysieren vorhandene Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Beispielsweise die Vorhersage von Aktienkursen oder Kundenverhalten.
- Generative Modelle erstellen auf der Grundlage ihres Lernens neue Inhalte, wie beispielsweise das Generieren realistischer Bilder, Texte oder Musik.
Beide KI-Modelle sind aufgrund der Einschränkungen klassischer Computer, auf denen sie laufen, in ihrer Fähigkeit zur Analyse von Daten in großem Maßstab eingeschränkt. Die Quanten-KI-Forschung zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu überwinden, um den Nutzen der KI für die Gesellschaft zu steigern.
Welche potenziellen Vorteile bietet Quanten-KI?
Die Kombination von Quantencomputing und künstlicher Intelligenz verspricht die folgenden Vorteile.
KI-Trainingskosten reduzieren
Das Training von KI-Modellen – insbesondere generativen Basismodellen mit Milliarden von Parametern – erfordert die Einspeisung großer Datenmengen in komplexe neuronale Netzwerke. Diese Netzwerke führen Millionen von mathematischen Operationen durch, um interne Gewichte anzupassen und die Genauigkeit zu optimieren. Dieser Prozess ist nicht nur rechenintensiv, sondern auch energieintensiv. Größere Modelle erfordern oft verteilte Computing-Setups, was die Komplexität und die Kosten erhöht.
Quanten-KI-Modelle würden theoretisch Millionen von Operationen parallel auf einem einzigen Quantenprozessor ausführen. Dadurch würden verteilte Computing-Setups für aktuelle KI-Anforderungen überflüssig werden. Multiprozessor-Setups würden KI-Modelle in großem Maßstab für Aufgaben trainieren, die heute unvorstellbar sind. Dies könnte die Kosten und die Umweltauswirkungen durch das Training modernster KI-Modelle erheblich senken.
Genauigkeit von KI-Vorhersagen verbessern
Die Fähigkeit von Quantencomputing, komplexe probabilistische Simulationen und Optimierungsaufgaben in großem Maßstab durchzuführen, kann die Qualität der KI-Ausgabe verbessern. Klassische Systeme vereinfachen möglicherweise Annahmen oder ignorieren bestimmte Variablen aufgrund von Hardwarebeschränkungen. Quanten-KI hingegen könnte diese Variablen berücksichtigen und so differenziertere und potenziell genauere Vorhersagen in risikoreichen Umgebungen wie dem Aktienhandel, der Bonitätsbewertung und der Prognose von Lieferketten liefern.
Beispielsweise könnte Quanten-KI die Risikobewertung und Portfoliooptimierung im Finanzsektor revolutionieren. Die Analyse von Marktdaten auf granularer Ebene unter gleichzeitiger Berücksichtigung unzähliger Variablen könnte Erkenntnisse liefern, die Anlegern einen erheblichen Vorteil verschaffen. Damit ließen sich möglicherweise sogar Markttrends mit einer gewissen Genauigkeit vorhersagen, sodass die derzeit besten Algorithmen im Vergleich dazu wie fundierte Vermutungen erscheinen würden.
Wissenschaftliche Forschung vorantreiben
Quanten-KI könnte die medizinische, klimatische, materialwissenschaftliche und andere Forschungsbereiche, die die Verarbeitung riesiger Datenmengen erfordert, erheblich beschleunigen. Beispielsweise könnte Quanten-KI komplexe chemische Reaktionen mit beispielloser Genauigkeit simulieren, was zu Durchbrüchen bei der Arzneimittelforschung und der Behandlung von Krankheiten führen könnte. Durch die Modellierung von Wechselwirkungen auf atomarer Ebene oder die Analyse planetarischer Datensätzen können Wissenschaftler Entdeckungen machen, die derzeit außerhalb unserer rechnerischen Möglichkeiten liegen.
Neue KI-Algorithmen ermöglichen
Bei der Quanten-KI geht es nicht nur darum, bestehende KI-Prozesse zu beschleunigen – sie eröffnet auch völlig neue Möglichkeiten für die Entwicklung intelligenter Systeme. Aktuelle KI-Modelle basieren auf den Einschränkungen der klassischen Berechnung. Da Forscher Algorithmen speziell für Quantencomputer entwickeln, könnten KI-Systeme Lernen, Denken oder Mustererkennung auf grundlegend andere Weise angehen.
Beispielsweise sind quantum-neuronale Netzwerke und quantengestütztes Reinforcement Learning frühe Konzepte, die versuchen zu überdenken, wie Maschinen in Umgebungen mit vielen möglichen Ergebnissen „lernen” können. Diese Innovationen könnten eines Tages zu KI-Systemen führen, die in Bereichen gute Leistungen erbringen, in denen klassische KI noch Schwierigkeiten hat, wie beispielsweise bei der langfristigen Planung oder der Entscheidungsfindung in Echtzeit unter unvollständigen Informationen.
Wie funktioniert Quanten-KI?
Quanten-KI integriert Prinzipien der Quantenmechanik in bestehende Machine-Learning- und KI-Konzepten, um neue Ansätze zu erforschen. Traditionelle KI verwendet lineare Algebra und Optimierungstechniken, die auf klassischen Bits laufen. Quanten-KI-Modelle verwenden jedoch Quantenalgorithmen, die auf Qubits basieren. Diese Algorithmen nutzen Prinzipien der Quantenmechanik wie Superposition und Verschränkung auf grundlegend unterschiedliche Weise. Diese Ansätze befinden sich jedoch noch in der Forschungsphase und werden vor allem auf Simulatoren oder kleinen Quantenprozessoren getestet. Im Folgenden werden einige Beispiele für Forschungsarbeiten aufgeführt.
Quantenoptimierungsalgorithmen
Diese Algorithmen sind nützlich für die Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme, bei denen das Ziel darin besteht, aus vielen möglichen Konfigurationen die beste Kombination zu finden. Klassische Algorithmen haben aufgrund der exponentiell steigenden Komplexität Schwierigkeiten, solche Probleme zu lösen. In der KI werden diese Algorithmen als Tool zur Lösung von Optimierungs-Teilaufgaben untersucht, beispielsweise zur Auswahl der besten Modellparameter oder zur Minimierung von Kostenfunktionen in Reinforcement-Learning-Umgebungen.
Quantenklassifikatoren
Quantenklassifikatoren sind Algorithmen, die Prinzipien des Quantencomputings nutzen, um Klassifizierungsprobleme zu lösen. Sie weisen Daten auf der Grundlage gelernter Muster Labels zu. Beispielsweise wird der Variational Quantum Classifier (VQC) als Machbarkeitsnachweis für nicht-lineare Entscheidungsfindung untersucht. Bislang wurde VQC anhand kleiner Datensätze und Quantenhardware mit begrenzter Qubitanzahl demonstriert, hauptsächlich um seine Leistung unter kontrollierten Bedingungen mit klassischen Klassifikatoren zu vergleichen.
Quantum-neuronale Netzwerke
Quantum-neuronale Netzwerke (QNNs) zielen darauf ab, die Struktur klassischer neuronaler Netzwerke mithilfe von Qubit-Interaktionen nachzuahmen. Sie werden eingesetzt, um zu untersuchen, ob Quantenschaltungen komplexe Funktionen approximieren und lernen können, Muster in Daten zu erkennen. Einige experimentelle Entwürfe versuchen, Quantenschaltungen als Schichten in Hybridmodellen zu verwenden, bei denen Teile des Netzwerks auf klassischen Prozessoren und andere auf Quantengeräten laufen. Aufgrund der aktuellen Hardware-Einschränkungen bleiben QNNs weitgehend theoretisch. Sie werden eher auf Quantensimulatoren als auf vollwertigen Quantencomputern getestet.
Quantengestütztes Reinforcement Learning
Quantengestützes Reinforcement Learning untersucht, ob Quantencomputing die Art und Weise verbessern kann, wie KI-Agenten durch Versuch und Irrtum optimale Aktionen in einer Umgebung lernen. Ein Forschungsgebiet befasst sich mit der Verwendung von Quantenzuständen zur Darstellung des Entscheidungsraums, wodurch mehrere Entscheidungspfade gleichzeitig untersucht werden können. Allerdings handelt es sich hierbei um ein sehr experimentelles Gebiet, und Ideen werden in erster Linie in Spielzeugumgebungen oder theoretischen Modellen getestet.
Wie kann AWS Sie bei Ihren Anforderungen an Quantencomputing und Quanten-KI unterstützen?
AWS macht klassische KI für mehr Menschen zugänglich – von Entwicklern und Datenwissenschaftlern bis hin zu Geschäftsanalysten und Studenierenden. KI in AWS umfasst vortrainierte KI-Services für vorgefertigte Intelligenz und KI-Infrastruktur, um die Leistung zu maximieren und die Kosten zu senken.
- Ocelot, unser Quantenchip der ersten Generation, nutzt eine skalierbare Architektur, um die Entwicklung realer Quantencomputing-Anwendungen zu beschleunigen. Er ist die erste Umsetzung einer skalierbaren Architektur für den Bau skalierbarer, kommerziell nutzbarer Quantencomputer für die zukünftige Quanten-KI in der Praxis.
- Amazon Braket ist ein vollständig verwalteter Service, der Ihnen den Einstieg in das Quantencomputing erleichtert. Sie können damit lernen, Quantencomputer zu programmieren und Ihre eigenen Quantenalgorithmen von Grund auf neu zu entwerfen. Amazon Braket bietet auch vollständig verwaltete Quantenschaltungssimulatoren, mit denen Sie Ihre Algorithmen auf einer von AWS verwalteten Infrastruktur ausführen können, um Ihre Implementierung zu validieren und zu testen.
- Die Engagements im Amazon Quantum Solutions Lab sind gemeinschaftliche Forschungsprogramme, die es Ihnen ermöglichen, mit führenden Experten im Bereich Quanten-KI zusammenzuarbeiten. Die Programme helfen Ihnen dabei, die vielversprechendsten Quantencomputing-Anwendungen für Ihr Unternehmen zu erforschen und zu identifizieren und sich auf Quantencomputing vorzubereiten.
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