Una nuova ricerca condotta da un team del Los Alamos National Laboratory e uscita su Physical Review X sono molto importanti per garantire il futuro delle reti neurali quantistiche e per offrire alle aziende servizi di Business Intelligence
Le reti neurali convoluzionali in esecuzione su computer quantistici hanno generato un notevole clamore per la loro potenzialità di analizzare i dati quantistici meglio di quanto possano fare i computer classici. Tuttavia, l’applicazione di queste reti neurali a grandi set di dati è sempre stata un problema, per via di una sorta di “tallone d’Achille” noto come Barren Plateau, o altopiano sterile. Ma ora una nuova ricerca condotta da un team del Los Alamos National Laboratory, pubblicata su Physical Review X, sembra essere riuscita a superarlo.
Molto interessante a questo proposito l’intervista che Media Inaf ha riservato il 28 ottobre scorso a Nicolò Parmiggiani, ricercatore dell’Istituto nazionale di astrofisica, esperto di machine learning e vincitore della prima edizione del Premio nazionale per la ricerca sui big data e l’intelligenza artificiale per i suoi studi sulle tecnologie di apprendimento automatico applicate all’analisi dei dati.
Convergenza tra Big data e Intelligenza artificiale
Il collegamento tra le tecnologie è imprescindibile per poter trasformare i big data in dati veramente parlanti in grado di predire e guidare verso le migliori decisioni.
In quasi tutte le grandi aziende i processi decisionali sono totalmente o in parte data-driven, per consentire di arrivare a decisioni in tempi rapidi basandosi sulla solidità di valutazioni oggettive e sistematiche. L’automazione delle decisioni deve passare obbligatoriamente per questa convergenza di tecnologie per poter essere agile e veloce come il mercato di oggi richiede.
Quali applicazioni per il business d’impresa?
Le applicazioni possibili grazie all’integrazione delle tecnologie sono pressoché infinite: si possono, ad esempio, migliorare i processi decisionali grazie a software per l’analisi dati e ottenere le risposte che ci servono in tempo reale per prendere le decisioni giuste.
Brand come Amazon, Google e Microsoft hanno già utilizzato questi servizi. Amazon ad esempio ha investito negli studi sulla intelligenza artificiale quantistica lanciando Braket, un servizio completamente gestito offerto all’interno del portafoglio di servizi cloud di AWS (Amazon Web Services) che permette di iniziare a usare il computing quantistico offrendo un ambiente di sviluppo in cui esplorare e progettare gli algoritmi quantici, testarli su computer quantici simulati e applicarli alle varie tecnologie quantistiche.
Il quantum computing, benché agli albori, già esiste ed è utilizzato: dai modelli finanziari alla medicina – inclusa la ricerca per il Covid-19 -, dalle previsioni metereologiche alla crittografia. L’innovazione corre veloce e tra pochi anni saranno molte le aziende che potranno acquistarli.
Altre applicazioni sono utili per l’elaborazione del linguaggio naturale e per estrarre significato da migliaia di conversazioni online. Questo permette di analizzare il customer sentiment verso un determinato brand o altre opinioni. E permette a chi si occupa di marketing di operare le azioni necessarie. Ad esempio è possibile prevedere particolari eventi, come la rottura di un macchinario fino all’individuazione di correlazioni in grado di evidenziare la nascita di possibili trend di mercato per guidare l’azienda nelle scelte strategiche di business.
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Per saperne di più:
- Leggi su Physical Review X l’articolo “Absence of Barren Plateaus in Quantum Convolutional Neural Networks” di Arthur Pesah, M. Cerezo, Samson Wang, Tyler Volkoff, Andrew T. Sornborger e Patrick J. Coles
