Quantum big data: Revolusjonerende prosessering satt til å drive fremtiden gjennom superdatamaskiner

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• April 20, 2022

Oppsummering av innsikt

Kvantedatabehandling, som dukker opp som et svar på begrensningene til tradisjonell binær databehandling, er klar til å transformere dataanalyse, kunstig intelligens og ulike bransjer ved å behandle enorme mengder data med uovertruffen hastighet. Fra å muliggjøre tilpasset helsetjenester gjennom DNA-analyse til å lage nye molekyler for medisiner og materialer, tilbyr teknologien et bredt spekter av applikasjoner som kan omdefinere konkurransefortrinn for organisasjoner, myndigheter og selskaper. Konsentrasjonen av denne teknologien i store selskaper og myndigheter, sammen med behovet for etiske retningslinjer og ansvarlig bruk, byr imidlertid på utfordringer som må håndteres for å sikre brede samfunnsmessige fordeler og bærekraftig utvikling.

Kvanteberegningskontekst

Den raske teknologiske utviklingen, kombinert med en enorm generasjon av rådata, har utvidet mulighetene til tradisjonell binær databehandling. Denne situasjonen har skapt en mulighet for en ny form for databehandling til å ta sentrum: Quantum computing. Denne fremvoksende teknologien er blant de raskest voksende områdene innen dataindustrien og forventes å løse noen av de mest presserende og tidligere uløselige dataanalyseutfordringene i fremtiden. 

Kvanteberegningens røtter kan spores tilbake til feltet kvantemekanikk, spesielt den unike oppførselen til subatomære partikler kjent som qubits. I motsetning til klassiske databiter, som bare kan eksistere i en av to tilstander, har qubits evnen til å eksistere i mer enn én tilstand på samme tid, et fenomen kjent som superposisjon. Med forbløffende 2.5 exabyte (2.5 milliarder gigabyte) med data som lages hver dag, kan introduksjonen av 5G-funksjoner og tingenes internett (IoT) øke denne allerede høye datautgangen ytterligere. Denne trenden kan øke produktiviteten og åpne nye veier for teknologisk fremgang.

Kvantedatamaskiner er spesielt godt egnet til å løse intrikate matematiske problemer og behandle enorme mengder data med relativ hastighet. Behandlingsevnen til disse maskinene gjør dem i stand til å takle problemer som er altfor komplekse for klassiske datamaskiner. For eksempel, i 2019 utførte Googles kvantedatamaskin Sycamore en serie operasjoner på 200 sekunder, en oppgave som ville tatt en klassisk superdatamaskin forbløffende 10,000 XNUMX år å fullføre. 

Forstyrrende påvirkning

Ved å utnytte evnen til å behandle store data i bemerkelsesverdige hastigheter, kan kvanteberegning katalysere et betydelig skifte i datadrevet beslutningstaking. Denne teknologien muliggjør utvinning av dyp innsikt støttet av enorme mengder underliggende data, noe som klassiske datamaskiner har slitt med. Kvantedatabehandling kan gi stordatabasert innsikt til systemer for kunstig intelligens (AI) på et mer detaljert nivå, slik at AI bedre kan identifisere mønstre og anomalier. Implikasjonene av disse funnene kan være definerende for organisasjoner, myndigheter og selskaper, og tilby dem et forbedret konkurransefortrinn gjennom optimalisert allokering av ressurser, logistikk, beslutningstaking, markedsføringslevering, produktskaping og mer.

I medisinsk industri er potensialet til kvantedatabehandling spesielt lovende. Teknologien kan gjøre det mulig for forskere å utforske og teste nye medisiner raskere, noe som potensielt kan føre til raskere oppdagelser og mer effektive behandlinger for ulike plager. I finanssektoren kan kvanteberegning brukes for å forbedre presisjonen til prediksjonsmodeller for finansmarkeder, og gi mer pålitelige prognoser og innsikt. 

Ressursene, ekspertisen og teknologien som kreves for å utnytte potensialet til kvantedatabehandling plasserer imidlertid dette kraftige verktøyet hovedsakelig i hendene på regjeringer og multinasjonale selskaper som Google og Amazon. Denne konsentrasjonen av tilgang kan føre til utfordringer med å sikre at fordelene ved kvanteberegning er bredt fordelt og ikke forverrer eksisterende ulikheter. Politikere og industriledere må kanskje vurdere samarbeidende tilnærminger og reguleringer for å sikre at denne trenden innen teknologi brukes på en ansvarlig måte og at dens fordeler når ulike sektorer av samfunnet, inkludert mindre bedrifter og undertjente samfunn. 

Implikasjoner av quantum big data

Større implikasjoner av kvante stordata kan omfatte:

• Evnen til nøyaktig å projisere sannsynligheten for at en person får spesifikke sykdommer basert på deres DNA, noe som fører til personlig tilpassede forebyggende helsetjenester og mer målrettede medisinske intervensjoner.
• Å løse uhyre komplekse matematiske problemer gjennom kvanteberegning, noe som fører til fremskritt innen grunnleggende vitenskaper som kan låse opp nye teorier og anvendelser innen fysikk, ingeniørfag og andre vitenskapelige disipliner.
• Gir forskere mulighet til å modellere komplekse kjemiske reaksjoner gjennom kvantesimuleringer, noe som fører til etableringen av nye molekyler for ulike typer medisiner og materialer, noe som potensielt øker effektiviteten til medikamentutvikling og materialvitenskap.
• Nøyaktige, stedsspesifikke værmeldinger som oppdateres jevnlig med korte intervaller, noe som fører til forbedret katastrofeberedskap, landbruksplanlegging og generell offentlig sikkerhet.
• Forbedring av sammenligningen av setningsbetydninger utført av AI-systemer, noe som fører til dyptgripende utviklinger innen maskinoversettelse, sentimentdeteksjon og samtale-AI, noe som forbedrer global kommunikasjon og forståelse.
• Utvikling av mer presise finansielle modeller og risikovurderinger gjennom kvanteberegning, som fører til mer stabile finansmarkeder og potensielt redusere sannsynligheten for økonomiske kriser.
• Den potensielle konsentrasjonen av kvantedatateknologi i store selskaper og myndigheter, som fører til en mulig ubalanse i teknologisk makt og innflytelse som kan påvirke markedskonkurranse og demokratisk styring.
• Opprettelsen av nye jobbmuligheter innen kvanteteknologisk forskning, utvikling og implementering.
• Den økte energieffektiviteten til kvantedatabehandling sammenlignet med klassisk databehandling, fører til redusert energiforbruk og bidrar til mer bærekraftig teknologisk praksis.
• Etablering av nye etiske retningslinjer og forskrifter for å styre bruken av kvantedatabehandling på sensitive områder som persondataanalyse og genetisk forskning, noe som fører til økt beskyttelse av individets personvern og ansvarlig teknologisk fremskritt.

Spørsmål å vurdere

• Gitt kvantedatabehandlingens enorme prosesseringsevne, hvordan tror du kvantedatabehandlingsteknologi kan transformere samfunn, spesielt når den bare er tilgjengelig og kontrollert av en håndfull regjeringer og multinasjonale selskaper?
• Tror du at det tas nok hensyn til etikken til kvanteberegning og dens potensielle innvirkning på menneskehetens suverenitet?