量子机学习（QML）正在从研究过渡到实际业务应用。发现QML今天如何提供可衡量的结果，以及企业可以为量子增强的AI功能做准备。
企业技术景观正在见证一个显着的转变。虽然大多数围绕量子计算的讨论都集中在遥远的突破和理论应用上，但量子系统和机器学习的交汇处正在发生一场安静的革命。量子机学习（QML）正在从学术好奇心转变为实用的业务工具，并且企业采用的时间表可能比许多人预期的要短。
量子优势：超出经典限制
为了真正欣赏QML的发展方式，以及这些变化可能最终会对业务技术产生巨大影响，首先了解其与当前计算形式的不同很重要。传统计算机使用二进制状态和零的计算机处理信息。但是，量子计算机在通过称为叠加的现象同时存在于多个状态中可以存在的量子位（Qubit）（Qubits）。这种基本差异使量子系统能够在经典机器无法匹配的尺度和速度下处理复杂的相互依存变量。
虽然当前的量子硬件仍然面临着重大限制 - 包括错误率，变形，以及对量子模拟和优化方面的极端冷却的需求，这证实了技术的变革性潜力。关键的见解是，量子系统不需要完美才能有用。对于特定问题集，他们需要比经典替代方案更好。
QML为什么重要：解锁新的性能前沿
AI的快速增长在释放QML的潜力方面发挥了关键作用，因为它为将技术集成到现有模型中创造了基础。QML代表一种混合方法，将量子电路与经典的机器学习模型相结合，以解锁目标，数据密集型域的性能改善。这不是替代古典AI批发；这是关于确定在现有企业AI工作流中可以利用量子优势的特定用例。
跨行业的早期实验已经证明了可衡量的改进：
- 加速培训：通常需要大量计算资源的复杂模型可以通过使用量子增强算法进行更有效的培训，从而减少了距离和能源消耗。
- 高维数据处理：量子系统在处理数据集中具有许多变量和稀疏数据点，经典方法经常挣扎或需要大量预处理的方案。
- 有限的数据提高准确性：QML可以以较小的样本量实现更高的模型精度，尤其是在规范的行业或数据稀缺或昂贵的专业领域中有价值的。
时间表正在缩短：从理论到实践
QML最引人注目的方面之一是，其固有的概率性质与现代生成的AI和不确定性建模相符。正如尽管早期硬件缺陷尽管有早期的硬件缺陷，经典的计算也在狭窄但高价值的用例中产生可衡量的结果。
进展反映了云计算或AI的早期：最初的怀疑主义让位于试点项目，这在特定应用中表现出了明显的价值，最终导致了广泛的企业采用。如今，S量子系统可能不完善，但是它们在为明确定义的问题集提供优势方面变得越来越一致。
企业今天可以做什么：实际入口点
组织不需要等待量子硬件完美才能开始探索价值。几个实际的切入点为实验和学习提供了立即的机会：
- 风险场景模拟：金融服务和保险公司可以使用量子系统模拟稀有或复杂的风险场景，这些方案在经典系统上是计算密集的。这包括在极端市场条件下进行压力测试投资组合或对灾难性保险事件进行建模。
- 增强的预测：量子启发的采样技术可以提高预测准确性和灵敏度分析，尤其是用于供应链优化，需求计划和资源分配。
- 合成数据生成：在严格监管的行业或数据筛选环境中，QML可以生成高质量的合成数据集，以保留统计属性，同时确保遵守隐私法规。
- 异常检测：量子系统在识别复杂数据集中的微妙模式和异常方面表现出色，尤其对于欺诈检测，网络安全和质量控制应用非常有价值。
- 专业行业应用：早期采用者正在在索赔预测，患者风险分层，药物疗效建模和投资组合优化领域中获得成功，量子优势将量子优势直接转化为业务价值。
建立量子准备：战略考虑因素
对于考虑采用QML的企业领导者来说，重点应该放在建立组织准备工作上，而不是等待完美的技术。这意味着在技术团队之间投资量子素养，确定量子优势与业务优先事项保持一致的用例，并与量子计算提供商和研究机构建立合作伙伴关系。
人才维度特别关键。今天开始开发量子专业知识的组织将在生态系统成熟，无论是通过培训现有数据科学家还是招募量子意识人才来追求项目。这只是理解量子力学。这是关于如何将量子功能集成到现有的AI和数据科学工作流程中。
企业势在必行：早期的优势
QML不再仅限于研究实验室。它成为具有真正战略潜力的工具，为愿意投资早期实验的组织提供了竞争优势。今天开始建立量子功能的公司 - 从意识开始，进行实验和发展内部专业知识开始，将在其继续成熟的情况下利用这项技术来利用。
问题不是QML是否会影响企业AI，而是何时以及如何影响企业。将量子计算视为遥远的未来技术的组织，竞争对手承认其新兴的实践价值。现在是量子意识和准备的时间。
正如我们从以前的技术过渡中学到的那样，始终领导资源最多的公司。他们是那些最早认识到拐点并果断地采取行动的人。对于QML而言，该拐点的距离比大多数人预期的要快。
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Anand - AndyâLogani是全球数据和AI公司EXL的执行副总裁兼首席数字官员兼AI官员。
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