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量子機器學習有望成AI產業新推手 開啟後摩爾時代戰局

2021-04-13 17:34經濟日報 記者謝艾莉/即時報導
亞馬遜
  • 微軟
  • IBM

由於摩爾定律(Moore's Law)即將觸及物理極限,使得過去基於傳統運算資源所發展的古典機器學習(Classical Machine Learning;CML)面臨運算效能瓶頸,目前產學界已將量子運算視為當前可行解方,量子機器學習(Quantum Machine Learning;QML)趨勢應運而生。DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為,如同過去GPU將AI產業推進至深度學習階段,量子處理器(Quantum Processor Unit;QPU)與QML技術有望成為AI新進展的關鍵推手。

目前量子運算發展目標並非取代傳統運算,而是讓量子運算在傳統電腦運算基礎上進行更有效率的合作。QML的發展亦同,是將CML無法處理的複雜部分交付量子運算來進行。量子軟體將朝系統架構底層抽象化(abstraction)方向發展,讓開發者不需顧慮量子電腦實際運行狀況,以吸引熟悉CML開發流程的開發者進入量子運算領域。

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IBM、Google、微軟(Microsoft)與亞馬遜(Amazon)等量子運算技術軟硬體供應業者已相繼投入QML資源布局,訴求降低CML開發者進入QML的使用門檻,並藉QML建立量子生態版圖,同時延續主導科技發展的地位。

DIGITIMES Research認為,縱使量子運算領域仍處於發展初期,然主要科技大廠皆已推出具體QML項目來宣示加入量子運算產業競爭,顯見量子運算已由實驗室正式進入商業領域,QML有望成為推動AI產業升級的重要推手。

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