CC BY
0
Перспективы использования ИИ в системах безопасности весьма обширны. В будущем можно ожидать появления полностью автономных систем безопасности, способных самостоятельно принимать решения и адаптироваться к меняющимся условиям.
Список используемой литературы: 1. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения // ResearchGate
© Бердыева М., Агаева Д., Чарыева Д., 2024
УДК 004.9
Галандарова Ш.
Преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт
г. Дашогуз, Туркменистан Эрметов Ю.
Старший преподаватель, Туркменский сельскохозяйственный институт
г. Дашогуз, Туркменистан Реджебов Б.
Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт
г. Дашогуз, Туркменистан Тиркешова А.
Студент, Туркменский сельскохозяйственный институт
г. Дашогуз, Туркменистан
РОЛЬ КВАНТОВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В УСКОРЕНИИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ:
ПЕРСПЕКТИВЫ И ВЫЗОВЫ
Аннотация
В статье рассматриваются перспективы и вызовы, связанные с использованием квантовых вычислений для ускорения алгоритмов машинного обучения. Обсуждаются потенциал квантовых вычислительных технологий в повышении производительности и эффективности обучения моделей, а также сложности, связанные с их реализацией и интеграцией в современные вычислительные системы.
Ключевые слова
квантовые вычисления, машинное обучение, ускорение алгоритмов, квантовые технологии.
Galandarova Sh.
Lecturer, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan
Ermetov Y.
Senior Lecturer, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan
Rejebov B.
Student, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan
Tirkeshova A.
Student, Turkmen Agricultural Institute, Dashoguz, Turkmenistan
THE ROLE OF QUANTUM COMPUTING IN ACCELERATING MACHINE LEARNING ALGORITHMS:
PROSPECTS AND CHALLENGES
Annotation
The article discusses the prospects and challenges of using quantum computing to accelerate machine learning algorithms. The potential of quantum computing technologies in improving the performance and efficiency of model learning, as well as the difficulties associated with their implementation and integration into modern computing systems are discussed.
Keywords
quantum computing, machine learning, algorithm acceleration, quantum technologies.
Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, стало краеугольным камнем современных технологий, питая все, от предиктивной аналитики до автономных систем. Однако растущая сложность и требования к данным моделей МО раздвигают границы классических вычислений. Это ограничение привело к исследованию квантовых вычислений как средства преодоления этих барьеров. Квантовые компьютеры работают на принципиально иных принципах, чем классические компьютеры, используя квантовые биты, или кубиты, которые могут существовать в нескольких состояниях одновременно из-за суперпозиции. Эта характеристика в сочетании с квантовой запутанностью позволяет квантовым компьютерам выполнять определенные вычисления экспоненциально быстрее, чем их классические аналоги.
Квантовые вычисления и машинное обучение: многообещающая синергия
Синергия между квантовыми вычислениями и машинным обучением имеет значительные перспективы. Квантовые алгоритмы, такие как квантовая версия преобразования Фурье или алгоритм поиска Гровера, имеют потенциал для значительного ускорения задач МО, таких как оптимизация, классификация данных и распознавание образов. Например, квантовые вычисления могут ускорить обучение моделей глубокого обучения за счет более эффективной оптимизации параметров, чем классические методы. Это было бы особенно полезно для обработки больших наборов данных, где классические методы часто сталкиваются с вычислительными узкими местами. Более того, квантово-улучшенные алгоритмы МО могут обеспечить новые формы обучения, которые невозможны с классическими ресурсами, открывая возможности для прорывов в таких областях, как открытие лекарств, материаловедение и финансы.
Технические проблемы и теоретические препятствия
Несмотря на многообещающие перспективы, интеграция квантовых вычислений с машинным обучением сталкивается со значительными проблемами. Одним из основных препятствий является текущее состояние квантового оборудования. Квантовые компьютеры все еще находятся в зачаточном состоянии, а существующие модели, такие как разработанные IBM, Google и другими исследовательскими институтами, подвержены ошибкам из-за декогеренции и шума. Эти ограничения ограничивают практическое применение квантовых алгоритмов, требуя разработки методов исправления ошибок и более надежных квантовых архитектур. Другая проблема заключается в разработке самих квантовых алгоритмов. В то время как классические алгоритмы МО хорошо изучены и имеют богатую теоретическую основу, квантовые алгоритмы МО все еще изучаются, и многие из них находятся на экспериментальной стадии. Разработка этих алгоритмов требует глубокого понимания как квантовой механики, так и машинного обучения, что делает это междисциплинарной задачей, требующей сотрудничества между областями.
Более того, теоретическое понимание квантового преимущества в МО не полностью установлено. Хотя было доказано, что некоторые алгоритмы обеспечивают квантовое ускорение, остается неясным,
можно ли обобщить это преимущество на все типы задач МО. Сложность квантовых систем также поднимает вопросы об интерпретируемости и прозрачности моделей МО с квантовым усилением. В классическом МО интерпретируемость моделей уже является сложной проблемой, а введение квантовой механики может еще больше усложнить этот аспект, затруднив понимание того, как и почему определенные решения принимаются моделями с квантовым ускорением. Заключение
Роль квантовых вычислений в ускорении алгоритмов машинного обучения представляет как захватывающие перспективы, так и серьезные проблемы. Хотя квантовые вычисления имеют потенциал для революции в машинном обучении, предоставляя беспрецедентную вычислительную мощность, остаются значительные технические и теоретические препятствия. Преодоление этих проблем потребует постоянного совершенствования квантового оборудования, разработки новых квантовых алгоритмов и более глубокого понимания взаимодействия квантовой механики и машинного обучения. По мере решения этих проблем квантовые вычисления вполне могут стать критически важным компонентом будущего машинного обучения, стимулируя инновации в широком спектре отраслей и приложений. Список использованной литературы:
1. Nielsen, Michael A., and Isaac L. Chuang. Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press, 2000.
2. Wittek, Peter. Quantum Machine Learning: What Quantum Computing Means to Data Mining. Academic Press, 2014.
3. Killoran, Nathan, Neil I. D. Phillips, and Daniel J. S. Vincent. "Quantum Algorithms for Machine Learning." npj Quantum Information, vol. 4, 2018, article 68.
© Галандарова Ш., Эрметов Ю., Реджебов Б., Тиркешова А., 2024
УДК 614
Грачев А.В.
СПб ГКУ ДПО «УМЦ ГО и ЧС» г. Санкт-Петербург, РФ
ВОЗДЕЙСТВИЕ ПРОДУКТОВ ГОРЕНИЯ ПОЛИМЕРНЫХ МАТЕРИАЛОВ НА ОРГАНИЗМ ЧЕЛОВЕКА
Аннотация
Многие токсичные вещества, выделяемые при сжигания полимеров, вредны не только для окружающей среды, но и для здоровья человека. Даже простые природные полимеры, такие как целлюлоза, при горении выделяют полициклические соединения, обладающие мутагенными и канцерогенными свойствами.
Ключевые слова
пожарная безопасность, полимерные материалы, горение.
Строительство зданий различного назначения растет с каждым годом. При проектировании и строительстве зданий застройщики обращают внимание не только на пространственные и структурно-планировочные решения, но и на материалы, используемые в их работе. Для того, чтобы сделать правильный выбор, необходимо учитывать такие факторы, как климат, тип почвы на строительной площадке и финансовые возможности. Но состав материала является немаловажным фактором при
