Recomendações da Netflix para séries que possamos gostar de assistir ou aplicativos de smartphone como Siri, mostram ação IA tornando-se necessidade ao público que busca nova invenção como o aprendizado de máquina quântico que revoluciona a estrutura social quando for inventado, integrando 2 campos, a computação quântica e aprendizado de máquina em que computadores quânticos utilizam bits quânticos ou qubits, enquanto computadores clássicos trabalham com bits de dados, esses qubits podem estar em muitos estados ao mesmo tempo por causa da superposição e emaranhamento ao passo que computadores quânticos podem processar big data e resolver problemas de modo rápido. Impacta o aprimoramento da precisão, eficácia e eficiência dos algoritmos atuais de aprendizado de máquina enquanto a computação quântica pode ser usada para realizar operações complexas rápidas em larga escala, além de superar questões, sugerindo novos problemas e campos onde técnicas da computação quântica podem ser aplicadas, abrindo perspectivas no campo IA, portanto, observar oportunidades do aprendizado de máquina quântica importa entender como o conceito se insere no contexto geral IA. Daí, sinergia multidisciplinar com implementação do aprendizado de máquina auxiliada por computadores com conceitos de IA e física quântica, constituindo o aprendizado de máquina quântica, dessa forma, sinergia poderosa é gerada que permite algoritmos quânticos como Variational Quantum Eigensolver (VQE), Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) resolvam questões de otimização e auto valor mais rápidos que algoritmos clássicos aprimorando operações que incluem classificação, ordenação e estimativa, possibilitando desenvolver operações sofisticadas de aprendizado de máquina. Avanços Algorítmicos que QML traz abordagens de algoritmos, por exemplo, QSVM e QNN, com Redes neurais qubit na forma de análogos clássicos nos princípios da mecânica quântica para processar informações, com a esperança de atingir taxas melhores de convergência à inferência e treinamento, além disso, o QSVM se diferencia dos SVMs padrão e aprimora características de desempenho de diferenciação entre padrões de dados complexos pela capacidade dos kernels quânticos que podem mapear dados no espaço de recursos quânticos de alta dimensão. Por fim, seguem a escalabilidade e eficiência para abordar com ajuda de computadores quânticos conjuntos de dados de grandes dimensões além de mitigação de Erros e Tolerância a Falhas ao fazer transição à computação quântica mais próxima de plataformas físicas, inseridos em questões éticas como segurança de tecnologias, privacidade de dados e impacto IA exigindo influência de regulamentações e abertura para serem usadas em benefício da sociedade.
Casos de usos para aprendizado de máquina quântica aponta à futuro brilhante IA em ampla gama de aprendizado de máquina quântica na Assistência médica, descoberta de medicamento, em que computadores quânticos são capazes de replicar reações químicas em nível nunca visto ajudando analisar informações genéticas e moleculares e agilizar processo de desenvolvimento de novos fármacos, além da Medicina Personalizada em que o uso de técnicas de QML contribui à criação de programas individuais ao tratamento de pacientes com base na análise de grandes conjuntos de dados genéticos. No financiamento a Análise e gerenciamento de riscos em que o QML fornece perspectivas sobre análise de riscos, apropriação indébita e negociação algorítmica devido sua capacidade de considerar dados econômicos estruturais complexos, na Segurança cibernética em que segurança e criptografia de dados na criptografia quântica, levam a proteção contra computadores quânticos em rápido desenvolvimento através de nova maneira, enquanto na Logística se inserem em Problemas de otimização implementando algoritmos quânticos e possibilitando determinar meios mais eficientes de distribuir produtos e atingir potenciais consumidores e clientes, bem como fornecer custos. Dentre os desafios, se destacam as restrições de hardware, no entanto, a maior probabilidade de coerência quântica e suscetibilidade a erros nos computadores quânticos existentes atualmente tornam impossíveis grande número de aplicações na vida real, já, a escalabilidade, é difícil escalar computadores quânticos para grande quantidade de qubits mantendo estabilidade e coerência, um dos maiores desafios técnicos e o desenvolvimento de algoritmos em que muitos desses algoritmos quânticos ainda são de natureza teórica, mais trabalho ou mesmo aplicação precisam ser feitos. Quanto ao futuro, é seguro dizer que o futuro do aprendizado de máquina quântica é brilhante com estudos existentes focando no aprimoramento da computação quantitativa e eliminação de desafios, assim, presumir que o papel IA com a computação quântica e ajuda de algoritmos mais complexos e melhores equipamentos, auxilia no futuro resolver os principais problemas que as empresas modernas enfrentam, sendo que a supremacia quântica no aprendizado de máquina é o cenário que os computadores quânticos resolvem problemas específicos de aprendizado de máquina mais rapidamente que computadores clássicos enquanto modelos híbridos são combinações de computadores quânticos e clássicos que proporciona maior precisão e desempenho. O Quantum Machine Learning, QML, combina poder da computação quântica com o machine learning, prometendo entregar velocidade, precisão e escala em que computadores quânticos, usando superposição e emaranhamento, lidam com conjuntos de dados massivos e cálculos complexos exponencialmente mais rápido que computadores clássicos e as aplicações abrangem tudo, desde acelerar descoberta de medicamentos e medicina personalizada a análise de risco em finanças e segurança cibernética por meio da criptografia quântica e, à medida que o QML amadurece, é enorme seu impacto IA e na sociedade, remodelando indústrias abrindo fronteiras de inovação tecnológica e solução de problemas com privacidade e segurança dos dados importantes à medida que os aplicativos QML crescem.
Moral da Nota: IA promete eficiência na velocidade da luz à empresas e consumidores e alimentar essa tecnologia requer quantidades de energia em treinamento de modelos, avaliação ou otimização do desempenho, ou mesmo, mantendo-o, dar suporte à IA consome grandes quantidades de watts, esse consumo suporta soluções IA em aumento exponencial levantando preocupações ambientais já que a compreensão do consumo de energia IA é relevante não apenas aos construtores da tecnologia mas à todos que interagem com ela. Daí, modelos IA particularmente os modelos de linguagem grande, LLMs, consomem energia devido ao hardware e à infraestrutura necessários para processar cálculos complexos, com demandas de energia IA levantando preocupações ambientais que podem ser amenizadas com uso de hardware eficiente em termos de energia, técnicas de otimização e dependência de fontes de energia renováveis à data centers, sendo que o futuro IA depende encontrar equilíbrio entre avanços tecnológicos e sustentabilidade ambiental, cujos padrões internacionais serão importante impulsionador da implantação sustentável e responsável de sistemas IA. O consumo de energia IA se refere à quantidade de eletricidade necessária para executar sistemas IA, do treinamento à implantação e manutenção em que grandes modelos como GPT-4 ou DALL-E exigem quantidade de recursos de computação para serem executados com sucesso, sendo que a versão atual do ChatGPT com tecnologia GPT-4, por exemplo, tem 1,8 trilhão de parâmetros que ajudam determinar como responde às entradas, para contextualizar, é 6 vezes maior que os 175 bilhões de parâmetros do GPT-3 e 1.200 vezes maior que o GPT-2, necessitando a mesma quantidade de energia para treinar o GPT-3 que 120 lares americanos médios consomem em 1 ano. O desafio daqui será aproveitar o potencial IA, ao mesmo tempo, entender que isso tem custo ambiental enquanto IA é capaz de melhorar a saúde, finanças e educação necessitando maneiras de garantir que os avanços não comprometam o ambiente, a saúde e o futuro e, para atingir esse equilíbrio, serão necessárias abordagens práticas como novos métodos em eficiência algorítmica e design de hardware com eficiência energética, mas, em sentido mais amplo, as empresas devem entender as implicações do uso IA em termos de recursos naturais e ambiente.