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Informatique quantique et intelligence artificielle : état des lieux et perspectives

Created by
  • Haebom

Auteur

Giovanni Acampora, Andris Ambainis, Natalia Ares, Leonardo Banchi, Pallavi Bhardwaj, Daniele Binosi, G. Andrew D. Briggs, Tommaso Calarco, Vedran Dunjko, Jens Eisert, Olivier Ezratty, Paul Erker, Federico Fedele, Elies Gil-Fuster, Martin Gartner , Mats Granath, Markus Heyl, Iordanis Kerenidis, Matthias Klusch, Anton Frisk Kockum, Richard Kueng, Mario Krenn, J org L assig, Antonio Macaluso, Sabrina Maniscalco, Florian Marquardt, Kristel Michielsen, Gorka Mu noz-Gil, Daniel M ussig, Hendrik Poulsen Nautrup, Sophie A. Neubauer, Evert van Nieuwenburg, Roman Orus, J org Schmiedmayer, Markus Schmitt, Philipp Slusallek, Filippo Vicentini, Christof Weitenberg, Frank K. Wilhelm

Contour

Cet article examine et explore les différentes intersections entre l'informatique quantique et l'intelligence artificielle (IA). Il décrit comment l'informatique quantique peut soutenir le développement de solutions d'IA innovantes et examine les cas d'utilisation de l'IA classique susceptibles d'améliorer la recherche et le développement dans les technologies quantiques, en mettant l'accent sur l'informatique quantique et la détection quantique. L'objectif de cet article est de fournir un plan de recherche à long terme visant à répondre à des questions fondamentales sur la manière dont l'IA et l'informatique quantique peuvent interagir et se bénéficier mutuellement. Il conclut par des recommandations et des défis, notamment comment coordonner les recherches théoriques proposées, comment lier les développements de l'IA quantique aux feuilles de route du matériel quantique, comment estimer les ressources classiques et quantiques (notamment pour atténuer et optimiser la consommation d'énergie), comment faire progresser ce domaine émergent de l'ingénierie logicielle hybride et comment améliorer la compétitivité industrielle en Europe tout en tenant compte des impacts sociétaux.

Takeaways, Limitations

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Takeaways: Présentation d'un plan de recherche à long terme sur l'interaction entre l'informatique quantique et l'IA, suggérant des moyens d'utiliser l'IA classique pour l'avancement de la technologie quantique et prenant en compte l'optimisation de la consommation d'énergie et l'impact social.
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Limitations: Manque de méthodologie de recherche spécifique et de résultats expérimentaux, manque d'explication spécifique sur la manière de se lier à la feuille de route du matériel quantique, manque de critères de faisabilité et d'évaluation pour les recommandations et tâches présentées.
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