“`html
Инновационный подход к размещению задач в квантовых вычислительных средах с использованием глубокого обучения с подкреплением (DRLQ)
Постоянно развивающаяся природа квантовых вычислений затрудняет управление задачами с помощью традиционного эвристического подхода. Существующие модели часто сталкиваются с трудностями в адаптации к изменениям и сложностям квантовых вычислений, сохраняя при этом эффективность системы. Планирование задач критично для таких систем, чтобы уменьшить время потерь и управлять ресурсами. Существующие модели часто размещают задачи на неподходящих квантовых компьютерах, требуя частого перепланирования из-за несоответствия ресурсов. Ресурсы квантовых вычислений требуют новых стратегий для оптимизации времени выполнения задач и эффективности планирования.
Решение
Исследователи Университета Мельбурна и Data61, CSIRO предложили DRLQ – новую технику на основе глубокого обучения с подкреплением (DRL) для размещения задач в квантовых облачных вычислительных средах. DRLQ использует архитектуру Deep Q Network (DQN), усиленную методом Rainbow DQN, для создания динамической стратегии размещения задач. DRLQ призван решить ограничения традиционных эвристических методов, изучая оптимальные политики размещения задач через непрерывное взаимодействие с квантовой вычислительной средой, тем самым повышая эффективность выполнения задач и уменьшая необходимость перепланирования.
Преимущества
Эксперименты, проведенные на симуляторе квантовых вычислений QSimPy, показывают, что DRLQ значительно улучшает эффективность выполнения задач. Предложенный метод сокращает общее время завершения квантовых задач на 37,81% – 72,93% по сравнению с другими эвристическими подходами. Кроме того, DRLQ эффективно уменьшает необходимость перепланирования задач, добиваясь нулевого количества попыток перепланирования в рамках оценок, по сравнению с существенными попытками перепланирования с помощью существующих методов.
Заключение
Статья представляет DRLQ – инновационный подход к оптимизации размещения задач в квантовых облачных вычислительных средах на основе глубокого обучения с подкреплением. Используя метод Rainbow DQN, DRLQ решает ограничения традиционных эвристических методов, обеспечивая динамическое и адаптивное решение для эффективного управления ресурсами квантового облака. Этот подход является одним из первых в управлении ресурсами квантового облака, обеспечивающим адаптивное обучение и принятие решений.
Проверьте Статью. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 46k+ ML SubReddit.
Источник: MarkTechPost
“`
“`html
Получите консультацию по внедрению искусственного интеллекта
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте DRLQ: A Novel Deep Reinforcement Learning (DRL)-based Technique for Task Placement in Quantum Cloud Computing Environments.
Практические шаги по внедрению ИИ
1. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
2. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
3. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ.
4. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
5. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
