Startup wil met Atos-technologie quantum-aangedreven AI-oplossingen maken

Atos heeft aangekondigd dat het Quantum-Learning-as-a-Service (QLaaS) aan kunstmatige intelligentie (AI) startup Xofia levert. Met QLaaS wil de startup quantum-aangestuurde AI-oplossingen voor de enterprise gaan ontwikkelen.

Xofia combineert kunstmatige intelligentie met quantum-gebaseerde algoritmes om probleemoplossende strategieën te implementeren, en zo een futuristisch platform voor de enterprise te ontwikkelen. Dat meldt Quantaneo.

Door het QLaaS-model van Atos te gebruiken, kan het research and development-team van Xofia op afstand toegang krijgen tot een Atos Quantum Learning Machine. Dat is een stand-alone appliance die toegang biedt tot een quantum-programmeeromgeving en het gedrag van iedere soort quantum computing-technologie kan simuleren.

Atos ondersteunt Xofia verder bij het bieden van quantum consulting-, training- en systeem administrator-diensten.

Groot ecosysteem ondersteunen

Quantum computing kan interessant zijn omdat het krachtiger is dan de traditionele computer-architectuur. Dergelijke computers gebruiken namelijk qubits, die – in tegenstelling tot traditionele computer – als 1, 0 of beide tegelijkertijd gerepresenteerd kunnen worden. Daardoor ontstaat een vrijwel onbeperkte rekenkracht.

De samenwerking met Xofia is volgens Ludovic Sauvage, head of big data, high performance en quantum computing bij Atos Noord-Amerika, onderdeel van een bredere strategie om een groot ecosysteem aan startups in deze sector te ondersteunen.

“Met Xofia helpen we bij het maken van quantum-aangestuurde AI-oplossingen die schaalbaar zijn, hoge prestaties hebben en de ultieme kracht van simulatie hebben die nodig is om toekomstige big data-uitdagingen die onvermijdelijk zijn in de enterprise, op te lossen.”

Twee use cases

De quantum-gebaseerde algoritmes van Xofia ondersteunen nu al twee belangrijke use cases, waar de QLaaS van Atos bij moet helpen.

Allereerst richt het zich op energie. Bij de compressie van big data in reservoirbeheer wordt het aantal functies dat onderdeel is van reservoiranalyse flink verminderd, waardoor het risico of de potentie van een reservoir te veel vereenvoudigd kan worden. Xofia wil dat voorkomen door quantum-algoritmes te ontwikkelen die een uitgebreidere functieselectie en een nauwkeurigere patroonafstemming kunnen hebben.

Daarnaast wil Xofia het gat tussen accurate en betaalbare beeldverwerking in de gezondheidszorg verkleinen. Dit wil het doen door quantum-gebaseerde algoritmes en quantum-simulaties te maken en te implementeren, die de kosten en tijd van beeldverwerking kunnen verminderen.