IonQ, azienda leader nel settore della computazione quantistica, ha recentemente rilasciato dichiarazioni ottimistiche riguardo alle sue prospettive future, con un focus particolare sulle prenotazioni per il 2024 e le previsioni di crescita a lungo termine. Secondo il CEO di IonQ, l’anno prossimo si avvicinerà al “livello più alto” delle prenotazioni, il che rappresenta un segno di fiducia crescente nelle sue capacità e nelle applicazioni della sua tecnologia. A lungo termine, IonQ ha fissato un obiettivo ambizioso: raggiungere un miliardo di dollari di ricavi entro il 2030, una previsione che potrebbe segnare una svolta significativa per l’industria della computazione quantistica.
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Progressi nell’apprendimento automatico classico e l’emergere dell’apprendimento automatico quantistico
L’apprendimento automatico (ML) classico, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, è evoluto significativamente dalla sua nascita negli anni ’60. Dall’iniziale riconoscimento di modelli semplici all’attuale utilizzo di enormi dataset per l’addestramento e la generazione di previsioni altamente accurate, l’ML si è dimostrato uno strumento potente in vari settori. Tuttavia, la crescita esponenziale dei dati ha messo in svantaggio i computer classici, poiché si prevede che i sistemi quantistici gestiranno tali scale massicce in modo più efficiente in futuro. Ciò ha portato allo sviluppo dell’apprendimento automatico quantistico (QML), che è destinato a portare significativi progressi nell’ML.