​

طراحی سایت اختصاصی با کمک هوش مصنوعی، انقلاب بازاریابی و فروش اینترنتی

​

هوش مصنوعی می تواند چه در طراحی سایت شرکتی و چه در طراحی سایت اختصاصی و یا فروش های اینترنتی کارآمد باشد بنابراین می تواند از شرکت هوش مصنوعی برای طراحی سایت اختصاصی کمک بگیرید.

به گزارش ایسنا به نقل از شرکت ویرا سگال، هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ، طراحی سایت اختصاصی و بسیاری دیگر از عرضه های اقتصادی حضور بسیار موفقی داشته و خواهد داشت. شاید برای شما این سوال پیش بیاید که چگونه می توان در دیجیتال مارکتینگ از هوش مصنوعی استفاده کرد. برای اینکه بهتر بتوانید این موضوع را درک کنید باید ابتدا بدانید که هوش مصنوعی شاخه ای گسترده از علوم کامپیوتر است که با ساخت ماشین های هوشمندی که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مربوط می شود. بنابراین به صورت تئوری هر کاری که انسان بتواند انجام دهد را هوش مصنوعی نیز می تواند انجام دهد.

هوش مصنوعی در کدام قسمت های دیجیتال مارکتینگ استفاده می شود؟

هوش مصنوعی در حال حاضر چهره بازاریابی ای را که می شناسیم تغییر داده. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی و سرعت بخشیدن به بسیاری از وظایف بازاریابی، بهبود تجربیات مشتری و تراکنش ها کمک کند. اگر درگیر بازاریابی سازمانی هستید، احتمال زیادی وجود دارد که در حال حاضر از نوعی راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید. اما بسیاری از افراد هنوز تفاوت استفاده از هوش مصنوعی و استفاده از نرم افزار های غیر هوشمند را نمی دانند. اگر شما هم هنوز به بازار دیجیتال ورود نکرده اید زیاد نگران نباشید چون شما تنها نیستید. اما پیشنهاد ما و اکثر متخصصین در زمینه مارکتینگ این است که باید هر چه سریع تر جایگاه خودتان را در دنیای مجازی ثابت کنید. برای این کار می توانید از شرکت هایی کمک بگیرید که هم در زمینه طراحی سایت تخصص دارند و هم می توانند از برنامه های هوش مصنوعی بهره بگیرند.

​

 

در طراحی سایت قسطی هوش صمنوعی چه کمکی می تواند بکند؟

هوش مصنوعی می‌تواند تجربه مشتری را با تجزیه و تحلیل نمایه‌های آنها شخصی‌سازی کند.

هوش مصنوعی تولید انواع و فرمت‌های خاصی از محتوا را سرعت می بخشد.

نرم افزار مجهز به هوش مصنوعی می تواند تصمیم بگیرد که چه محتوایی ایجاد کند و چه زمانی آن را توزیع کند.

هوش مصنوعی می تواند مقادیر زیادی از داده ها را پردازش کند و بر اساس الگوهایی که از آن بیرون می آید، پیش بینی های دقیقی انجام دهد.

هوش مصنوعی می‌تواند رفتار مشتری را پیش‌بینی کند و با ارزش ترین سرنخ ها را شناسایی و پرورش دهد.

به طور کلی بازاریابی هوش مصنوعی از فناوری‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری خودکار براساس جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و مشاهدات بیشتر از مخاطبان یا روندهای اقتصادی استفاده می‌کند که ممکن است بر تلاش‌های بازاریابی تأثیر بگذارد. هوش مصنوعی اغلب در تلاش‌های بازاریابی استفاده می‌شود که سرعت آن ضروری است.

​

 

بسیاری از شرکت ها به سرعت راه حل های فناوری هوشمند را برای تشویق کارایی عملیاتی و در عین حال بهبود تجربه مشتری اتخاذ می کنند. از طریق این پلتفرم‌ها، بازاریابان می‌توانند درک دقیق‌تر و جامع‌تری از مخاطبان هدف خود به دست آورند. اطلاعات جمع‌آوری‌شده از طریق این فرآیند می‌تواند برای افزایش نرخ تبدیل استفاده شود و در عین حال بار کاری تیم‌های بازاریابی را کاهش دهد. برای مثال هنگامی که شما طراحی سایت شرکتی و یا فروشگاهی داشته باشید برای اینکه بهتر بتوانید با مخاطبین و مشتریان خود در ارتباط باشید و از آنها سود ببرید می توانید از شرکت های مارکتینگ و هوش مصنوعی کمک بگیرید. البته اگر این شرکت‌ها به هر دو حوزه مسلط باشند بسیار بهتر می باشد.

هوش مصنوعی در طراحی سایت شرکتی چگونه می تواند نقش داشته باشد؟

برای همه انواع وب سایت هوش مصنوعی می تواند کارآمد و مفید باشد اما اگر بخواهیم یکی از جالب ترین دستاوردهای آن را نان ببریم باید به تولید محتوا اشاره کنیم. علاوه بر این بازاریابان می توانند از راه حل های هوش مصنوعی برای خودکارسازی تبلیغات پرداخت به ازای کلیک (PPC)، تبلیغات نمایشی، نرخ تبدیل، بازاریابی موتورهای جستجو (SEM) تحقیق کلمات کلیدی، سئو، بازاریابی رسانه های اجتماعی (SMM) و تجزیه و تحلیل وب سایت استفاده کنند.

اگر طراحی سایت با امکانات هوشمند بخواهیم باید با چه شرکتی تماس بگیریم؟

همانطور که قبلاً هم گفیتیم بهترین شرکت ها آن دست از شرکت هایی هستند که در هر دو زمینه فعالیت دارند و تجربه کافی برای انجام پروژه ها را دارا می باشند.

شرکتی را که می خواهیم به شما معرفی کنیم شرکت ویرا سگال کارو است. این شرکت که زمینه اصلی فعالیت آن هوش مصنوعی می باشد دارای دپارتمان دیجیتال مارکتینگ است. اگر به دنبال طراحی سایت شرکتی و یا فروشگاهی هستید و یا می خواهید تا طراحی سایت اختصاصی داشته باشید ما به شما پیشنهاد می دهیم که با این شرکت همکاری کنید.

 

​

 

این شرکت دارای نماد اعتماد الکترونیکی، مجوز از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی، انجمن صنفی کارفرمایی فروشگاه های اینترنتی شهر تهران، سازمان نظام صنفی رایانه ای کشور، عضویت اتحادیه کسب و کار های مجازی و بسیاری از مجوز های دیگر می باشد.

 نکته بسیار مهم دیگر راجع به این شرکت این است که قیمت های منطقی را به شما ارائه می دهد و می توانید طراحی سایت اقساطی را داشته باشید همچنین با کلیه امور دیجیتال مارکتینک اعم از تولید محتوا،  سئو، تبلیغات کلیکی، تولید محتوای شبکه های اجتماعی و سایر خدمات دیجیتال مارکتینگ را نیز به مشتریان خود ارائه می دهد. پس اگر هر گونه طراحی سایتی داشته باشید می توانید با متخصصان این شرکت تماس حاصل فرمایید.

آدرس: تهران خیابان ولیعصر، ابتدای خیابان شهید استاد مطهری، پلاک 472

تلفن: [phone]

       02188809098

همراه: [phone]

آدرس وب سایت: http://فروشگاهی-سایت-طراحی.com

​

بهترین گروه طراحی سایت شرکتی (شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان،تیم طراحی وب سایت شرکتی در تهران)

​

 

بهترین گروه طراحی سایت شرکتی این امکان را فراهم می نماید که در تمام ساعات شبانه روز اطلاعات و امکانات مربوطه در دسترس مشتریان قرار گرفته و افزایش اعتبار شرکت و همچنین افزایش اعتماد مشتریان را در پی خواهد داشت البته با انتخاب یک تیم طراحی سایت شرکتی خوب یا مشاوره با تیم های طراحی وب سایت شرکتی در تهران شما می توانید بهترین سایت شرکتی را در اختیار داشته باشید.

 

توجه تعداد داشته باشید که شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان بسیار زیاد است اما اگر می خواهید سفارش طراحی سایت فروشگاهی شرکتی برای شرکت یا کسب و کار خود بدهید سعی کنید بهترین گروه طراحی سایت شرکتی از بین این شرکت ها را برای طراحی سایت شرکتی خود برگزینید به این علت که تیم طراحی سایت شرکتی ارتباط مستقیم با دیزاین سایت شرکتی شما دارد.

​

امکانات و دسترسی های سایت شرکتی که توسط بهترین گروه طراحی سایت شرکتی در قالب سایت قرار می گیرند عبارتند از:

صفحات عمومی در طراحی

1. صفحه درباره ما تاریخچه و خدمات شرکت
2. ثبت نام در سایت توسط شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان
3. صفحه تماس با ما که شامل آدرس شرکت ، شماره تلفن ها ،شماره فکس ، ایمیل و سایر راه ارتباطی می باشد.
4. صفحه نمایش محصولات و خدمات
5. راهنمای استفاده از محصولات
6. صفحه اخبار و اطلاعات جدید شرکت
7. گزینه ی نظر سنجی محصول
8. گالری تصاویر

بخش مدیریت محتوا در طراحی

1. امکان ایجاد مطالب
2. ایجاد و ویرایش دسته بندی و زیر دسته
3. امکان ایجاد فهرست و فوترهای مختلف برای امکان سفارشی سازی کردن صفحات مختلف سایت
4. امکان ایجاد منو به حالت مگا منو
5. امکان تغیر دستی url برای انجام فعالیت های سئو
6. امکان ایجاد زمان بندی مطالب برای انتشار در تاریخ مشخص
7. امکان افزودن مطالب و ویرایش به صفحات مختلف سایت
8. امکان تگ گذاری مطالب
9. قابلیت مشاهده نویسنده مطالب و تاریخ انتشار مطلب
10. قابلیت ایجاد و ویرایش نوشته رمزدار
11. ایجاد فرم مالی توسط تیم طراحی وب سایت شرکتی در تهران
12. امکان تایید واریزی توسط کاربر
13. امکان ارسال اس ام اس و ایمیل به کاربران
14. ایجاد اخطار صوتی

​

مدیریت کاربران و ارتباط با ما

1. امکان عضو گیری ساده در سایت برای کاربران
2. امکان ثبت نام کاربران در سایت به تعداد نامحدود
3. امکان ایجاد سطوح دسترسی مختلف برای همکاران
4. ایجاد پنل کاربری و امکان ویرایش اطلاعات برای هر کاربر
5. امکان گذاشتن نظر توسط کاربران
6. امکان بررسی نظرات کاربران قبل از انتشار آن در سایت
7. امکان غیرفعال کردن ارسال نظر در صفحاتی مشخص و یا کل سایت
8. درج نقشه گوگل در صفحه اصلی توسط طراحی وب سایت شرکتی در تهران
9. قابلیت فرم سازی برای ارتباط راحت تر با کاربران

مدیریت بخش رسانه

1. نمایش تمامی تصاویر، ویدئوها و فایل های صوتی موجود در هاست و قابلیت ویرایش هرکدام
2. امکان ویرایش تولید محتوا ی بخش رسانه توسط شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان
3. قراردادن کدهای لازم در سایت برای بهینه سازی خودکار تصاویر و رعایت اصول سئو
4. امکان تغییر سایز تصاویر از طریق پنل مدیریت جهت نمایش بهتر در فضاهای گوناگون
5.  

​

مزایا و فواید طراحی وب سایت شرکتی در تهران

/داشتن بهترین گروه طراحی سایت شرکتی، باعث رشد و پیشرفت کسب و کار یا همان دیجیتال مارکتینگ فروشگاهی ( طراحی سایت فروشگاهی ) شما می شود البته داشتن یک تیم طراحی سایت شرکتی به غیر از پیش رفت کسب و کار مزایای بسیاری دیگری هم دارد که در ادامه به سه تا از مزایای طراحی وب سایت شرکتی در تهران و توضیح آن ها می پردازیم. ( طراحی وب سایت شرکتی در تهران )

فعالیت 24 ساعته شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان

 اگر شما یک فروشگاه داشته باشید، قطعا نمی توانید 24 ساعته فعالیت کنید و فروشگاه خود را باز نگه دارید؛ این موضوع باعث می شود که در همه ساعت های شبانه روز فروش نداشته باشید؛  اولین مزیت داشتن بهترین گروه طراحی سایت شرکتی این است که شما در 24 ساعت شبانه روز در دسترس مخاطبین خود قرار دارید و حتی از منزل خود نیز می توانید به سوالات آنها پاسخ داده و افراد را برای مشاوره به شرکت دعوت نمایید. اگر شما تیم طراحی سایت شرکتی حرفه ای داشته باشید، در تمام ساعات شبانه روز برای مشتریان تان در دسترس خواهید بود اینگونه، درصد از دست دادن مشتریان خود را می توانید کاهش دهید.

​

افزایش فروش با داشتن بهترین گروه طراحی سایت شرکتی

از دیگر مزایای رفتن به شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان و داشتن سایت این است که شما می توانید بعد از برند سازی و کسب اعتماد مشتریان، وارد پروسه تبلیغات شوید. تبلیغات جزء روش های پربازده و سودآور محسوب می شود که از این طریق قادر خواهید بود درآمد خود را چندین برابر کنید. در نهایت این موضوع به نفع جیب شما تمام می شود به این دلیل که میزان فروش شما با همین راهکار ساده چندین برابر خواهد شد.

حضور آنلاین تیم طراحی وب سایت شرکتی در تهران در اینترنت، فروش محصولات و خدمات در هر زمان و در هر مکان را برای افراد فراهم می کند، که امکان به دست آوردن مشتریان جدید را نیز افزایش می دهد و تاثیر زیادی بر فروش شما می گذاردحتی کاربرانی از سایر کشورها بتوانند از سایت شما دیدن کرده و با سایر ارزهای خارجی بتوانند از شما خرید رضایت بخشی داشته باشند به این صورت شما مشتریان بالقوه را از سراسر دنیا دارید که از سایت شما بازدید و خرید می کنند.

تیم طراحی سایت شرکتی که بسیار در جذب اعتماد مشتریان تاثیر گذار است

اگر شخصی بخواهد با شما در ارتباط باشد و یا درخواستی داشته باشد، داشتن بهترین گروه طراحی سایت شرکتی این فرآیند را برای او آسان و ساده خواهد کرد، بدین ترتیب شما یک کسب و کار مشتری مدار دارید. با داشتن یک تیم طراحی سایت شرکتی عالی، شما می توانید خود را به عنوان مرجعی معتبر نشان دهید.

وقتی به مردم اطلاعات درستی ارائه دهید، آنها به شما اعتماد می کنند و احتمال اینکه از شما خرید کنند بیشتر می شود. همچنین شما می توانید، محتویات سایت خود را با توجه به نیازهای مشتریان تان طراحی کنید. این باعث جذب بیشتر بازدید کنندگان به سایت شما می شود. ارتباط مستقیم با مشتریان واقعی و حذف واسطه‌ ها در این فروشگاه‌ ها باعث می‌شود محصولات با قیمت‌ های متعادل ‌تری به مشتریان ارسال شود.

کلمات کلیدی: گروه طراحی سایت شرکتی، تیم طراحی سایت شرکتی، بهترین گروه طراحی سایت شرکتی، شرکت طراحی سایت شرکتی ارزان، طراحی وب سایت شرکتی در تهران

​

هوش مصنوعی IBM

هوش مصنوعی IBM

 

 

 

 

 

در طی اجلاس هوش مصنوعی مجازی IBM این هفته ، این شرکت دیجیتال مارکتینگ به روزرسانی خود را در مورد محصولات خانواده واتسون خود را در زمینه های زبان ، توضیح و اتوماسیون محل کار اعلام کرد. ویژگی جدیدی به نام درک مطلب خوانایی از پایگاه داده اسناد سازمانی در پاسخ به سوالات زبان طبیعی کتر می کند  و به هر پاسخ نمره اطمینان می دهد. یک ماژول جدید در دستیار واتسون به نام استخراج پرسش و پاسخ به طور خودکار اسناد پرسش و پاسخ ایجاد می کند. و اطلاعات علمی AI به طور خودکار واقعیت های اصلی در مورد عملکرد مدل یادگیری ماشین را ضبط می کند و گزارش هایی را برای “تقویت شفافیت و اطمینان از انطباق” تولید می کند.

این هوش مصنوعی IBM برای چه طراحی شده؟

بنا به گفته خود شرکت IBM این درک مطلب خوانایی به عنوان یکی از برترین سیستم های پرسش و پاسخی ساخته شده است تا به شناسایی پاسخهای دقیق تر به سوالات ارجاع شده به اسناد تجاری کمک کند. در مورد استخراج پرسش و پاسخ ، که در مهارت جستجوی دستیار واتسون در مرحله بتا است ، IBM می گوید که از یک روش جدید پردازش زبان طبیعی برای استخراج جفت های پرسش و پاسخ از اسناد FAQ استفاده می کند. IBM می گوید ، ایده این است که به مشاغل کمک کند دستیاران مجازی را با آخرین پاسخ ها به روز نگه دارند و در عین حال نیاز به بروزرسانی های دستی را کاهش دهند. در مورد استخراج پرسش و پاسخ ، که در مهارت جستجوی دستیار واتسون در مرحله بتا است ، IBM می گوید که از یک روش جدید پردازش زبان طبیعی برای استخراج جفت های پرسش و پاسخ از اسناد FAQ استفاده می کند. IBM می گوید ، ایده این است که به مشاغل کمک کند دستیاران مجازی را با آخرین پاسخ ها، به روز نگه دارند و در عین حال نیاز به بروزرسانی های دستی را کاهش دهند.

IBM همچنین خدمات مربوط به هوش مصنوعی را در مقیاس ، یک چارچوب ، روش و مجموعه فناوری هایی که برای کمک به مشتریان در افزایش سرعت استقرار هوش مصنوعی و به حداقل رساندن خطر استفاده می کند ، معرفی کرد. سرانجام ، این شرکت قابلیت های جدید Cloud Pak را برای داده ها ، از جمله مدیریت ساده ، تجربه کاربری بهبود یافته ، حاکمیت و امنیت بیشتر ، و در دسترس بودن OpenPages با Watson ، محصول حاکمیت IBM و محصول انطباق مورد توجه قرار داد.

برترین سایت های ایران

برترین سایت های ایران

 

 

 

 

 

در این مطلب ما سعی داریم تا برترین سایت های ایران را به شما همراهان معرفی کنیم. سایت ها صفحاتی در اینترنت هستند که برای اهداف گوناگونی طراحی می شوند. این سایت ها می توانند درآمد زا باشند و واقعا هیچ محدودیتی برای موفقیت ندارند.

برای طراحی سایت با برترین اپراتور هوش مصنوعی ویرا سگال کارو در تماس باشید

برترین سایت های ایران

آپارات

Aparat ، یک وب سایت اشتراک آنلاین که بعضاً با نام همتای ایرانی YouTube آن را می شناسند، در بالای لیست قرار دارد. یک پله از جایگاه دوم سال گذشته صعود کرده و دومین درگاه پرطرفدار آنلاین کاربران ایرانی است. این سایت که در سال نود راه اندازی شده است ، یک مسیر طولانی را طی کرده و یک جهش بزرگ در رتبه بندی جهانی دارد که از 543 به 170 رسیده است.

دیجی کالا

رتبه دوم متعلق به دیجی کالا است ، یک رهبر بازار بالغ در تجارت الکترونیکی و دومین فروشگاه آنلاین پر بازدید در خاورمیانه پس از Souq.com در امارات متحده عربی. این مدل به دلیل مدل تجاری منحصر به فرد و رویکرد مشتری مداری شناخته شده است. Digikala که در سال هشتاد و شش به عنوان یک وب سایت خرده فروشی آنلاین تاسیس شد ، در کمتر از یک دهه به شهرت رسیده است. دیجی کالا ، پورتمنتو دیجیتال و دسته بندی کالاهای موجود برای خرید الکترونیکی را گسترش داده و اکنون شامل ورزش و اوقات فراغت ، مراقبت های بهداشتی و زیبایی ، لوازم خانگی و محصولات هنری است. از ماه آگوست ، بر اساس داده های منتشر شده توسط Alexa.com ، رتبه جهانی دیجی کالا 333 بود.

ورزش سه

وب سایت ورزش سه ( Varzesh3) ، قدیمی ترین و محبوب ترین سایت خبری ورزشی و سومین وب سایت محبوب محلی در ایران است. در سال گذشته جزو ده سایت برتر نبود اما هم اکنون به چهارمین مقصد آنلاین مراجعه کننده تبدیل شده است. در لیست رده بندی جهانی در رتبه 330 قرار دارد که اهمیت لیگ های فوتبال فارسی برای هواداران را نشان می دهد.

شاپرک

مکان چهارم متعلق به شاپرک ، یک شبکه پرداخت است که از طریق آن بیشتر معاملات آنلاین و مبتنی بر سایبر انجام می شود. سیستم شبکه پرداخت کارت الکترونیکی (شاپرک) بستری است که ارائه دهندگان خدمات پرداخت (PSP) و پایانه های Digital-POS آنها را در یک سیستم کاملاً یکپارچه جمع می کند. درست مثل ورزش 3 ، شاپرک سال گذشته در میان وب سایت های برتر نبود. محبوب شدن آن نیز نشانه دیگری از گرایش ایران به خرید دیجیتال است. در رتبه بندی جهانی به مکان 540 رسیده است (در مدت سه ماه با 45 افزایش رتبه.)

دیوار

دیوار اکنون پنجمین وب سایت پربازدید است. این یک سایت اینترنتی طبقه بندی شده است که همچنین دارای یک برنامه تلفن همراه است که در آن مردم اتومبیل ، مبلمان ، لوازم خانگی و آلات موسیقی را می فروشند ، می خرند یا مبادله می کنند. وب سایت دیوار نسبت به سال گذشته یک پله سقوط کرده است که این می تواند به دلیل تولد سایر سیستم عامل های مشابه مانند Sheypoor باشد. در سطح جهانی ، Divar در مکان 744 و در ایران در کل دهم است.

برای طراحی سایت با ویرا سگال کارو در تماس باشید

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

هوش مصنوعی در جنگلبانی افراد را نجات می دهد

 

 

 

 

 

سه محقق از دانشگاه یوهانس کپلر سیستمی طراحی کرده اند که از هوش مصنوعی برای بهینه سازی جستجو در جنگلبانی دوربین تصویربرداری حرارتی از افراد گمشده در جنگل استفاده کرده اند. در مقاله خود که در ژورنال Nature Machine Intelligence منتشر شده است ، دیوید شدل ، ایندراجیت کورمی و الیور بیمبر ، توصیف می کنند که چگونه آنها یک شبکه یادگیری عمیق را برای مشکل افراد گمشده در جنگل اعمال می کنند و همچنین می گویند که چگونه کار می کند. این پیشرفت می تواند جان افرادی را که به طبیعت گردی علاقه دارند را نجات دهد و به جنگلبانان کمک فراوانی را برساند.

هوش مصنوعی در جنگلبانی چگونه اعمال می شود

هنگامی که مردم در جنگل ها گم می شوند ، متخصصان جستجو و نجات با استفاده از هلی کوپترها منطقه ای را که احتمالاً افراد گم شده در آن ها حضور دارند را می گردند. محققان علاوه بر اسکن ساده زمین زیر ، از دوربین های شکاری و دوربین های تصویربرداری حرارتی استفاده می کنند. امید است که چنین دوربینهایی تفاوت دمای بدن افراد روی زمین را در مقایسه با محیط اطراف آنها آسانتر کند تا بتوان آنها را بهتر تشخیص داد. متأسفانه ، در بعضی موارد تصویربرداری حرارتی به دلیل درنظرگرفتن پوشش گیاهی زیر خاک یا آفتاب که باعث گرم شدن درختان در دمای مشابه با دمای بدن فرد از دست رفته می شود، آنطور که در نظر گرفته شده عمل نمی کند. در این تلاش جدید ، محققان سعی کردند تا با استفاده از یک برنامه یادگیری عمیق برای بهبود تصاویر ساخته شده ، بر این مشکلات غلبه کنند. راه حلی که تیم ارائه کرد این بود که با استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی برای پردازش تصاویر متعدد از یک منطقه داده شده آنالیز شود. آنها تصاویر را با استفاده از هوش مصنوعی برای پردازش داده ها از چندین رادیو تلسکوپ مقایسه می کنند. انجام این کار باعث می شود تا چندین تلسکوپ به صورت یک تلسکوپ بزرگ عمل کنند. به همین ترتیب ، برنامه هوش مصنوعی که آنها استفاده کردند ، به چندین تصویر حرارتی گرفته شده از هلی کوپتر (یا هواپیمای بدون سرنشین) اجازه می داد تا تصویری ایجاد کند که گویی توسط دوربین با لنز بسیار بزرگتر گرفته شده است. پس از پردازش ، تصاویر تولید شده که از عمق میدان بسیار بالاتری برخوردار بودند  بالای درختان تار به نظر می رسید در حالی که افراد روی زمین بسیار بیشتر قابل تشخیص هستند. برای آموزش سیستم هوش مصنوعی ، محققان مجبور شدند پایگاه داده تصاویر خود را ایجاد کنند. آنها از هواپیماهای بدون سرنشین برای گرفتن عکس از داوطلبان روی زمین و در موقعیت های بسیار گسترده استفاده کردند. آزمایش سیستم نشان داد که تقریباً 87 تا 95 دقیق است در حالی که برای تصاویر حرارتی سنتی فقط 25 درصد دقت داشت. محققان پیشنهاد می کنند سیستم آنها برای استفاده توسط گروه های جستجو و نجات آماده است و همچنین می تواند توسط تیم های اجرای قانون ، ارتش یا تیم های حیات وحش نیز مورد استفاده قرار گیرد.

هوش مصنوعی و ترافیک سنجی

هوش مصنوعی و ترافیک سنجی

 

 

 

 

محققان از سراسر آزمایشگاه ملی ارگون وزارت انرژی ایالات متحده (DOE) با استفاده از تکنیک هوش مصنوعی (AI) به نام یادگیری ماشین ، از ابر رایانه های آرگون برای هضم الگوهای ترافیک از داده های تقریباً یک ساله گرفته شده از 11160 حسگر در امتداد سیستم بزرگراه بزرگ کالیفرنیا استفاده کرد. سپس از این اطلاعات برای آموزش مدلی برای پیش بینی ترافیک با سرعت بالا استفاده شد – مطمئناً سریعتر از ترافیک لوس آنجلس در عرض میلی ثانیه ، مدل می تواند ساعت گذشته اطلاعات را بررسی کرده و ساعت بعدی ترافیک را با دقت زیادی پیش بینی کند.

هوش مصنوعی چگونه به کنترل و حل ترافیک لس آنجلس کمک می کند ؟

کار با اعضای بخش ریاضیات و علوم کامپیوتر آرگون (MCS) و تسهیلات رایانه ای رهبری آرگون (ALCF) ، در یک  دفتر کاربری علمی وزارت علوم DOE ، تیم نتایج خارق العاده ای در پیش بینی ترافیک بدست آورد و اخیراً نتایج را در سابقه تحقیقات حمل و نقل ،مجله هیئت تحقیقات حمل و نقل منتشر کرد. پراسانا بالاپراکش ، دانشمند کامپیوتر در MCS با انتصاب مشترک در ALCF ، گفت: “هوش مصنوعی و قابلیت های فوق رایانه ای که در این کار استفاده شده است ، به ما امکان می دهد تا مشکلات واقعاً بزرگی را حل کنیم.” “مقیاس این پروژه زیاد است و این مقدار داده برای مقابله با آن به یک منبع محاسباتی به همان اندازه بزرگ نیاز دارد.” دانشمندان با استفاده از منابع محاسباتی کلاس جهانی ALCF تعداد ساعات رایانه مورد نیاز برای آموزش مدل را به شدت کاهش دادند. به عنوان مثال ، برای آموزش مدل پیش بینی ترافیک در یک هفته ممکن است یک رایانه رومیزی برتر از یک هفته طول بکشد ، می توان همین روند را در مدت سه ساعت روی یک ابر رایانه انجام داد. استفاده از قدرت یادگیری عمیق مبتنی بر نمودار – شکل پیچیده ای از یادگیری ماشینی که می تواند تصمیم گیری کند و تقریباً به طور خودکار پیش بینی های یک مدل را بهبود بخشد – مدل آنها از داده های تاریخی برای پیش بینی الگوهای ترافیک استفاده می کند ، در حالی که سرعت و جریان را به طور همزمان پیش بینی می کند. این مهم است زیرا جریان های ترافیکی در هر منطقه در هر زمان به سرعت و جریان ترافیک در نزدیکی بستگی دارد. اریک راسک ، مهندس اصلی تحقیقات قبلی در مرکز تحقیقات حمل و نقل آرگون و یکی از دانشمندان درگیر در این مطالعه گفت: “رویکردهای پیش بینی ترافیک برای توسعه استراتژی های سازگار برای حمل و نقل بسیار مهم است. “الگوهای ترافیکی دامنه وابستگی های مکانی و زمانی پیچیده ای دارند که پیش بینی دقیق در شبکه های بزرگراهی را به عنوان یک کار چالش برانگیز در نظر می گیرند.”

با ویرا سگال کارو همراه باشید

پردازش و یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین ها چگونه است ؟

پردازش و یادگیری زبان طبیعی توسط ماشین ها چگونه است ؟

 

 

 

پردازش و یادگیری زبان طبیعی (NLP) زمینه مطالعه ای است که از سه رشته علوم کامپیوتر ، هوش مصنوعی و زبان شناسی محاسباتی تشکیل شده است. این رایانه را قادر می سازد تا به روشی هوشمندانه و مفید ، معیار را از زبان انسان ارزیابی ، درک و استخراج کند. با استفاده از NLP ، برنامه نویسان راه را برای سازماندهی و انجام وظایفی مانند خلاصه سازی خودکار،  ترجمه ، شناسایی شخص ، تجزیه و تحلیل احساسات ، تشخیص گفتار و تقسیم بندی موضوع ،هموار کرده اند. با استفادهاز پیشرفت های اخیر در دسترسی به داده ها و قدرت محاسباتی ، NLP بسیار بیشتر پیشرفت کرده است و به متخصصین امکان می دهد نتایج قابل توجهی در زمینه هایی مانند مراقبت های بهداشتی ، مالی ، منابع انسانی و سایر موارد بدست آورند.

پردازش زبان و یادگیری طبیعی برای چه چیز هایی استفاده می شود؟

NLP تقریباً در هر صنعت کاربردهای متنوعی دارد. این فناوری توانایی مدیریت خودکار زبانهای طبیعی انسان مانند گفتار یا متن را دارد. همچنین می تواند به یک کارمند ادارات یا شرکت ها در انجام کارهای متعدد کمک کند و در نهایت باعث تقویت عملکرد کار می شود. بسیاری از توسعه دهندگان معمولاً از الگوریتم های NLP برای جمع آوری بلوک های متن برای برداشتن ایده های    ضروری و اصلی استفاده می کنند. ایجاد ربات های چت برای پرس و جو و پاسخ مناسب. تجزیه و تحلیل احساسات و کمک شناختی و موارد دیگر صورت می پذیرد. به عنوان مثال ، شرکت هایی مانند یاهو و گوگل از پردازش زبان طبیعی برای فیلتر کردن و طبقه بندی ایمیل ها و ارزیابی متن ایمیل هایی که از طریق سرورهای کاربران عبور می کند استفاده می کند و از ارسال هرزنامه ، حتی قبل از ورود به صندوق ورودی ایمیل جلوگیری می کند. اکثر اطلاعاتی که سازمان های اطلاعاتی اعم از خصوصی یا عمومی جمع آوری می کنند، متنی بدون ساختار ، از جمله مکالمات شبکه های اجتماعی ، نظرات در وب سایت ها ، گزارش های داستانی و سایر موارد است. دریافت بینش عملی از این داده ها می تواند چالش برانگیز باشد. 

آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) در تلاش برای کاهش این نوع چالش ها ، برنامه کاوش و فیلتراسیون متن (DEFT) عمیق را ساخت. این برنامه با استفاده از NLP به طور خودکار اطلاعات مربوط به وابسطه را استخراج می کند و به تحلیلگران کمک می کند تا بینش های عملی را از آنها بدست آورند. هدف DEFT پرداختن به شکاف های باقی مانده توانایی مربوط به استنباط ، روابط علی و تشخیص ناهنجاری است.

پیشرفت ها در NPL

NPL توانایی ماشین ها را در تفسیر موثر متن ، گفتار و کلمات تقویت می کند. این امر باعث پیشرفت تجزیه و تحلیل داده ها ، کشف بدافزار و جلوگیری از انتشار اخبار جعلی می شود. با تکامل چت بات های مجهز به هوش مصنوعی مانند الکسا ، سیری ، کورتانا و دستیار Google و غیره ، استفاده از پردازش زبان طبیعی بسیار زیاد شده است. پیشرفت های اخیر در کاربردهای این فناوری به طور قابل توجهی نحوه درک و یادگیری هوش مصنوعی از چیزهای پیرامون آن را تغییر داده است. یکی از مهمترین پیشرفتها در زمینه NLP استفاده از یادگیری انتقالی بود. Fast.ai’s ULMFiT Universal Language Model Fine Tuning مفهوم یادگیری انتقالی را به جامعه NLP معرفی کرد. طبق گفته این شرکت ، ULMFiT یک روش یادگیری انتقالی موثر است که می تواند برای هر کاری در NLP اعمال شود. در سال 2018 ، Google AI مدل جدیدی را برای NLP به نام BERT (نمایندگی های رمزگذار دو طرفه از ترانسفورماتورها) معرفی کرد. این مدل از مفهوم ترانسفورماتور و یادگیری انتقالی استفاده می کند و آموزش کامل دو طرفه ترانسفورماتور را انجام می دهد. 

بعلاوه ، در سال 2018 ، محققان دانشگاه کالج اطلاعات و علوم رایانه ای دانشگاه ماساچوست و Google AI Language ، (LISA) ، یک مدل شبکه عصبی خود-توجه به زبانشناسی را معرفی کردند. این امر یادگیری عمیق و فرم گرایی زبانی را با هم ادغام می کند ، بنابراین از تجزیه نحوی برای دستیابی به معنای دقیق ، به طور موثرتری استفاده می کند.به طور گسترده تر ، قدرت NLP در سال های آینده به تکامل ، درک و زمینه سازی داده هایی ادامه خواهد داد که می تواند منجر به سود بهتر یک تجارت شود.

نسل بعدی کامپیوتر های کوانتومی

نسل بعدی کامپیوتر های کوانتومی

 

 

 

هانیول کامپیوتر های کوانتومی نسل بعدی خود را با نام System Model H1 معرفی کرده است که از دستگاه متمایز شارژ کوانتومی متصل شده (QCCD) و فناوری یون گیر افتاده با طراحی آماده برای به روزرسانی سریع در طول عمر خود بهره می برد. کامپیوتر کوانتومی جدید این شرکت در ابتدا 10 کیوبیت کاملاً متصل ، حجم کوانتومی اثبات شده 128 و ویژگی های منحصر به فرد مانند اندازه گیری مدار میانی و استفاده مجدد از کیوبیت را ارائه می دهد. این تمام ماجرا نیست، هانیول متعهد شده است که طی پنج سال آینده حجم کوانتومی رایانه های کوانتومی خود را حداقل به ترتیب سالانه افزایش دهد.

کامپیوتر های نسل بعدی کوانتومی هانیول چه ویژگی هایی دارد ؟

شرکت ها از طریق یک مدل مبتنی بر اشتراک می توانند به طور مستقیم به سیستم مدل H1 خود از طریق API ابری و همچنین از طریق Microsoft Azure Quantum و شرکای کانال از جمله Zapata Computing و Cambridge Quantum Computing دسترسی پیدا کنند. رئیس شرکت Honeywell Quantum Solutions تونی اوتلی در یک بیانیه مطبوعاتی توضیح داد که چگونه نسل H1 رایانه های کوانتومی آن در طول عمر خود به طور مداوم به روز می شود ، :

“نقشه راه محاسبات کوانتومی تهاجمی Honeywell تعهد ما در دستیابی به مقیاس تجاری برای تجارت کوانتومی ما را نشان می دهد. مدل مبتنی بر اشتراک ما دسترسی مشتریان پیشرفته موجود به Honeywell را برای مشتریان سازمانی نیز فراهم می کند. روش منحصر به فرد Honeywell ما را قادر می سازد تا به طور سیستماتیک و مداوم” H1 ”  از طریق افزایش تعداد کیوبیت ، حتی وفاداری بالاتر و تغییرات ویژگی منحصر به فرد، سیستم ها را ارتقا دهیم. “

سیستم مدل H1

هانیول علاوه بر سیستم اعلام کامپیوتر جدید کوانتومی مدل H1 خود ، تأیید کرده است که در حال حاضر فعالیت های متقابل برای نسل آینده سیستم مدل H2 خود و همچنین فعالیت های توسعه پشتیبانی از نسل H3 خود و فراتر از آن را آغاز کرده است. طبق گفته اوتلی ، تقاضا برای دسترسی به کامپیوتر کوانتومی این شرکت در میان مشتریان سازمانی زیاد است ، وی گفت:

“معرفی سیستم مدل H1 یک نقطه عطف مهم در شکل دهی و تسریع توسعه محاسبات کوانتومی و آوردن توان آن به شرکت ها است. ما در سال 2020 تقاضا سر به فلک کشیدیم و از همکاری با مشتریانی که می خواهند از طریق محاسبات کوانتومی. ” هانیول همچنین نشان داد که DHL و Merk آخرین شرکت های سازمانی هستند که به رایانه کوانتومی آن دسترسی دارند. این سازمان ها قبلاً طیف گسترده ای از موارد استفاده از محاسبات کوانتومی را که شامل داروها و تدارکات و همچنین برنامه های داخلی Honeywell در تجارت و هوا و فضا و عملکرد و فناوری های آن است ، نشان داده اند.

بیانیات شرکت هانیوال در مورد کامپیوتر نسل بعدی خود

“کیوبیت های یون گیر افتاده ما در طبیعت با ساختار اتمی تعریف می شوند ، می توانند به راحتی و با سرعت بیشتری در مقایسه با فناوری های جایگزین کیوبیت که مستقیماً از اتم استفاده نمی کنند ، یکنواخت ساخته و کنترل شوند. به همین دلیل است که ما از اصطلاح “Nature’s Qubit” برای سیستم های خود استفاده می کنیم – کیوبیت های ما همه یکسان و عاری از نقص هستند.” این شرکت در وبسایت جدید خود اعلام کرد :

کامپیوتر های کوانتومی یون گیر افتاده از اتم های شارژ شده (یون) متعدد برای نگهداری اطلاعات کوانتومی استفاده می کنند. سیستم های ما از میدان های الکترومغناطیسی برای نگهداری (به دام انداختن) هر یون استفاده می کنند ، بنابراین می توان با استفاده از سیگنال های مایکروویو و لیزر آن را دستکاری و رمزگذاری کرد.

پیچیدگی این سیستم های کنترل با تخصص ما مطابقت دارد ، زیرا ما ده ها سال است که آنها را ساخته ایم. ما به عنوان پیشرو در رابط های سخت افزاری ، نرم افزاری و کاربر بصری ، از قابلیت های پایان به پایان لازم برای طراحی ، ساخت و ادغام زیر سیستم ها و اجزای حیاتی برای تسهیل فناوری یون به دام افتاده برخوردار هستیم.

بدون شک محاسبات کوانتومی توانایی ما را در انجام محاسبات بسیار بیشتر می کند و با این فناوری درب های جدیدی به سوی سیستم های محاسباتی و کامپیوتر ها باز خواهد شد. بسیاری از شرکت هایی که بر روی پروژه های هوش مصنوعی کار می کنند هم می توانند از این مدل کامپیوتر ها استفاده کنند.

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

تفاوت هوش مصنوعی و اتوماسیون

 

 

 

 

در برخی از مواقع افراد هوش مصنوعی و اتوماسیون را با هم  اشتباه می گیرند اما باید توجه داشت که تفاوت هایی میان این دو وجود دارد. دکتر مارک نسیلا ، مدیر تحلیلی FNB برای بانکداری مصرف کننده ، توضیح می دهد که اختلاف اصلی این است که هوش مصنوعی تصمیمات و اقدامات هوش انسانی را تقلید می کند ، در حالی که اتوماسیون بر ساده سازی کارهای تکراری و آموزنده تمرکز دارد. وی افزود: اتوماسیون مدت زمانی است که وجود داشته است و احتمالاً آنقدر در بیشتر فعالیت های تجاری ادغام شده است که دیگر قابل تشخیص نیست  به عنوان مثال ، تولید خودکار ایمیل های بازاریابی و پیام کوتاه به مشتریان از نمونه های اتوماسیون می باشد.”

تعریف هوش مصنوعی و اتوماسیون و تفاوت میان آنها

اگر بخواهیم خیلی ساده به اختلاف میان این دو اشاره کنیم اتوماسیون نرم افزاری است که از قوانین از پیش برنامه ریزی شده پیروی می کند. هوش مصنوعی برای شبیه سازی تفکر انسان طراحی شده است. آنچه هم سیستم های خودکار را هدایت می کند و هم هوش مصنوعی همان چیزی است که مشاغل را پیش می برد: داده ها. ماشین های خودکار داده ها را جمع می کنند و سیستم های هوش مصنوعی آن را “درک” می کنند.

هوش مصنوعی علم ایجاد ماشین هایی است که وظیفه دارند مشکلات را حل کنند و برخی از کارهایی را انجام دهند که پردازش آنها  برای مغز انسان پیچیده باشد. از طرف دیگر ، اتوماسیون استفاده از فناوری برای اتوماسیون فرآیندها با حداقل دخالت انسان یا بدون آن است. اتوماسیون توانایی ماشین ها در انجام کارهایی است که انجام آنها توسط انسان غیرممکن یا دشوار است در حالی که هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسان است. تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد ماشین های بسیار هوشمند برای انجام وظایفی است که به معنای طبیعی تفکر یا رفتار هوشمندانه نامیده می شوند. این علم و مهندسی ساخت ماشین آلات به اندازه کافی هوشمند است که می تواند از هوش و رفتار انسان تقلید کند. ایده پشت هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که به کامپیوترها و ماشین آلات اجازه می دهد مانند انسان فکر کنند ، مانند انسان رفتار کنند و از آنها بیاموزند. هدف اصلی اتوماسیون ساده سازی و تسریع در انجام کارهای متداول و تکراری برای افزایش بهره وری و کارایی تولید ، با درگیری کمتر یا بدون درگیری انسان است.

مثال هایی از هوش مصنوعی و اتوماسیون

نمونه هایی از هوش مصنوعی شامل برنامه های اشتراک تاکسی مانند Uber و Lyft ،تشخیص گفتار ، حل مسئله ، یادگیری ماشین ، دسته بندی ایمیل هوشمند ، فیلترهای هرزنامه ، دستگاه های Alexa Alexa ، Chatbots ، Apple’s Siri ، Google Now ، Internet of Things ، جستجوی پیش بینی Google ، توصیه های محصول و موارد دیگر می باشد.

نمونه هایی از اتوماسیون شامل پر کردن خودکار فرم ، پشتیبانی مشتری ، امضاهای دیجیتالی ، مونتاژ خودکار ، تجزیه و تحلیل کارمندان ، بانکداری آنلاین ، پردازش پرداخت ، ماشین آلات کنترل عددی ، ربات های کنترل مواد ، سیستم های بزرگراهی ، مدیریت خودکار پسماند ، خرده فروشی خودکار ، نظارت تصویری و غیره است. یکی از نمونه های متداول سیستم خودکار ، ترموستات مورد استفاده در لوازم خانگی است.

در نهایت ، یادگیری ماشین می تواند عناصر اتوماسیون را در خود داشته باشد اما توانایی پاسخگویی پویا به ورودی های تغییر یافته باعث می شود که یادگیری ماشین برای بسیاری از فرایندهایی که می توانند خودکار شوند ، بیش از حد خوب باشد. از آنجا که پیشرفت های فن آوری ایجاد فرآیندهای یادگیری ماشین را آسان تر می کند ، ممکن است یادگیری ماشین در رویه های خودکار به به شکست منجر شود. در حال حاضر ، یادگیری ماشینی برای  روشهای کار در صنعت متناسب است و اتوماسیون همچنان اصل غالب در استفاده از فناوری در تجارت است.

در نهایت هوش مصنوعی می تواند نوعی اتوماسیون ، رباتیک و نرم افزار باشد سه زمینه ای که گزارش اتوماسیون روی آنها تمرکز کرده است.

طراحی سایت

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

هوش مصنوعی و کامپیوتر کوانتومی

طراحی سایت

 

 

رایانه های سنتی بر اساس داده هایی کار می کنند که در یک سیستم باینری رمزگذاری شده اند. اساساً، هر بیت داده فقط به صورت صفر و یک نشان داده می شود و بیشتر از این دو حالت در این کامپیوتر ها امکان پذیز نیست از این رو ، به  این سیستم محاسبات باینری گفته می شود. با این حال ، نسل جدیدی از رایانه ها در افق ظاهر شده اند که رایانه کوانتومی نامیده می شود و سیستم های محاسباتی را فراتر از باینری معمولی می برد، به خصوص برای هوش مصنوعی.

کامپیوتر های کوانتومی چگونه کار می کنند و چرا برای هوش مصنوعی مناسب هستند ؟

به جای فقط صفر و یک ، محاسبات کوانتومی به بیت ها یا کیوبیت های کوانتوم بستگی دارد. محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به اطلاعاتی که در کیوبیت ها رمزگذاری شده اند ، همزمان مرزهای محاسبات سنتی را می شکند. این پدیده که به عنوان superposition شناخته می شود ، قدرت محاسباتی بیشتری را از آنچه تصور می شد ، باز می کند. با وجود چنین پیش زمینه پیچیده ای ، استفاده از محاسبات کوانتومی در کجا بیشترین معنا را در زمینه های فعلی پیدا می کند و عملاً چه مزایایی دارد؟

یکی از نواحی که رایانه کوانتومی سودآورتر و امیدوار کننده تر است ، هوش مصنوعی است. همانطور که هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل مجموعه های داده بزرگ فعالیت می کند، حاشیه خطا و عدم دقت در روند یادگیری فضای قابل توجهی برای پیشرفت دارد و محاسبات کوانتومی به خوبی به ما امکان می دهد تا توانایی الگوریتم را برای یادگیری و تفسیر بهبود بخشیم.

دقیقاً چگونه محاسبات کوانتومی درهوش مصنوعی و به طور خاص ، در یادگیری ماشین کمک می کند؟ واقعیت این است که میزان کارآیی و موفقیت یادگیری ماشینی امروزی تا  حد زیادی به مجموعه داده ای که در اختیارش قرار گرفته بستگی دارد. اندازه مجموعه داده کیفیت نتایج را تعیین می کند ، بنابراین اگر اطلاعات کافی نباشد ، خروجی نیز امیدوار کننده نخواهد بود. با این وجود ، به لطف توانایی محاسبات کوانتومی برای فراتر رفتن از سیستم برنامه نویسی باینری سنتی ، امکان بزرگنمایی و غنی سازی مجموعه داده ها را از نظر حجم و تنوع امکان پذیر می سازد. با مجموعه داده های بهتر و عمیق تر ،و در نتیجه آموزش بهتر مدل های یادگیری ماشین ،  حل کردن مشکلات واقعی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، امکان پذیر است.

 محاسبات کوانتومی در چه بخش های از هوش مصنوعی کارایی دارند؟

پیشرفت دیگری که کامپیوتر های جدید با محاسبات کوانتومی به هوش مصنوعی ارائه می دهد ، بهبود قابلیت های “پردازش زبان طبیعی” است که امکان درک و تجزیه و تحلیل عمیق تر داده های متنی را فراهم می کند. با محاسبات کوانتومی ، الگوریتم ها می توانند از محتوای داده های متنی آگاهی بیشتری کسب کنند. به عبارت دیگر ، دستگاه قادر خواهد بود معنای موجود در پشت داده ها را واقعاً درک کند و قادر است کل جملات و عبارات را به جای فقط کلمات تجزیه و تحلیل کند.

وقتی صحبت از تأثیر خاص صنعت می شود که محاسبات کوانتومی می توانند ایجاد کنند ، لیست مزایایی که معرفی می کند نیز طولانی است و به احتمال زیاد در آینده نزدیک به خوبی امکان پذیر هستند. برخی از امیدوار کننده ترین پیشنهادات محاسبات کوانتومی در زمینه مراقبت های بهداشتی است. از آنجا که کامپیوتر های سنتی از نظر داده هایی که می توانند در اختیار داشته و تجزیه و تحلیل کنند ، محدود هستند، محاسبات کوانتومی برای گسترش اندازه و تنوع بسیار زیاد اجزای مختلف موجود برای تحقیق و مقایسه گام برمی دارد.

از آنجا که فرایند شبیه سازی و مقایسه اجزا اصلی مواد ابتکار توسعه دارو است ، محاسبات کوانتومی با اجازه دادن به شبیه سازی های آگاهانه و متنوع تر ، که برای آزمایش فعل و انفعالات بین داروها و مولکول های بدن انسان طراحی شده اند ، مرز تحقیقات پزشکی را تغییر خواهند داد. علاوه بر تحقیقات ، محاسبات کوانتومی می تواند ظرفیت های شناسایی الگو را بهبود بخشد ، مجموعه داده های بزرگتری ایجاد کند و دقت تصویر MRI را  نیز بهبود بخشد در نتیجه به متخصصان پزشکی اجازه می دهد زودتر بیماری را تشخیص دهند  و درمان کنند.

دیگر کاربرد های کامپیوتر کوانتومی

مشابه تشخیص در مراقبت های بهداشتی ، محاسبات کوانتومی قابلیت های جدیدی را در صنعت مالی باز می کند. به طور خاص ، کشف تقلب با استفاده از  تشخیص الگو انجام می شود.هوش مصنوعی با کمک کامپیوتر های کوانتومی و به لطف قدرت و ظرفیت بهبود یافته آنها می توانند به تشخیص تقلب در مراحل اولیه کمک کنند و سرعت تجزیه و تحلیل را به میزان قابل توجهی افزایش دهند.

فراتر از مراقبت های بهداشتی و مراودات مالی ، محاسبات کوانتومی همچنین باز تعریف جدیدی از شیوه های بازاریابی موجود در حال حاضر را فراهم می کند. با بزرگ شدن مجموعه داده های مصرف کننده و قابلیت تجزیه و تحلیل ، مارک ها و شرکت ها قادر خواهند بود سطح کاملا جدیدی از سفارشی سازی را برای پاسخگویی به نیازهای مشتریان و کاربران منفرد ارائه دهند. محاسبات کوانتومی امکان هدف قرار دادن مشتری در سطح بسیار دقیق تر را فراهم می کند ، و در حال توسعه کمپین های ارتباطی است که به طور دقیق نیازها و درخواست های مشتری را برآورده می کند.