Report
КВАНТОВО-НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ГИБРИДЫ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ IT-ИНФРАСТРУКТУРЫ
| Title: | КВАНТОВО-НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ГИБРИДЫ ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ IT-ИНФРАСТРУКТУРЫ |
|---|---|
| Publisher Information: | Мировая наука, 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Subject Terms: | IT-инфраструктура, distributed systems, quantum neural networks, динамическая оптимизация, квантовые нейронные сети, распределенные системы, архитектура вычислений, NP-hard problems, гибридные системы, адаптивное управление, NP-трудные задачи, hybrid systems, adaptive control, quantum computing, IT infrastructure, квантовые вычисления, computing architecture, dynamic optimization, искусственные нейронные сети, artificial neural networks |
| Description: | A conceptual analysis of a fundamentally new approach to managing and optimizing a complex IT infrastructure based on the integration of quantum computing and artificial neural networks is presented. The possibility of forming quantum neural network hybrids capable of handling multiparametric optimization tasks of dynamic reconfiguration of systems under conditions of changing load, threats to information security and the evolution of business requirements is being considered. The fundamental difference between this approach and existing AI coding practices in software development is emphasized, since the hybrid model operates at the level of computing architecture. The potential of overcoming the computational limitations of classical algorithms in solving NP hard optimization problems typical of large-scale distributed environments is analyzed. The theoretical background, relevance in the light of the progress of quantum processors, and key research challenges of this emerging field are discussed. Представлен концептуальный анализ принципиально нового подхода к управлению и оптимизации сложной IT-инфраструктуры, основанного на интеграции квантовых вычислений и искусственных нейронных сетей. Рассматривается возможность формирования квантово нейросетевых гибридов, способных обрабатывать многопараметрические оптимизационные задачи динамической реконфигурации систем в условиях изменяющейся нагрузки, угроз информационной безопасности и эволюции бизнес-требований. Подчеркивается фундаментальное отличие данного подхода от существующих практик ИИ-кодирования в разработке программного обеспечения, так как гибридная модель оперирует на уровне архитектуры вычислений. Анализируется потенциал преодоления вычислительных ограничений классических алгоритмов при решении NP трудных задач оптимизации, характерных для крупномасштабных распределенных сред. Обсуждаются теоретические предпосылки, актуальность в свете прогресса квантовых процессоров и ключевые исследовательские вызовы данной формирующейся области. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/2541-9285-2025-8101-68-74 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........857f5ddee4e95eaf64463c39b91b71ea |
| Database: | OpenAIRE |
Be the first to leave a comment!