Квантово машинно обучение: Оползотворяване на хибридни модели за повишена производителност

Квантовото машинно обучение (КМО) е нововъзникваща област, която комбинира принципите на квантовите изчисления с алгоритмите за машинно обучение. Докато напълно толерантни към грешки квантови компютри все още се разработват, близкосрочните квантови устройства, често наричани Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) компютри, предлагат потенциала да ускорят специфични задачи за машинно обучение, като използват квантови феномени като суперпозиция и преплитане. Въпреки това, тези NISQ устройства имат ограничения по отношение на броя на кубитите, времето на кохерентност и точността на вратите. Именно тук влизат в действие хибридните модели.

Какво представляват хибридните квантово-класически модели?

Хибридните квантово-класически модели са проектирани да използват силите както на класическите, така и на квантовите компютри. Те включват използването на квантов компютър като копроцесор за ускоряване на специфични части от алгоритъм за машинно обучение, докато останалата част от изчисленията се извършват на класически компютър. Този подход е особено полезен за NISQ устройства, което позволява на изследователите и практиците да изследват потенциала на квантовите изчисления в машинното обучение, без да се изискват напълно толерантни към грешки квантови компютри.

Основната идея зад хибридното КМО е да се раздели една задача за машинно обучение на компоненти, които са най-подходящи за квантови или класически изчисления. Например, квантов компютър може да се използва за ефективно извършване на конкретна операция на линейна алгебра, която е изчислително скъпа на класически компютър, докато класически компютър обработва останалата част от обработката на данни и обучението на модела.

Основни компоненти на хибридните квантово-класически модели

Типичният хибриден квантово-класически модел се състои от следните компоненти:

• Класическа предварителна обработка: Това включва подготовка на данните във формат, подходящ за квантова обработка. Това може да включва извличане на функции, кодиране на данни и техники за намаляване на размерността, извършени на класически компютър. Например, при разпознаване на изображения, класически техники за обработка на изображения могат да се използват за извличане на подходящи характеристики от изображението, преди да се подадат данните в квантова верига.
• Квантова верига: Това е квантовият компонент на модела, обикновено имплементиран на NISQ устройство. Квантовата верига извършва конкретно изчисление върху кодираните данни, като използва квантови феномени като суперпозиция и преплитане. Параметрите на веригата често се оптимизират по време на процеса на обучение.
• Измерване: След квантовото изчисление, квантовото състояние се измерва. Резултатите от измерването са класически данни, които могат да бъдат използвани като вход за алгоритъм за класическо машинно обучение.
• Класическа последваща обработка: Това включва обработка на резултатите от измерването от квантовата верига и използването им за актуализиране на параметрите на модела или за правене на прогнози. Тази стъпка се извършва на класически компютър.
• Оптимизационен цикъл: Класически оптимизационен алгоритъм се използва за итеративно коригиране на параметрите на квантовата верига и/или класическия модел, за да се подобри цялостната производителност на хибридния модел. Този цикъл продължава, докато не се постигне желаното ниво на точност.

Видове хибридни квантово-класически модели

Разработени са няколко вида хибридни квантово-класически модели, всеки със своите силни и слаби страни. Някои от най-популярните видове включват:

Вариационен квантов собственостойностен решавател (VQE)

VQE е хибриден алгоритъм, използван за намиране на енергията на основното състояние на квантова система. Той използва квантов компютър за подготовка на пробна вълнова функция и измерване на нейната енергия, докато класически компютър се използва за оптимизиране на параметрите на пробната вълнова функция, за да се минимизира енергията. VQE е особено полезен за симулации на квантова химия и материалознание.

Пример: При откриване на материали, VQE може да се използва за симулиране на електронната структура на молекула или материал. Квантовият компютър изчислява енергията на пробна електронна конфигурация, а класическият оптимизатор коригира параметрите на конфигурацията, докато се намери минималната енергия (основно състояние). Тази информация след това може да бъде използвана за предсказване на свойствата на материала.

Квантов приближен алгоритъм за оптимизация (QAOA)

QAOA е хибриден алгоритъм, използван за намиране на приблизителни решения на комбинаторни проблеми на оптимизацията. Той използва квантов компютър за изследване на пространството на решенията и класически компютър за насочване на търсенето. QAOA е особено полезен за проблеми като проблема с пътуващия търговец, разделяне на графи и MAX-CUT.

Пример: Обмислете логистична компания, която се опитва да оптимизира маршрутите за доставка. QAOA може да се използва за намиране на близо оптимален маршрут, който минимизира разстоянието и времето за пътуване, дори с голям брой места за доставка. Квантовият компютър изследва различни комбинации от маршрути, а класическият оптимизатор коригира параметрите на квантовия алгоритъм, за да се съсредоточи върху обещаващи решения.

Вариационни квантови класификатори (VQC) / Квантови невронни мрежи (QNN)

VQC или QNN са квантови вериги, предназначени за извършване на задачи за класификация. Те се обучават с помощта на хибриден подход, при който квантовата верига извършва класификацията и класически оптимизатор коригира параметрите на веригата, за да подобри точността. Те се разглеждат като аналог на класическите невронни мрежи, но са реализирани на квантов хардуер. Данните се кодират в квантови състояния, а квантовите врати действат като обучаеми параметри.

Пример: При откриване на финансови измами, VQC може да бъде обучен да класифицира транзакциите като измамни или законни. Квантовият компютър анализира данните за транзакциите (кодирани в квантови състояния) и прави прогноза. Класическият оптимизатор коригира параметрите на квантовата верига въз основа на точността на прогнозите, като итеративно подобрява производителността на класификатора.

Квантови машини за поддръжка на вектори (QSVM)

QSVM използват квантови компютри за ускоряване на изчислението на ядрото в машините за поддръжка на вектори (SVM). SVM са мощен класически алгоритъм за машинно обучение, използван за класификация и регресия. Чрез използването на квантов компютър за изчисляване на функцията на ядрото, QSVM може потенциално да постигне експоненциално ускорение за определени набори от данни.

Пример: При откриване на лекарства, QSVM може да се използва за класифициране на молекулите като лекарство-подобни или не-лекарство-подобни. Квантовият компютър изчислява приликата между молекулите, използвайки квантово ядро, което след това се използва от SVM за обучение на класификатор. Това може значително да ускори процеса на идентифициране на потенциални кандидати за лекарства.

Предимства на хибридните квантово-класически модели

Хибридните квантово-класически модели предлагат няколко предимства пред чисто класическите или чисто квантовите подходи:

• Подходящи за NISQ устройства: Те са добре подходящи за NISQ устройства, защото използват силните страни както на класическите, така и на квантовите компютри, което позволява на изследователите и практиците да изследват потенциала на квантовите изчисления, без да се изискват напълно толерантни към грешки квантови компютри.
• Потенциал за квантово предимство: Те предлагат потенциала за постигане на квантово предимство за специфични задачи за машинно обучение. Това означава, че те могат да извършват определени изчисления по-бързо или по-точно от най-добрите известни класически алгоритми.
• Гъвкавост: Те са много гъвкави и могат да бъдат адаптирани към широк спектър от проблеми за машинно обучение. Те позволяват комбинирането на различни квантови и класически техники за създаване на персонализирани решения, съобразени с конкретни нужди.
• Ефективност на ресурсите: Чрез прехвърляне на изчислително интензивни задачи към квантовия компютър, хибридните модели могат да намалят изчислителната тежест върху класическите компютри, което води до по-ефективно използване на ресурсите.
• Подобрена точност: В някои случаи, хибридните модели могат да постигнат по-висока точност от чисто класическите модели, особено при работа със сложни набори от данни.

Предизвикателства пред хибридните квантово-класически модели

Въпреки техния потенциал, хибридните квантово-класически модели също са изправени пред няколко предизвикателства:

• Ограничения на хардуера: NISQ устройствата имат ограничения по отношение на броя на кубитите, времето на кохерентност и точността на вратите. Тези ограничения могат да повлияят на производителността и мащабируемостта на хибридните модели.
• Кодиране на данни: Кодирането на класически данни в квантови състояния може да бъде предизвикателно и ресурсоемко. Изборът на правилната схема на кодиране е от решаващо значение за постигане на добра производителност.
• Оптимизация: Обучението на хибридни модели може да бъде изчислително скъпо и да изисква специализирани оптимизационни техники. Намирането на оптималните параметри за квантовата верига и класическия модел може да бъде трудна задача.
• Мащабируемост: Мащабирането на хибридни модели до по-големи размери на проблеми може да бъде предизвикателно поради ограниченията на текущия квантов хардуер и сложността на алгоритмите.
• Корекция на квантови грешки: NISQ устройствата са склонни към грешки, което може да повлияе на точността на резултатите. Въпреки че пълна корекция на квантовите грешки все още не е налична, изследователите изследват техники за намаляване на грешките, за да намалят въздействието на шума.
• Сложност на интеграцията: Интегрирането на квантови и класически изчислителни ресурси може да бъде сложно, изискващо специализиран софтуер и хардуерна инфраструктура.

Приложения на хибридни квантово-класически модели

Хибридните квантово-класически модели имат широк спектър от потенциални приложения в различни индустрии, включително:

Финанси

Във финансите хибридните модели могат да се използват за задачи като оптимизация на портфолио, управление на риска, откриване на измами и алгоритмична търговия.

Пример: Оптимизация на портфолио: Хибриден модел може да се използва за оптимизиране на портфолио от активи, като се вземат предвид различни фактори като толерантност към риск, инвестиционни цели и пазарни условия. Квантовият компютър може ефективно да изследва различни комбинации от портфолио, докато класическият компютър управлява данните и извършва изчисления на риска.

Здравеопазване

В здравеопазването хибридните модели могат да се използват за откриване на лекарства, медицинско изображение, персонализирана медицина и диагностика на заболявания.

Пример: Откриване на лекарства: Хибридните модели могат да се използват за симулиране на взаимодействията между лекарствените молекули и целевите протеини, ускорявайки процеса на идентифициране на потенциални кандидати за лекарства. Квантовият компютър може да извършва изчислително интензивни молекулярни симулации, докато класическият компютър управлява данните и извършва анализ.

Материалознание

В материалознанието хибридните модели могат да се използват за откриване на материали, проектиране на материали и характеризиране на материали.

Пример: Откриване на материали: Хибридните модели могат да се използват за симулиране на свойствата на нови материали, като тяхната якост, проводимост и магнетизъм. Квантовият компютър може да извършва изчислително интензивни изчисления на електронната структура, докато класическият компютър управлява данните и извършва анализ.

Логистика и управление на веригата за доставки

Хибридните модели могат да се използват за проблеми на оптимизация като оптимизация на маршрута, управление на запасите и планиране на веригата за доставки.

Пример: Оптимизация на маршрута: Както беше споменато по-рано, QAOA е добре подходящ за решаване на този проблем.

Изкуствен интелект

Хибридните модели могат да се използват за подобряване на различни AI задачи, включително разпознаване на изображения, обработка на естествен език и машинно обучение.

Пример: Разпознаване на изображения: VQC могат да бъдат обучени да класифицират изображения с по-висока точност или ефективност в сравнение с класическите модели, особено за сложни набори от данни. Квантовият компютър анализира данните за изображението (кодирани в квантови състояния) и прави прогноза. Класическият оптимизатор коригира параметрите на квантовата верига въз основа на точността на прогнозите.

Бъдещи насоки

Областта на хибридните квантово-класически модели се развива бързо. Бъдещите изследователски направления включват:

• Разработване на нови квантови алгоритми: Изследователите разработват нови квантови алгоритми, специално проектирани за хибридни модели.
• Подобряване на NISQ устройствата: Напредъкът в квантовия хардуер води до по-мощни и надеждни NISQ устройства.
• Разработване на техники за намаляване на грешките: Изследователите разработват нови техники за намаляване на въздействието на шума върху NISQ устройствата.
• Разработване на квантови софтуерни инструменти: Разработват се нови софтуерни инструменти, за да се улесни проектирането, внедряването и тестването на хибридни квантово-класически модели.
• Изследване на нови приложения: Изследователите изследват нови приложения на хибридни модели в различни индустрии.

Заключение

Хибридните квантово-класически модели представляват обещаващ подход за оползотворяване на силата на квантовите изчисления за машинно обучение. Чрез комбиниране на силните страни на класическите и квантовите компютри, тези модели могат потенциално да постигнат квантово предимство за специфични задачи. Докато предизвикателствата остават, текущите изследователски и развойни усилия проправят пътя за по-широко приемане и по-широко приложение на хибридни квантово-класически модели в различни индустрии. С напредването на квантовата технология, хибридните модели се очаква да играят все по-важна роля във формирането на бъдещето на машинното обучение и изкуствения интелект.

Действени прозрения:

• Бъдете информирани: Непрекъснато следете изследванията и разработките в областта на квантовото машинно обучение и хибридните модели.
• Експериментирайте с инструменти с отворен код: Използвайте комплекти за разработка на квантов софтуер (SDK) с отворен код, за да експериментирате със създаване и тестване на хибридни QML модели. Примерите включват PennyLane, Cirq и Qiskit.
• Идентифицирайте потенциални случаи на употреба: Оценете как хибридните QML модели могат да бъдат приложени за решаване на конкретни проблеми във вашата организация или индустрия.
• Сътрудничете с експерти: Свържете се с изследователи и експерти в областта на квантовите изчисления, за да получите ценна информация и насоки.
• Обмислете поетапен подход: Започнете с по-малки, добре дефинирани проекти, за да натрупате опит и да изградите експертиза, преди да се справите с по-големи, по-сложни предизвикателства.