Kvantové strojové učení: Využití hybridních modelů pro vylepšený výkon

Kvantové strojové učení (QML) je vznikající obor, který kombinuje principy kvantových výpočtů s algoritmy strojového učení. Zatímco se plně chybově tolerantní kvantové počítače stále vyvíjejí, kvantová zařízení blízkého dosahu, často označovaná jako Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) počítače, nabízejí potenciál pro zrychlení specifických úloh strojového učení využitím kvantových jevů, jako je superpozice a propletení. Tato zařízení NISQ mají však omezení z hlediska počtu qubitů, doby koherence a věrnosti bran. Zde vstupují do hry hybridní modely.

Co jsou hybridní kvantově-klasické modely?

Hybridní kvantově-klasické modely jsou navrženy tak, aby využívaly silné stránky jak klasických, tak kvantových počítačů. Zahrnují použití kvantového počítače jako koprocesoru pro urychlení specifických částí algoritmu strojového učení, zatímco zbytek výpočtů je prováděn na klasickém počítači. Tento přístup je obzvláště užitečný pro zařízení NISQ, což umožňuje výzkumníkům a praktikům prozkoumat potenciál kvantových výpočtů ve strojovém učení, aniž by vyžadoval plně chybově tolerantní kvantové počítače.

Základní myšlenkou hybridního QML je rozdělit úlohu strojového učení na komponenty, které jsou nejvhodnější buď pro kvantový, nebo pro klasický výpočet. Kvantový počítač by se například mohl použít k efektivnímu provedení specifické lineární algebraické operace, která je výpočetně náročná na klasickém počítači, zatímco klasický počítač se stará o zbytek zpracování dat a trénování modelu.

Klíčové komponenty hybridních kvantově-klasických modelů

Typický hybridní kvantově-klasický model se skládá z následujících komponent:

• Klasické předzpracování: To zahrnuje přípravu dat ve formátu vhodném pro kvantové zpracování. To může zahrnovat extrakci funkcí, kódování dat a techniky redukce dimenzionality prováděné na klasickém počítači. Například při rozpoznávání obrazu lze použít klasické techniky zpracování obrazu k extrakci relevantních funkcí z obrazu před vložením dat do kvantového obvodu.
• Kvantový obvod: Toto je kvantová komponenta modelu, obvykle implementovaná na zařízení NISQ. Kvantový obvod provádí specifický výpočet na kódovaných datech, využívající kvantové jevy jako superpozice a propletení. Parametry obvodu jsou často optimalizovány během procesu tréninku.
• Měření: Po kvantovém výpočtu se měří kvantový stav. Výsledky měření jsou klasická data, která lze použít jako vstup do klasického algoritmu strojového učení.
• Klasické následné zpracování: To zahrnuje zpracování výsledků měření z kvantového obvodu a jejich použití k aktualizaci parametrů modelu nebo provádění předpovědí. Tento krok se provádí na klasickém počítači.
• Optimalizační smyčka: Klasický optimalizační algoritmus se používá k iterativnímu upravování parametrů kvantového obvodu a/nebo klasického modelu za účelem zlepšení celkového výkonu hybridního modelu. Tato smyčka pokračuje, dokud není dosaženo požadované úrovně přesnosti.

Typy hybridních kvantově-klasických modelů

Bylo vyvinuto několik typů hybridních kvantově-klasických modelů, z nichž každý má své silné a slabé stránky. Některé z nejoblíbenějších typů zahrnují:

Variační kvantový řešič (VQE)

VQE je hybridní algoritmus používaný k nalezení energie základního stavu kvantového systému. Používá kvantový počítač k přípravě zkušební vlnové funkce a měření její energie, zatímco klasický počítač se používá k optimalizaci parametrů zkušební vlnové funkce za účelem minimalizace energie. VQE je zvláště užitečný pro simulace kvantové chemie a vědy o materiálech.

Příklad: Při objevování materiálů lze VQE použít k simulaci elektronové struktury molekuly nebo materiálu. Kvantový počítač vypočítá energii zkušební elektronické konfigurace a klasický optimalizátor upraví parametry konfigurace, dokud není nalezena minimální energie (základní stav). Tyto informace lze pak použít k predikci vlastností materiálu.

Kvantový přibližný optimalizační algoritmus (QAOA)

QAOA je hybridní algoritmus používaný k nalezení přibližných řešení problémů kombinatorické optimalizace. Používá kvantový počítač k prozkoumání prostoru řešení a klasický počítač k řízení vyhledávání. QAOA je zvláště užitečný pro problémy, jako je problém obchodního cestujícího, dělení grafu a MAX-CUT.

Příklad: Uvažujme logistickou společnost, která se snaží optimalizovat doručovací trasy. QAOA by se mohl použít k nalezení téměř optimální trasy, která minimalizuje vzdálenost a dobu cestování, a to i s velkým počtem míst doručení. Kvantový počítač prozkoumává různé kombinace tras a klasický optimalizátor upravuje parametry kvantového algoritmu tak, aby se zaměřil na slibná řešení.

Variační kvantové klasifikátory (VQC) / Kvantové neuronové sítě (QNN)

VQC nebo QNN jsou kvantové obvody navržené k provádění klasifikačních úloh. Jsou trénovány pomocí hybridního přístupu, kde kvantový obvod provádí klasifikaci a klasický optimalizátor upravuje parametry obvodu, aby se zlepšila přesnost. Ty jsou považovány za analogické klasickým neuronovým sítím, ale implementovaným na kvantovém hardwaru. Data jsou zakódována do kvantových stavů a kvantové brány fungují jako učitelné parametry.

Příklad: Při detekci finančních podvodů by se VQC mohl trénovat na klasifikaci transakcí jako podvodných nebo legitimních. Kvantový počítač analyzuje data transakce (zakódovaná do kvantových stavů) a provádí predikci. Klasický optimalizátor upravuje parametry kvantového obvodu na základě přesnosti predikcí a iterativně zlepšuje výkon klasifikátoru.

Kvantové stroje s vektorovou podporou (QSVM)

QSVM využívají kvantové počítače ke zrychlení výpočtu jádra ve strojích s vektorovou podporou (SVM). SVM jsou výkonný klasický algoritmus strojového učení používaný pro klasifikaci a regresi. Použitím kvantového počítače k výpočtu jádrové funkce mohou QSVM potenciálně dosáhnout exponenciálního zrychlení pro určité datové sady.

Příklad: Při objevování léků by se QSVM mohl použít ke klasifikaci molekul jako podobných lékům nebo nepodobných lékům. Kvantový počítač vypočítá podobnost mezi molekulami pomocí kvantového jádra, které se pak používá SVM k trénování klasifikátoru. To může výrazně urychlit proces identifikace potenciálních kandidátů na léky.

Výhody hybridních kvantově-klasických modelů

Hybridní kvantově-klasické modely nabízejí několik výhod oproti čistě klasickým nebo čistě kvantovým přístupům:

• Vhodnost pro zařízení NISQ: Jsou dobře vhodné pro zařízení NISQ, protože využívají silné stránky jak klasických, tak kvantových počítačů, což umožňuje výzkumníkům a praktikům prozkoumat potenciál kvantových výpočtů, aniž by vyžadoval plně chybově tolerantní kvantové počítače.
• Potenciál pro kvantovou výhodu: Nabízejí potenciál pro dosažení kvantové výhody pro specifické úkoly strojového učení. To znamená, že mohou provádět určité výpočty rychleji nebo přesněji než nejlépe známé klasické algoritmy.
• Flexibilita: Jsou vysoce flexibilní a lze je přizpůsobit široké škále problémů strojového učení. Umožňují kombinaci různých kvantových a klasických technik k vytváření vlastních řešení přizpůsobených specifickým potřebám.
• Efektivita zdrojů: Odložením výpočetně náročných úloh na kvantový počítač mohou hybridní modely snížit výpočetní zátěž klasických počítačů, což vede k efektivnějšímu využívání zdrojů.
• Vylepšená přesnost: V některých případech mohou hybridní modely dosáhnout vyšší přesnosti než čistě klasické modely, zejména při práci se složitými datovými sadami.

Výzvy hybridních kvantově-klasických modelů

Navzdory jejich potenciálu čelí hybridní kvantově-klasické modely také několika výzvám:

• Omezení hardwaru: Zařízení NISQ mají omezení z hlediska počtu qubitů, doby koherence a věrnosti bran. Tato omezení mohou ovlivnit výkon a škálovatelnost hybridních modelů.
• Kódování dat: Kódování klasických dat do kvantových stavů může být náročné a náročné na zdroje. Výběr správného schématu kódování je zásadní pro dosažení dobrého výkonu.
• Optimalizace: Trénování hybridních modelů může být výpočetně náročné a vyžaduje specializované optimalizační techniky. Nalezení optimálních parametrů pro kvantový obvod a klasický model může být obtížný úkol.
• Škálovatelnost: Škálování hybridních modelů na větší velikosti problémů může být náročné vzhledem k omezením současného kvantového hardwaru a složitosti algoritmů.
• Kvantová korekce chyb: Zařízení NISQ jsou náchylná k chybám, které mohou ovlivnit přesnost výsledků. Zatímco plná kvantová korekce chyb ještě není k dispozici, výzkumníci zkoumají techniky zmírňování chyb, aby se snížil dopad šumu.
• Komplexita integrace: Integrace kvantových a klasických výpočetních zdrojů může být složitá a vyžaduje specializovaný software a hardwarovou infrastrukturu.

Aplikace hybridních kvantově-klasických modelů

Hybridní kvantově-klasické modely mají širokou škálu potenciálních aplikací v různých průmyslových odvětvích, včetně:

Finance

Ve financích lze hybridní modely použít pro úkoly, jako je optimalizace portfolia, řízení rizik, detekce podvodů a algoritmické obchodování.

Příklad: Optimalizace portfolia: Hybridní model by se mohl použít k optimalizaci portfolia aktiv zohledněním různých faktorů, jako je tolerance rizika, investiční cíle a podmínky na trhu. Kvantový počítač by mohl efektivně prozkoumat různé kombinace portfolia, zatímco klasický počítač spravuje data a provádí výpočty rizik.

Zdravotnictví

Ve zdravotnictví lze hybridní modely použít pro objevování léků, lékařské zobrazování, personalizovanou medicínu a diagnostiku onemocnění.

Příklad: Objevování léků: Hybridní modely lze použít k simulaci interakcí mezi molekulami léků a cílovými proteiny, což urychluje proces identifikace potenciálních kandidátů na léky. Kvantový počítač může provádět výpočetně náročné molekulární simulace, zatímco klasický počítač spravuje data a provádí analýzu.

Věda o materiálech

Ve vědě o materiálech lze hybridní modely použít pro objevování materiálů, design materiálů a charakterizaci materiálů.

Příklad: Objevování materiálů: Hybridní modely lze použít k simulaci vlastností nových materiálů, jako je jejich pevnost, vodivost a magnetismus. Kvantový počítač může provádět výpočetně náročné výpočty elektronové struktury, zatímco klasický počítač spravuje data a provádí analýzu.

Logistika a řízení dodavatelského řetězce

Hybridní modely lze použít pro optimalizační problémy, jako je optimalizace trasy, řízení zásob a plánování dodavatelského řetězce.

Příklad: Optimalizace trasy: Jak již bylo zmíněno, QAOA je pro to dobře vhodný.

Umělá inteligence

Hybridní modely lze použít ke zlepšení různých úloh AI, včetně rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka a strojového učení.

Příklad: Rozpoznávání obrazu: VQC lze trénovat na klasifikaci obrázků s vyšší přesností nebo efektivitou ve srovnání s klasickými modely, zejména pro složité datové sady. Kvantový počítač analyzuje data obrazu (zakódovaná do kvantových stavů) a provádí predikci. Klasický optimalizátor upravuje parametry kvantového obvodu na základě přesnosti predikcí.

Budoucí směry

Oblast hybridních kvantově-klasických modelů se rychle vyvíjí. Budoucí směry výzkumu zahrnují:

• Vývoj nových kvantových algoritmů: Výzkumníci vyvíjejí nové kvantové algoritmy speciálně navržené pro hybridní modely.
• Vylepšení zařízení NISQ: Pokrok v kvantovém hardwaru vede k výkonnějším a spolehlivějším zařízením NISQ.
• Vývoj technik zmírňování chyb: Výzkumníci vyvíjejí nové techniky pro zmírnění dopadu šumu na zařízení NISQ.
• Vývoj softwarových nástrojů: Nové softwarové nástroje se vyvíjejí, aby bylo snazší navrhovat, implementovat a testovat hybridní kvantově-klasické modely.
• Průzkum nových aplikací: Výzkumníci zkoumají nové aplikace hybridních modelů v různých průmyslových odvětvích.

Závěr

Hybridní kvantově-klasické modely představují slibný přístup k využití síly kvantových výpočtů pro strojové učení. Kombinací silných stránek klasických i kvantových počítačů mohou tyto modely potenciálně dosáhnout kvantové výhody pro specifické úkoly. Zatímco výzvy zůstávají, probíhající výzkumné a vývojové úsilí připravují cestu pro širší přijetí a širší uplatnění hybridních kvantově-klasických modelů v různých průmyslových odvětvích. Jak kvantová technologie dozrává, očekává se, že hybridní modely budou hrát stále důležitější roli při utváření budoucnosti strojového učení a umělé inteligence.

Akční poznatky:

• Zůstaňte informováni: Neustále sledujte výzkum a vývoj v oblasti kvantového strojového učení a hybridních modelů.
• Experimentujte s open-source nástroji: Použijte sady pro vývoj kvantového softwaru (SDK) s otevřeným zdrojovým kódem pro experimentování s budováním a testováním hybridních modelů QML. Mezi příklady patří PennyLane, Cirq a Qiskit.
• Identifikujte potenciální případy použití: Vyhodnoťte, jak lze hybridní modely QML aplikovat na řešení specifických problémů ve vaší organizaci nebo odvětví.
• Spolupracujte s odborníky: Spolupracujte s výzkumníky a odborníky v oblasti kvantových výpočtů, abyste získali cenné poznatky a pokyny.
• Zvažte fázový přístup: Začněte s menšími, dobře definovanými projekty, abyste získali zkušenosti a vybudovali odborné znalosti, než se pustíte do větších a složitějších výzev.