Kvant-masinõpe: hübriidmudelite rakendamine parema jõudluse saavutamiseks

Kvant-masinõpe (QML) on arenev valdkond, mis ühendab kvantarvutuse põhimõtted masinõppe algoritmidega. Kuigi täielikult veataluvad kvantarvutid on alles arendusjärgus, pakuvad lähituleviku kvantseadmed, mida sageli nimetatakse mürarikasteks keskmise skaala kvantarvutiteks (Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ), potentsiaali kiirendada spetsiifilisi masinõppe ülesandeid, kasutades kvantnähtusi nagu superpositsioon ja põimumine. Siiski on neil NISQ-seadmetel piirangud kubittide arvu, koherentsusaja ja värava täpsuse osas. Siin tulevadki mängu hübriidmudelid.

Mis on hübriidsed kvant-klassikalised mudelid?

Hübriidsed kvant-klassikalised mudelid on loodud selleks, et ära kasutada nii klassikaliste kui ka kvantarvutite tugevusi. Need hõlmavad kvantarvuti kasutamist kaasprotsessorina, et kiirendada masinõppe algoritmi teatud osi, samal ajal kui ülejäänud arvutused tehakse klassikalises arvutis. See lähenemine on eriti kasulik NISQ-seadmete puhul, võimaldades teadlastel ja praktikutel uurida kvantarvutuse potentsiaali masinõppes ilma täielikult veataluvate kvantarvutite vajaduseta.

Hübriidse QML-i põhiidee on jagada masinõppe ülesanne komponentideks, mis sobivad kõige paremini kas kvant- või klassikaliseks arvutamiseks. Näiteks võib kvantarvutit kasutada spetsiifilise lineaaralgebra operatsiooni tõhusaks sooritamiseks, mis on klassikalises arvutis arvutuslikult kulukas, samal ajal kui klassikaline arvuti tegeleb ülejäänud andmetöötluse ja mudeli treenimisega.

Hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite põhikomponendid

Tüüpiline hübriidne kvant-klassikaline mudel koosneb järgmistest komponentidest:

• Klassikaline eeltöötlus: See hõlmab andmete ettevalmistamist kvanttöötluseks sobivas vormingus. See võib sisaldada tunnuste eraldamist, andmete kodeerimist ja dimensioonide vähendamise tehnikaid, mis teostatakse klassikalises arvutis. Näiteks pildituvastuse puhul saab kasutada klassikalisi pilditöötlustehnikaid, et eraldada pildist asjakohased tunnused enne andmete sisestamist kvantahelasse.
• Kvantahel: See on mudeli kvantkomponent, mis tavaliselt rakendatakse NISQ-seadmel. Kvantahel teostab kodeeritud andmetel spetsiifilise arvutuse, kasutades kvantnähtusi nagu superpositsioon ja põimumine. Ahela parameetreid optimeeritakse sageli treenimisprotsessi käigus.
• Mõõtmine: Pärast kvantarvutust mõõdetakse kvantolekut. Mõõtmistulemused on klassikalised andmed, mida saab kasutada sisendina klassikalisele masinõppe algoritmile.
• Klassikaline järeltöötlus: See hõlmab kvantahelast saadud mõõtmistulemuste töötlemist ja nende kasutamist mudeli parameetrite värskendamiseks või ennustuste tegemiseks. See samm teostatakse klassikalises arvutis.
• Optimeerimistsükkel: Klassikalist optimeerimisalgoritmi kasutatakse kvantahela ja/või klassikalise mudeli parameetrite iteratiivseks kohandamiseks, et parandada hübriidmudeli üldist jõudlust. See tsükkel jätkub, kuni saavutatakse soovitud täpsuse tase.

Hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite tüübid

On välja töötatud mitut tüüpi hübriidseid kvant-klassikalisi mudeleid, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. Mõned kõige populaarsemad tüübid on:

Variatsiooniline kvant-omalahendaja (VQE)

VQE on hübriidalgoritm, mida kasutatakse kvantsüsteemi põhiseisundi energia leidmiseks. See kasutab kvantarvutit proovilainefunktsiooni ettevalmistamiseks ja selle energia mõõtmiseks, samal ajal kui klassikalist arvutit kasutatakse proovilainefunktsiooni parameetrite optimeerimiseks energia minimeerimiseks. VQE on eriti kasulik kvantkeemia simulatsioonide ja materjaliteaduse jaoks.

Näide: Materjalide avastamisel saab VQE-d kasutada molekuli või materjali elektronstruktuuri simuleerimiseks. Kvantarvuti arvutab proovi-elektroonilise konfiguratsiooni energia ja klassikaline optimeerija kohandab konfiguratsiooni parameetreid, kuni leitakse minimaalne energia (põhiseisund). Seda teavet saab seejärel kasutada materjali omaduste ennustamiseks.

Kvant-ligikaudne optimeerimisalgoritm (QAOA)

QAOA on hübriidalgoritm, mida kasutatakse kombinatoorsete optimeerimisprobleemide ligikaudsete lahenduste leidmiseks. See kasutab lahendusruumi uurimiseks kvantarvutit ja otsingu suunamiseks klassikalist arvutit. QAOA on eriti kasulik selliste probleemide puhul nagu rändkaupmehe probleem, graafide jaotamine ja MAX-CUT.

Näide: Kujutage ette logistikaettevõtet, mis püüab optimeerida tarneteekondi. QAOA-d võiks kasutada peaaegu optimaalse marsruudi leidmiseks, mis minimeerib reisi vahemaad ja aega, isegi suure arvu tarnepunktide korral. Kvantarvuti uurib erinevaid marsruudikombinatsioone ja klassikaline optimeerija kohandab kvantalgoritmi parameetreid, et keskenduda paljulubavatele lahendustele.

Variatsioonilised kvantklassifikaatorid (VQC) / Kvantnärvivõrgud (QNN)

VQC-d või QNN-id on kvantahelad, mis on loodud klassifitseerimisülesannete täitmiseks. Neid treenitakse hübriidse lähenemisviisiga, kus kvantahel teostab klassifitseerimise ja klassikaline optimeerija kohandab ahela parameetreid täpsuse parandamiseks. Neid peetakse analoogseteks klassikaliste närvivõrkudega, kuid rakendatuna kvantriistvaral. Andmed kodeeritakse kvantolekutesse ja kvantväravad toimivad õpitavate parameetritena.

Näide: Finantspettuste avastamisel võiks VQC-d treenida klassifitseerima tehinguid kas petturlikeks või seaduslikeks. Kvantarvuti analüüsib tehinguandmeid (kodeeritud kvantolekutesse) ja teeb ennustuse. Klassikaline optimeerija kohandab kvantahela parameetreid ennustuste täpsuse põhjal, parandades iteratiivselt klassifikaatori jõudlust.

Kvant-tugivektormasinad (QSVM)

QSVM-id kasutavad kvantarvuteid, et kiirendada kerneli arvutamist tugivektormasinates (SVM). SVM-id on võimas klassikaline masinõppe algoritm, mida kasutatakse klassifitseerimiseks ja regressiooniks. Kasutades kvantarvutit kernelfunktsiooni arvutamiseks, võivad QSVM-id teatud andmekogumite puhul saavutada eksponentsiaalseid kiirusekasve.

Näide: Ravimite avastamisel võiks QSVM-i kasutada molekulide klassifitseerimiseks kas ravimisarnasteks või mitte. Kvantarvuti arvutab molekulide sarnasuse kvantkerneli abil, mida SVM kasutab seejärel klassifikaatori treenimiseks. See võib oluliselt kiirendada potentsiaalsete ravimikandidaatide tuvastamise protsessi.

Hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite eelised

Hübriidsed kvant-klassikalised mudelid pakuvad mitmeid eeliseid võrreldes puhtalt klassikaliste või puhtalt kvantlähenemistega:

• Sobivus NISQ-seadmetele: Need sobivad hästi NISQ-seadmetele, kuna kasutavad ära nii klassikaliste kui ka kvantarvutite tugevusi, võimaldades teadlastel ja praktikutel uurida kvantarvutuse potentsiaali ilma täielikult veataluvate kvantarvutite vajaduseta.
• Kvant-eelisuse potentsiaal: Need pakuvad potentsiaali saavutada kvant-eelis spetsiifiliste masinõppe ülesannete jaoks. See tähendab, et nad suudavad teatud arvutusi teha kiiremini või täpsemini kui parimad teadaolevad klassikalised algoritmid.
• Paindlikkus: Need on väga paindlikud ja neid saab kohandada laia valiku masinõppe probleemide jaoks. Need võimaldavad kombineerida erinevaid kvant- ja klassikalisi tehnikaid, et luua spetsiifilistele vajadustele kohandatud lahendusi.
• Ressursitõhusus: Arvutuslikult intensiivsete ülesannete delegeerimisega kvantarvutile saavad hübriidmudelid vähendada klassikaliste arvutite arvutuskoormust, mis viib ressursside tõhusama kasutamiseni.
• Parem täpsus: Mõnel juhul võivad hübriidmudelid saavutada suurema täpsuse kui puhtalt klassikalised mudelid, eriti keeruliste andmekogumitega tegelemisel.

Hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite väljakutsed

Vaatamata oma potentsiaalile seisavad hübriidsed kvant-klassikalised mudelid silmitsi ka mitmete väljakutsetega:

• Riistvaralised piirangud: NISQ-seadmetel on piirangud kubittide arvu, koherentsusaja ja värava täpsuse osas. Need piirangud võivad mõjutada hübriidmudelite jõudlust ja skaleeritavust.
• Andmete kodeerimine: Klassikaliste andmete kodeerimine kvantolekutesse võib olla keeruline ja ressursimahukas. Õige kodeerimisskeemi valimine on hea jõudluse saavutamiseks ülioluline.
• Optimeerimine: Hübriidmudelite treenimine võib olla arvutuslikult kulukas ja nõuda spetsiaalseid optimeerimistehnikaid. Kvantahela ja klassikalise mudeli optimaalsete parameetrite leidmine võib olla keeruline ülesanne.
• Skaleeritavus: Hübriidmudelite skaleerimine suuremate probleemide jaoks võib olla keeruline praeguse kvantriistvara piirangute ja algoritmide keerukuse tõttu.
• Kvantvigade parandamine: NISQ-seadmed on altid vigadele, mis võivad mõjutada tulemuste täpsust. Kuigi täielik kvantvigade parandamine pole veel saadaval, uurivad teadlased vigade leevendamise tehnikaid müra mõju vähendamiseks.
• Integratsiooni keerukus: Kvant- ja klassikaliste arvutusressursside integreerimine võib olla keeruline, nõudes spetsialiseeritud tarkvara- ja riistvarainfrastruktuuri.

Hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite rakendused

Hübriidsetel kvant-klassikalistel mudelitel on lai valik potentsiaalseid rakendusi erinevates tööstusharudes, sealhulgas:

Finants

Finantsvaldkonnas saab hübriidmudeleid kasutada selliste ülesannete jaoks nagu portfelli optimeerimine, riskijuhtimine, pettuste avastamine ja algoritmiline kauplemine.

Näide: Portfelli optimeerimine: hübriidmudelit võiks kasutada varade portfelli optimeerimiseks, arvestades erinevaid tegureid nagu riskitaluvus, investeerimiseesmärgid ja turutingimused. Kvantarvuti saaks tõhusalt uurida erinevaid portfellikombinatsioone, samal ajal kui klassikaline arvuti haldab andmeid ja teostab riskikalkulatsioone.

Tervishoid

Tervishoius saab hübriidmudeleid kasutada ravimite avastamiseks, meditsiiniliseks pilditöötluseks, personaalmeditsiiniks ja haiguste diagnoosimiseks.

Näide: Ravimite avastamine: hübriidmudeleid saab kasutada ravimimolekulide ja sihtvalkude vaheliste interaktsioonide simuleerimiseks, kiirendades potentsiaalsete ravimikandidaatide tuvastamise protsessi. Kvantarvuti saab teha arvutuslikult intensiivseid molekulaarseid simulatsioone, samal ajal kui klassikaline arvuti haldab andmeid ja teostab analüüsi.

Materjaliteadus

Materjaliteaduses saab hübriidmudeleid kasutada materjalide avastamiseks, materjalide disainimiseks ja materjalide iseloomustamiseks.

Näide: Materjalide avastamine: hübriidmudeleid saab kasutada uute materjalide omaduste, näiteks nende tugevuse, juhtivuse ja magnetilisuse simuleerimiseks. Kvantarvuti saab teha arvutuslikult intensiivseid elektronstruktuuri arvutusi, samal ajal kui klassikaline arvuti haldab andmeid ja teostab analüüsi.

Logistika ja tarneahela juhtimine

Hübriidmudeleid saab kasutada optimeerimisprobleemide jaoks, nagu marsruudi optimeerimine, varude haldamine ja tarneahela planeerimine.

Näide: Marsruudi optimeerimine: nagu varem mainitud, sobib QAOA selle lahendamiseks hästi.

Tehisintellekt

Hübriidmudeleid saab kasutada mitmesuguste tehisintellekti ülesannete täiustamiseks, sealhulgas pildituvastus, loomuliku keele töötlemine ja masinõpe.

Näide: Pildituvastus: VQC-sid saab treenida piltide klassifitseerimiseks suurema täpsuse või tõhususega võrreldes klassikaliste mudelitega, eriti keeruliste andmekogumite puhul. Kvantarvuti analüüsib pildiandmeid (kodeeritud kvantolekutesse) ja teeb ennustuse. Klassikaline optimeerija kohandab kvantahela parameetreid ennustuste täpsuse põhjal.

Tulevikusuunad

Hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite valdkond areneb kiiresti. Tulevased uurimissuunad hõlmavad:

• Uute kvantalgoritmide arendamine: Teadlased arendavad uusi kvantalgoritme, mis on spetsiaalselt loodud hübriidmudelite jaoks.
• NISQ-seadmete täiustamine: Kvantriistvara edusammud viivad võimsamate ja usaldusväärsemate NISQ-seadmeteni.
• Vigade leevendamise tehnikate arendamine: Teadlased arendavad uusi tehnikaid müra mõju leevendamiseks NISQ-seadmetel.
• Kvanttarkvara tööriistade arendamine: Uusi tarkvaratööriistu arendatakse, et muuta hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite kavandamine, rakendamine ja testimine lihtsamaks.
• Uute rakenduste uurimine: Teadlased uurivad hübriidmudelite uusi rakendusi erinevates tööstusharudes.

Kokkuvõte

Hübriidsed kvant-klassikalised mudelid esindavad paljulubavat lähenemist kvantarvutuse võimsuse rakendamiseks masinõppes. Kombineerides nii klassikaliste kui ka kvantarvutite tugevusi, võivad need mudelid potentsiaalselt saavutada kvant-eelise spetsiifiliste ülesannete jaoks. Kuigi väljakutsed püsivad, sillutavad jätkuvad uurimis- ja arendustegevused teed hübriidsete kvant-klassikaliste mudelite laiemale kasutuselevõtule ja rakendamisele erinevates tööstusharudes. Kvanttehnoloogia küpsedes eeldatakse, et hübriidmudelid mängivad üha olulisemat rolli masinõppe ja tehisintellekti tuleviku kujundamisel.

Rakenduslikud soovitused:

• Püsige kursis: Jälgige pidevalt uurimusi ja arenguid kvant-masinõppe ja hübriidmudelite valdkonnas.
• Katsetage avatud lähtekoodiga tööriistadega: Kasutage avatud lähtekoodiga kvanttarkvara arenduskomplekte (SDK), et katsetada hübriidsete QML-mudelite ehitamist ja testimist. Näideteks on PennyLane, Cirq ja Qiskit.
• Tuvastage potentsiaalsed kasutusjuhud: Hinnake, kuidas hübriidseid QML-mudeleid saab rakendada konkreetsete probleemide lahendamiseks teie organisatsioonis või tööstusharus.
• Tehke koostööd ekspertidega: Suhelge teadlaste ja ekspertidega kvantarvutuse valdkonnas, et saada väärtuslikke teadmisi ja juhiseid.
• Kaaluge etapiviisilist lähenemist: Alustage väiksemate, hästi määratletud projektidega, et omandada kogemusi ja luua asjatundlikkust, enne kui asute suuremate ja keerukamate väljakutsete kallale.