فارسی

بررسی عمیق الگوریتم‌های ترکیبی یادگیری ماشین کوانتومی (QML) که محاسبات کلاسیک و کوانتومی را برای عملکرد بهتر و کاربردهای نوین پیوند می‌زنند. جدیدترین پیشرفت‌ها و پتانسیل‌های آینده را کشف کنید.

یادگیری ماشین کوانتومی: کاوش در قدرت الگوریتم‌های ترکیبی

یادگیری ماشین کوانتومی (QML) یک حوزه به سرعت در حال تحول است که به دنبال بهره‌برداری از قدرت کامپیوترهای کوانتومی برای بهبود و تسریع وظایف یادگیری ماشین است. در حالی که کامپیوترهای کوانتومی کاملاً مقاوم در برابر خطا هنوز در افق قرار دارند، دوران دستگاه‌های کوانتومی مقیاس متوسط نویزی (NISQ) توسعه الگوریتم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک را تحریک کرده است. این الگوریتم‌ها به طور هوشمندانه نقاط قوت منابع محاسباتی کلاسیک و کوانتومی را با هم ترکیب می‌کنند و مسیری را برای مزیت عملی کوانتومی در آینده نزدیک ارائه می‌دهند.

الگوریتم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک چه هستند؟

الگوریتم‌های ترکیبی برای مقابله با محدودیت‌های دستگاه‌های NISQ کنونی طراحی شده‌اند که با تعداد کیوبیت محدود و نویز قابل توجه مشخص می‌شوند. این الگوریتم‌ها به جای اتکای صرف به محاسبات کوانتومی، وظایف خاصی را به کامپیوترهای کلاسیک محول می‌کنند و یک گردش کار هم‌افزا ایجاد می‌کنند. به طور معمول، این الگوریتم‌ها شامل موارد زیر هستند:

این رویکرد مشارکتی به محققان اجازه می‌دهد تا پتانسیل محاسبات کوانتومی را بدون انتظار برای رسیدن ماشین‌های مقاوم در برابر خطا کشف کنند. با توزیع استراتژیک بار محاسباتی بین منابع کلاسیک و کوانتومی، الگوریتم‌های ترکیبی به دنبال دستیابی به عملکرد برتر در مقایسه با روش‌های کاملاً کلاسیک برای مسائل خاص یادگیری ماشین هستند.

الگوریتم‌های کلیدی ترکیبی QML

چندین الگوریتم ترکیبی QML به عنوان کاندیداهای امیدوارکننده برای کاربردهای کوتاه‌مدت ظهور کرده‌اند. بیایید برخی از برجسته‌ترین نمونه‌ها را بررسی کنیم:

۱. حل‌کننده ویژه کوانتومی متغیر (VQE)

حل‌کننده ویژه کوانتومی متغیر (VQE) یک الگوریتم ترکیبی است که برای یافتن انرژی حالت پایه یک سیستم کوانتومی طراحی شده است. این الگوریتم به ویژه برای شیمی کوانتومی و علم مواد، جایی که تعیین ساختار الکترونیکی مولکول‌ها و مواد حیاتی است، مرتبط است.

نحوه عملکرد VQE:

  1. آماده‌سازی آنساتز: یک مدار کوانتومی پارامتری، که به عنوان آنساتز شناخته می‌شود، بر روی QPU آماده می‌شود. آنساتز یک تابع موج آزمایشی برای سیستم کوانتومی را نشان می‌دهد.
  2. اندازه‌گیری انرژی: انرژی سیستم کوانتومی با استفاده از QPU اندازه‌گیری می‌شود. این شامل انجام اندازه‌گیری‌های کوانتومی و استخراج مقادیر انتظاری است.
  3. بهینه‌سازی کلاسیک: یک بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای آنساتز را برای به حداقل رساندن انرژی اندازه‌گیری شده تنظیم می‌کند. این فرآیند بهینه‌سازی بر روی CPU انجام می‌شود.
  4. تکرار: مراحل ۱ تا ۳ به طور مکرر تکرار می‌شوند تا زمانی که انرژی به یک مقدار کمینه همگرا شود، که نشان‌دهنده انرژی حالت پایه سیستم است.

مثال: VQE برای محاسبه انرژی حالت پایه مولکول‌های کوچکی مانند هیدروژن (H2) و لیتیوم هیدرید (LiH) استفاده شده است. محققان در IBM، گوگل و سایر مؤسسات شبیه‌سازی‌های VQE را بر روی سخت‌افزار کوانتومی واقعی نشان داده‌اند و پتانسیل آن را برای کاربردهای شیمی کوانتومی به نمایش گذاشته‌اند.

۲. الگوریتم بهینه‌سازی تقریبی کوانتومی (QAOA)

الگوریتم بهینه‌سازی تقریبی کوانتومی (QAOA) یک الگوریتم ترکیبی است که برای حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی طراحی شده است. این مسائل شامل یافتن بهترین راه‌حل از میان مجموعه‌ای متناهی از احتمالات هستند و در زمینه‌های مختلفی از جمله لجستیک، مالی و زمان‌بندی به وجود می‌آیند.

نحوه عملکرد QAOA:

  1. کدگذاری مسئله: مسئله بهینه‌سازی به یک هامیلتونی کوانتومی کدگذاری می‌شود که نمایانگر چشم‌انداز انرژی مسئله است.
  2. تکامل کوانتومی: QPU یک حالت کوانتومی را بر اساس یک مدار کوانتومی پارامتری تکامل می‌دهد که برای کاوش در چشم‌انداز انرژی طراحی شده است.
  3. اندازه‌گیری: حالت نهایی سیستم کوانتومی اندازه‌گیری می‌شود و تابع هزینه کلاسیک بر اساس نتایج اندازه‌گیری ارزیابی می‌شود.
  4. بهینه‌سازی کلاسیک: یک بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای مدار کوانتومی را برای به حداقل رساندن تابع هزینه تنظیم می‌کند.
  5. تکرار: مراحل ۲ تا ۴ به طور مکرر تکرار می‌شوند تا زمانی که تابع هزینه به یک مقدار کمینه همگرا شود، که نشان‌دهنده راه‌حل بهینه مسئله است.

مثال: QAOA برای حل مسئله MaxCut، یک مسئله کلاسیک بهینه‌سازی ترکیبیاتی که در آن هدف تقسیم رئوس یک گراف به دو مجموعه به گونه‌ای است که تعداد یال‌های عبوری بین مجموعه‌ها حداکثر شود، به کار گرفته شده است. QAOA همچنین برای کاربردهایی در بهینه‌سازی سبد سهام و مسیریابی ترافیک مورد بررسی قرار گرفته است.

۳. شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNNs)

شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNNs) مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که از محاسبات کوانتومی برای انجام وظایفی که به طور سنتی توسط شبکه‌های عصبی کلاسیک انجام می‌شوند، بهره می‌برند. شبکه‌های عصبی کوانتومی ترکیبی، اجزای کوانتومی و کلاسیک را برای ایجاد سیستم‌های یادگیری قدرتمند و همه‌کاره ترکیب می‌کنند.

انواع شبکه‌های عصبی کوانتومی ترکیبی:

مثال: محققان در حال بررسی استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال کوانتومی (QCNNs) برای وظایف تشخیص تصویر هستند. این QCNNها از مدارهای کوانتومی برای انجام عملیات کانولوشن استفاده می‌کنند و به طور بالقوه مزایایی از نظر سرعت و کارایی در مقایسه با CNNهای کلاسیک ارائه می‌دهند. علاوه بر این، شبکه‌های عصبی کوانتومی ترکیبی برای پردازش زبان طبیعی و تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

۴. کرنل‌های کوانتومی

کرنل‌های کوانتومی تکنیکی برای تقویت الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک، به ویژه ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs)، با بهره‌گیری از قدرت نگاشت‌های ویژگی کوانتومی هستند. آنها راهی برای محاسبه کارآمد ضرب‌های داخلی در یک فضای ویژگی کوانتومی با ابعاد بالا را نشان می‌دهند که می‌تواند به بهبود عملکرد طبقه‌بندی منجر شود.

نحوه عملکرد کرنل‌های کوانتومی:

  1. کدگذاری داده‌ها: داده‌های کلاسیک با استفاده از یک نگاشت ویژگی کوانتومی به حالت‌های کوانتومی کدگذاری می‌شوند. این نگاشت داده‌ها را به یک فضای هیلبرت با ابعاد بالا تبدیل می‌کند.
  2. محاسبه کرنل کوانتومی: کامپیوتر کوانتومی تابع کرنل را محاسبه می‌کند، که نشان‌دهنده ضرب داخلی بین حالت‌های کوانتومی مربوط به نقاط داده مختلف است. این ضرب داخلی به طور کارآمد با استفاده از تداخل کوانتومی محاسبه می‌شود.
  3. یادگیری ماشین کلاسیک: کرنل کوانتومی محاسبه شده سپس به عنوان ورودی به یک الگوریتم یادگیری ماشین کلاسیک، مانند SVM، برای وظایف طبقه‌بندی یا رگرسیون استفاده می‌شود.

مثال: کرنل‌های کوانتومی در بهبود عملکرد SVMها برای وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر و کشف دارو نویدبخش بوده‌اند. با بهره‌گیری از توانایی کامپیوترهای کوانتومی در محاسبه کارآمد ضرب‌های داخلی پیچیده، کرنل‌های کوانتومی می‌توانند امکانات جدیدی را برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک باز کنند.

مزایای الگوریتم‌های ترکیبی QML

الگوریتم‌های ترکیبی QML چندین مزیت بالقوه نسبت به روش‌های یادگیری ماشین کاملاً کلاسیک ارائه می‌دهند:

چالش‌ها و مسیرهای آینده

علیرغم نویدبخش بودن، الگوریتم‌های ترکیبی QML با چندین چالش نیز روبرو هستند:

آینده الگوریتم‌های ترکیبی QML روشن است و تحقیقات مداوم بر روی رفع این چالش‌ها و کشف کاربردهای جدید متمرکز است. حوزه‌های کلیدی تمرکز عبارتند از:

تأثیر جهانی و کاربردها

تأثیر بالقوه یادگیری ماشین کوانتومی و به ویژه الگوریتم‌های ترکیبی جهانی است و صنایع متعددی را در بر می‌گیرد. بیایید چند مثال را در نظر بگیریم:

نمونه‌هایی از تحقیق و توسعه بین‌المللی

حوزه یادگیری ماشین کوانتومی واقعاً جهانی است. در اینجا چند نمونه از تلاش‌های بین‌المللی که نوآوری در این زمینه را پیش می‌برند، آورده شده است:

نتیجه‌گیری

الگوریتم‌های ترکیبی یادگیری ماشین کوانتومی مسیری امیدوارکننده برای بهره‌برداری از قدرت کامپیوترهای کوانتومی در کوتاه‌مدت را نشان می‌دهند. با ترکیب نقاط قوت محاسبات کلاسیک و کوانتومی، این الگوریتم‌ها پتانسیل حل مسائل چالش‌برانگیز در زمینه‌های مختلف، از کشف دارو تا مدل‌سازی مالی را ارائه می‌دهند. در حالی که چالش‌های قابل توجهی باقی مانده است، تلاش‌های مداوم تحقیق و توسعه راه را برای آینده‌ای هموار می‌کنند که در آن محاسبات کوانتومی نقش مهمی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایفا می‌کند. با بالغ شدن این حوزه، می‌توان انتظار داشت که الگوریتم‌های ترکیبی نوآورانه‌تری ظهور کنند و امکانات جدیدی را برای اکتشافات علمی و پیشرفت‌های فناوری باز کنند. پیامدهای جهانی این فناوری بسیار زیاد است و پتانسیل پرداختن به برخی از فوری‌ترین چالش‌های جهان را ارائه می‌دهد.