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:

• واحد پردازش کوانتومی (QPU): یک کامپیوتر کوانتومی محاسباتی را انجام می‌دهد که برای کامپیوترهای کلاسیک دشوار یا غیرممکن است، مانند آماده‌سازی حالت‌های کوانتومی پیچیده یا تکامل سیستم‌های کوانتومی.
• واحد پردازش کلاسیک (CPU): یک کامپیوتر کلاسیک وظایفی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، بهینه‌سازی پارامترها و تحلیل نتایج را بر عهده دارد.
• حلقه ارتباط و بازخورد: CPU و QPU به طور مکرر اطلاعات را مبادله می‌کنند، که به الگوریتم اجازه می‌دهد پارامترهای خود را اصلاح کرده و به سمت یک راه‌حل همگرا شود.

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:

• شبکه‌های عصبی کلاسیک تقویت‌شده با کوانتوم: این شبکه‌ها از مدارهای کوانتومی به عنوان اجزایی در یک معماری شبکه عصبی کلاسیک بزرگتر استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، یک مدار کوانتومی می‌تواند برای انجام یک تابع فعال‌سازی غیرخطی یا برای تولید نگاشت‌های ویژگی استفاده شود.
• شبکه‌های عصبی کوانتومی با کمک کلاسیک: این شبکه‌ها از الگوریتم‌های کلاسیک برای پیش‌پردازش داده‌ها، بهینه‌سازی پارامترها یا تحلیل نتایج در کنار یک هسته شبکه عصبی کوانتومی استفاده می‌کنند.
• مدارهای کوانتومی متغیر به عنوان شبکه‌های عصبی: خود VQE و QAOA را می‌توان به عنوان انواعی از شبکه‌های عصبی کوانتومی در نظر گرفت، که در آن آنساتز یا مدار کوانتومی به عنوان شبکه عصبی عمل می‌کند و بهینه‌ساز کلاسیک فرآیند یادگیری را انجام می‌دهد.

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:

• پتانسیل برای مزیت کوانتومی: برای برخی مسائل خاص، الگوریتم‌های ترکیبی ممکن است بتوانند به یک مزیت کوانتومی دست یابند، به این معنی که می‌توانند مسئله را سریع‌تر یا دقیق‌تر از بهترین الگوریتم‌های کلاسیک شناخته شده حل کنند.
• سازگاری با دستگاه‌های NISQ: الگوریتم‌های ترکیبی طوری طراحی شده‌اند که با محدودیت‌های دستگاه‌های NISQ کنونی سازگار باشند، که آنها را به یک رویکرد عملی برای محاسبات کوانتومی کوتاه‌مدت تبدیل می‌کند.
• کارایی منابع: با توزیع بار محاسباتی بین منابع کلاسیک و کوانتومی، الگوریتم‌های ترکیبی می‌توانند استفاده از منابع را بهینه کرده و هزینه کلی محاسباتی را کاهش دهند.
• استخراج ویژگی‌های نوین: مدارهای کوانتومی می‌توانند برای ایجاد نگاشت‌های ویژگی نوین که تولید آنها با استفاده از روش‌های کلاسیک دشوار یا غیرممکن است، استفاده شوند و به طور بالقوه منجر به بهبود عملکرد یادگیری ماشین شوند.

چالش‌ها و مسیرهای آینده

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

• کاهش نویز: دستگاه‌های NISQ ذاتاً نویزی هستند، که می‌تواند عملکرد محاسبات کوانتومی را کاهش دهد. توسعه تکنیک‌های مؤثر کاهش نویز برای دستیابی به مزیت عملی کوانتومی حیاتی است.
• مقیاس‌پذیری: مقیاس‌بندی الگوریتم‌های ترکیبی برای مدیریت مسائل بزرگتر و پیچیده‌تر نیازمند پیشرفت‌های بیشتر در سخت‌افزار کوانتومی و روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک است.
• طراحی الگوریتم: طراحی الگوریتم‌های ترکیبی کارآمد و مؤثر نیازمند درک عمیقی از اصول محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین است.
• ارزیابی و اعتبارسنجی: ارزیابی و اعتبارسنجی دقیق عملکرد الگوریتم‌های ترکیبی برای نشان دادن برتری آنها نسبت به روش‌های کلاسیک ضروری است.

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:

• توسعه تکنیک‌های قوی‌تر کاهش نویز.
• بهبود مقیاس‌پذیری سخت‌افزار کوانتومی و روش‌های بهینه‌سازی کلاسیک.
• طراحی مدارهای کوانتومی و الگوریتم‌های ترکیبی نوین متناسب با مسائل خاص یادگیری ماشین.
• کاوش در استفاده از یادگیری ماشین کوانتومی برای کشف دارو، علم مواد، مالی و سایر زمینه‌ها.

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:

• کشف دارو: شبیه‌سازی برهم‌کنش‌های مولکولی با استفاده از VQE می‌تواند کشف داروها و درمان‌های جدید را تسریع کند و به چالش‌های بهداشت جهانی پاسخ دهد. همکاری‌های بین‌المللی بین شرکت‌های داروسازی و گروه‌های تحقیقاتی محاسبات کوانتومی در حال حاضر در جریان است.
• علم مواد: طراحی مواد نوین با خواص خاص با استفاده از شبیه‌سازی‌های کوانتومی می‌تواند صنایع از ذخیره‌سازی انرژی تا هوافضا را متحول کند. محققان از کشورهای مختلف در حال استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای کشف مواد جدید برای باتری‌ها، سلول‌های خورشیدی و سایر کاربردها هستند.
• مدل‌سازی مالی: بهینه‌سازی سبدهای سرمایه‌گذاری و تشخیص تقلب با استفاده از QAOA و QNNs می‌تواند ثبات و امنیت مالی را بهبود بخشد. مؤسسات مالی در سراسر جهان در حال سرمایه‌گذاری در تحقیقات محاسبات کوانتومی برای به دست آوردن مزیت رقابتی هستند.
• لجستیک و بهینه‌سازی زنجیره تأمین: بهینه‌سازی مسیرها و برنامه‌ها با استفاده از QAOA می‌تواند کارایی را بهبود بخشد و هزینه‌ها را در زنجیره‌های تأمین جهانی کاهش دهد. شرکت‌ها در حال بررسی استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل، عملیات انبارداری و مدیریت موجودی هستند.
• هوش مصنوعی: تقویت الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک با کرنل‌های کوانتومی و QNNs می‌تواند به سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و هوشمندتر منجر شود. این امر برای زمینه‌های متعددی از جمله رباتیک، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر پیامدهایی دارد.

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:

• اروپا: ابتکار پرچم‌دار کوانتومی اتحادیه اروپا در حال تأمین مالی پروژه‌های تحقیقاتی متعددی است که بر توسعه فناوری‌های کوانتومی، از جمله الگوریتم‌های QML، متمرکز هستند.
• آمریکای شمالی: دانشگاه‌ها و مؤسسات تحقیقاتی در سراسر ایالات متحده و کانادا به طور فعال در تحقیقات QML مشارکت دارند و بودجه قابل توجهی از آژانس‌های دولتی و شرکت‌های خصوصی دریافت می‌کنند.
• آسیا: کشورهایی مانند چین، ژاپن و کره جنوبی در حال سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در تحقیق و توسعه محاسبات کوانتومی، از جمله QML، هستند. این کشورها قصد دارند به رهبران رقابت جهانی کوانتومی تبدیل شوند.
• استرالیا: استرالیا چندین مرکز تحقیقاتی محاسبات کوانتومی در سطح جهانی تأسیس کرده است که بر توسعه سخت‌افزار و الگوریتم‌های کوانتومی تمرکز دارند.

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.