یادگیری ماشین کوانتومی: بهره‌گیری از مدل‌های ترکیبی برای افزایش عملکرد

یادگیری ماشین کوانتومی (QML) یک حوزه نوظهور است که اصول محاسبات کوانتومی را با الگوریتم‌های یادگیری ماشین ترکیب می‌کند. در حالی که کامپیوترهای کوانتومی کاملاً مقاوم در برابر خطا هنوز در حال توسعه هستند، دستگاه‌های کوانتومی کوتاه‌مدت، که اغلب به عنوان کامپیوترهای کوانتومی مقیاس متوسط نویزی (NISQ) شناخته می‌شوند، پتانسیل تسریع وظایف خاص یادگیری ماشین را با بهره‌گیری از پدیده‌های کوانتومی مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی ارائه می‌دهند. با این حال، این دستگاه‌های NISQ از نظر تعداد کیوبیت، زمان همدوسی و وفاداری گیت‌ها دارای محدودیت‌هایی هستند. اینجاست که مدل‌های ترکیبی وارد عمل می‌شوند.

مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک چه هستند؟

مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک برای بهره‌گیری از نقاط قوت هر دو کامپیوتر کلاسیک و کوانتومی طراحی شده‌اند. این مدل‌ها شامل استفاده از یک کامپیوتر کوانتومی به عنوان یک پردازنده کمکی برای تسریع بخش‌های خاصی از یک الگوریتم یادگیری ماشین هستند، در حالی که بقیه محاسبات بر روی یک کامپیوتر کلاسیک انجام می‌شود. این رویکرد به ویژه برای دستگاه‌های NISQ مفید است و به محققان و متخصصان اجازه می‌دهد تا پتانسیل محاسبات کوانتومی در یادگیری ماشین را بدون نیاز به کامپیوترهای کوانتومی کاملاً مقاوم در برابر خطا کشف کنند.

ایده اصلی پشت QML ترکیبی، تقسیم یک وظیفه یادگیری ماشین به مؤلفه‌هایی است که برای محاسبات کوانتومی یا کلاسیک مناسب‌تر هستند. به عنوان مثال، یک کامپیوتر کوانتومی ممکن است برای انجام کارآمد یک عملیات جبر خطی خاص که از نظر محاسباتی بر روی یک کامپیوتر کلاسیک گران است، استفاده شود، در حالی که یک کامپیوتر کلاسیک بقیه پردازش داده‌ها و آموزش مدل را بر عهده می‌گیرد.

مؤلفه‌های کلیدی مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

یک مدل ترکیبی کوانتومی-کلاسیک معمولی از مؤلفه‌های زیر تشکیل شده است:

• پیش‌پردازش کلاسیک: این شامل آماده‌سازی داده‌ها در قالبی مناسب برای پردازش کوانتومی است. این می‌تواند شامل استخراج ویژگی، کدگذاری داده‌ها و تکنیک‌های کاهش ابعاد باشد که بر روی یک کامپیوتر کلاسیک انجام می‌شود. به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، می‌توان از تکنیک‌های پردازش تصویر کلاسیک برای استخراج ویژگی‌های مرتبط از تصویر قبل از وارد کردن داده‌ها به یک مدار کوانتومی استفاده کرد.
• مدار کوانتومی: این مؤلفه کوانتومی مدل است که معمولاً بر روی یک دستگاه NISQ پیاده‌سازی می‌شود. مدار کوانتومی یک محاسبه خاص را بر روی داده‌های کدگذاری شده انجام می‌دهد و از پدیده‌های کوانتومی مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی بهره می‌برد. پارامترهای مدار اغلب در طول فرآیند آموزش بهینه‌سازی می‌شوند.
• اندازه‌گیری: پس از محاسبه کوانتومی، حالت کوانتومی اندازه‌گیری می‌شود. نتایج اندازه‌گیری داده‌های کلاسیک هستند که می‌توانند به عنوان ورودی برای یک الگوریتم یادگیری ماشین کلاسیک استفاده شوند.
• پس‌پردازش کلاسیک: این شامل پردازش نتایج اندازه‌گیری از مدار کوانتومی و استفاده از آنها برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل یا انجام پیش‌بینی‌ها است. این مرحله بر روی یک کامپیوتر کلاسیک انجام می‌شود.
• حلقه بهینه‌سازی: یک الگوریتم بهینه‌سازی کلاسیک برای تنظیم مکرر پارامترهای مدار کوانتومی و/یا مدل کلاسیک به منظور بهبود عملکرد کلی مدل ترکیبی استفاده می‌شود. این حلقه تا زمانی که به سطح دقت مورد نظر دست یابیم، ادامه می‌یابد.

انواع مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

چندین نوع مدل ترکیبی کوانتومی-کلاسیک توسعه یافته‌اند که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. برخی از محبوب‌ترین انواع عبارتند از:

حل‌کننده ویژه کوانتومی متغیر (VQE)

VQE یک الگوریتم ترکیبی است که برای یافتن انرژی حالت پایه یک سیستم کوانتومی استفاده می‌شود. این الگوریتم از یک کامپیوتر کوانتومی برای آماده‌سازی یک تابع موج آزمایشی و اندازه‌گیری انرژی آن استفاده می‌کند، در حالی که یک کامپیوتر کلاسیک برای بهینه‌سازی پارامترهای تابع موج آزمایشی به منظور به حداقل رساندن انرژی به کار می‌رود. VQE به ویژه برای شبیه‌سازی‌های شیمی کوانتومی و علم مواد مفید است.

مثال: در کشف مواد، می‌توان از VQE برای شبیه‌سازی ساختار الکترونیکی یک مولکول یا ماده استفاده کرد. کامپیوتر کوانتومی انرژی یک پیکربندی الکترونیکی آزمایشی را محاسبه می‌کند، و بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای پیکربندی را تا زمانی که حداقل انرژی (حالت پایه) پیدا شود، تنظیم می‌کند. این اطلاعات سپس می‌تواند برای پیش‌بینی خواص ماده استفاده شود.

الگوریتم بهینه‌سازی تقریبی کوانتومی (QAOA)

QAOA یک الگوریتم ترکیبی است که برای یافتن راه‌حل‌های تقریبی برای مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی استفاده می‌شود. این الگوریتم از یک کامپیوتر کوانتومی برای کاوش فضای راه‌حل و یک کامپیوتر کلاسیک برای هدایت جستجو استفاده می‌کند. QAOA به ویژه برای مسائلی مانند مسئله فروشنده دوره‌گرد، تقسیم‌بندی گراف و MAX-CUT مفید است.

مثال: یک شرکت لجستیک را در نظر بگیرید که در تلاش برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل است. می‌توان از QAOA برای یافتن یک مسیر تقریباً بهینه استفاده کرد که مسافت و زمان سفر را به حداقل می‌رساند، حتی با تعداد زیادی مکان تحویل. کامپیوتر کوانتومی ترکیبات مختلف مسیر را کاوش می‌کند و بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای الگوریتم کوانتومی را برای تمرکز بر روی راه‌حل‌های امیدوارکننده تنظیم می‌کند.

طبقه‌بندهای کوانتومی متغیر (VQCs) / شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNNs)

VQCs یا QNNs مدارهای کوانتومی هستند که برای انجام وظایف طبقه‌بندی طراحی شده‌اند. آنها با استفاده از یک رویکرد ترکیبی آموزش داده می‌شوند، که در آن مدار کوانتومی طبقه‌بندی را انجام می‌دهد و یک بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای مدار را برای بهبود دقت تنظیم می‌کند. اینها به عنوان مشابه شبکه‌های عصبی کلاسیک اما پیاده‌سازی شده بر روی سخت‌افزار کوانتومی دیده می‌شوند. داده‌ها به حالت‌های کوانتومی کدگذاری می‌شوند و گیت‌های کوانتومی به عنوان پارامترهای قابل یادگیری عمل می‌کنند.

مثال: در تشخیص کلاهبرداری مالی، یک VQC می‌تواند برای طبقه‌بندی تراکنش‌ها به عنوان کلاهبرداری یا قانونی آموزش داده شود. کامپیوتر کوانتومی داده‌های تراکنش را (که به حالت‌های کوانتومی کدگذاری شده‌اند) تجزیه و تحلیل می‌کند و یک پیش‌بینی انجام می‌دهد. بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای مدار کوانتومی را بر اساس دقت پیش‌بینی‌ها تنظیم می‌کند و به طور مکرر عملکرد طبقه‌بند را بهبود می‌بخشد.

ماشین‌های بردار پشتیبان کوانتومی (QSVMs)

QSVMs از کامپیوترهای کوانتومی برای تسریع محاسبه هسته در ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs) بهره می‌برند. SVMها یک الگوریتم قدرتمند یادگیری ماشین کلاسیک هستند که برای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند. با استفاده از یک کامپیوتر کوانتومی برای محاسبه تابع هسته، QSVMها به طور بالقوه می‌توانند برای مجموعه داده‌های خاص به سرعت‌های نمایی دست یابند.

مثال: در کشف دارو، می‌توان از یک QSVM برای طبقه‌بندی مولکول‌ها به عنوان دارو-مانند یا غیر دارو-مانند استفاده کرد. کامپیوتر کوانتومی شباهت بین مولکول‌ها را با استفاده از یک هسته کوانتومی محاسبه می‌کند، که سپس توسط SVM برای آموزش یک طبقه‌بند استفاده می‌شود. این می‌تواند فرآیند شناسایی نامزدهای بالقوه دارو را به طور قابل توجهی تسریع کند.

مزایای مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک چندین مزیت نسبت به رویکردهای صرفاً کلاسیک یا صرفاً کوانتومی ارائه می‌دهند:

• مناسب برای دستگاه‌های NISQ: آنها برای دستگاه‌های NISQ بسیار مناسب هستند زیرا از نقاط قوت هر دو کامپیوتر کلاسیک و کوانتومی بهره می‌برند، و به محققان و متخصصان اجازه می‌دهند تا پتانسیل محاسبات کوانتومی را بدون نیاز به کامپیوترهای کوانتومی کاملاً مقاوم در برابر خطا کشف کنند.
• پتانسیل برای مزیت کوانتومی: آنها پتانسیل دستیابی به مزیت کوانتومی را برای وظایف خاص یادگیری ماشین ارائه می‌دهند. این بدان معناست که آنها می‌توانند محاسبات خاصی را سریعتر یا دقیق‌تر از بهترین الگوریتم‌های کلاسیک شناخته شده انجام دهند.
• انعطاف‌پذیری: آنها بسیار انعطاف‌پذیر هستند و می‌توانند با طیف گسترده‌ای از مسائل یادگیری ماشین سازگار شوند. آنها امکان ترکیب تکنیک‌های مختلف کوانتومی و کلاسیک را برای ایجاد راه‌حل‌های سفارشی متناسب با نیازهای خاص فراهم می‌کنند.
• کارایی منابع: با واگذاری وظایف محاسباتی سنگین به کامپیوتر کوانتومی، مدل‌های ترکیبی می‌توانند بار محاسباتی بر روی کامپیوترهای کلاسیک را کاهش دهند و منجر به استفاده کارآمدتر از منابع شوند.
• دقت بهبود یافته: در برخی موارد، مدل‌های ترکیبی می‌توانند به دقت بالاتری نسبت به مدل‌های صرفاً کلاسیک دست یابند، به ویژه هنگام کار با مجموعه داده‌های پیچیده.

چالش‌های مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

علی‌رغم پتانسیل آنها، مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک با چندین چالش نیز روبرو هستند:

• محدودیت‌های سخت‌افزاری: دستگاه‌های NISQ از نظر تعداد کیوبیت، زمان همدوسی و وفاداری گیت‌ها دارای محدودیت‌هایی هستند. این محدودیت‌ها می‌توانند بر عملکرد و مقیاس‌پذیری مدل‌های ترکیبی تأثیر بگذارند.
• کدگذاری داده‌ها: کدگذاری داده‌های کلاسیک به حالت‌های کوانتومی می‌تواند چالش‌برانگیز و نیازمند منابع زیاد باشد. انتخاب طرح کدگذاری مناسب برای دستیابی به عملکرد خوب بسیار مهم است.
• بهینه‌سازی: آموزش مدل‌های ترکیبی می‌تواند از نظر محاسباتی گران باشد و به تکنیک‌های بهینه‌سازی تخصصی نیاز دارد. یافتن پارامترهای بهینه برای مدار کوانتومی و مدل کلاسیک می‌تواند یک کار دشوار باشد.
• مقیاس‌پذیری: مقیاس‌بندی مدل‌های ترکیبی به اندازه‌های بزرگتر مسئله به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزار کوانتومی فعلی و پیچیدگی الگوریتم‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
• تصحیح خطای کوانتومی: دستگاه‌های NISQ مستعد خطا هستند که می‌تواند بر دقت نتایج تأثیر بگذارد. در حالی که تصحیح کامل خطای کوانتومی هنوز در دسترس نیست، محققان در حال بررسی تکنیک‌های کاهش خطا برای کاهش تأثیر نویز هستند.
• پیچیدگی یکپارچه‌سازی: یکپارچه‌سازی منابع محاسباتی کوانتومی و کلاسیک می‌تواند پیچیده باشد و به نرم‌افزار و زیرساخت سخت‌افزاری تخصصی نیاز دارد.

کاربردهای مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک دارای طیف گسترده‌ای از کاربردهای بالقوه در صنایع مختلف هستند، از جمله:

مالی

در امور مالی، مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای وظایفی مانند بهینه‌سازی سبد سهام، مدیریت ریسک، تشخیص کلاهبرداری و معاملات الگوریتمی استفاده شوند.

مثال: بهینه‌سازی سبد سهام: یک مدل ترکیبی می‌تواند برای بهینه‌سازی یک سبد دارایی با در نظر گرفتن عوامل مختلفی مانند تحمل ریسک، اهداف سرمایه‌گذاری و شرایط بازار استفاده شود. کامپیوتر کوانتومی می‌تواند به طور کارآمد ترکیبات مختلف سبد را کاوش کند، در حالی که کامپیوتر کلاسیک داده‌ها را مدیریت کرده و محاسبات ریسک را انجام می‌دهد.

بهداشت و درمان

در حوزه بهداشت و درمان، مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای کشف دارو، تصویربرداری پزشکی، پزشکی شخصی‌سازی شده و تشخیص بیماری استفاده شوند.

مثال: کشف دارو: مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای شبیه‌سازی تعاملات بین مولکول‌های دارو و پروتئین‌های هدف استفاده شوند و فرآیند شناسایی نامزدهای بالقوه دارو را تسریع کنند. کامپیوتر کوانتومی می‌تواند شبیه‌سازی‌های مولکولی محاسباتی سنگین را انجام دهد، در حالی که کامپیوتر کلاسیک داده‌ها را مدیریت کرده و تجزیه و تحلیل را انجام می‌دهد.

علم مواد

در علم مواد، مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای کشف مواد، طراحی مواد و مشخصه‌یابی مواد استفاده شوند.

مثال: کشف مواد: مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای شبیه‌سازی خواص مواد جدید مانند استحکام، رسانایی و مغناطیس آنها استفاده شوند. کامپیوتر کوانتومی می‌تواند محاسبات ساختار الکترونیکی محاسباتی سنگین را انجام دهد، در حالی که کامپیوتر کلاسیک داده‌ها را مدیریت کرده و تجزیه و تحلیل را انجام می‌دهد.

لجستیک و مدیریت زنجیره تأمین

مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای مسائل بهینه‌سازی مانند بهینه‌سازی مسیر، مدیریت موجودی و زمان‌بندی زنجیره تأمین استفاده شوند.

مثال: بهینه‌سازی مسیر: همانطور که قبلاً ذکر شد، QAOA برای حل این مسئله بسیار مناسب است.

هوش مصنوعی

مدل‌های ترکیبی می‌توانند برای بهبود وظایف مختلف هوش مصنوعی، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین استفاده شوند.

مثال: تشخیص تصویر: VQCها می‌توانند برای طبقه‌بندی تصاویر با دقت یا کارایی بالاتر در مقایسه با مدل‌های کلاسیک، به ویژه برای مجموعه داده‌های پیچیده، آموزش داده شوند. کامپیوتر کوانتومی داده‌های تصویر را (که به حالت‌های کوانتومی کدگذاری شده‌اند) تجزیه و تحلیل می‌کند و یک پیش‌بینی انجام می‌دهد. بهینه‌ساز کلاسیک پارامترهای مدار کوانتومی را بر اساس دقت پیش‌بینی‌ها تنظیم می‌کند.

مسیرهای آینده

حوزه مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک به سرعت در حال تحول است. مسیرهای تحقیقاتی آینده عبارتند از:

• توسعه الگوریتم‌های کوانتومی جدید: محققان در حال توسعه الگوریتم‌های کوانتومی جدیدی هستند که به طور خاص برای مدل‌های ترکیبی طراحی شده‌اند.
• بهبود دستگاه‌های NISQ: پیشرفت‌ها در سخت‌افزار کوانتومی منجر به دستگاه‌های NISQ قدرتمندتر و قابل اعتمادتری می‌شود.
• توسعه تکنیک‌های کاهش خطا: محققان در حال توسعه تکنیک‌های جدیدی برای کاهش تأثیر نویز بر روی دستگاه‌های NISQ هستند.
• توسعه ابزارهای نرم‌افزاری کوانتومی: ابزارهای نرم‌افزاری جدیدی برای آسان‌تر کردن طراحی، پیاده‌سازی و آزمایش مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک در حال توسعه هستند.
• کاوش کاربردهای جدید: محققان در حال کاوش کاربردهای جدیدی از مدل‌های ترکیبی در صنایع مختلف هستند.

نتیجه‌گیری

مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک یک رویکرد امیدوارکننده برای بهره‌گیری از قدرت محاسبات کوانتومی برای یادگیری ماشین هستند. با ترکیب نقاط قوت هر دو کامپیوتر کلاسیک و کوانتومی، این مدل‌ها به طور بالقوه می‌توانند برای وظایف خاص به مزیت کوانتومی دست یابند. در حالی که چالش‌ها همچنان باقی هستند، تلاش‌های مستمر تحقیق و توسعه راه را برای پذیرش گسترده‌تر و کاربرد وسیع‌تر مدل‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک در صنایع مختلف هموار می‌کند. با بالغ شدن فناوری کوانتومی، انتظار می‌رود که مدل‌های ترکیبی نقش فزاینده‌ای در شکل دادن به آینده یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایفا کنند.

بینش‌های عملی:

• مطلع بمانید: به طور مداوم تحقیقات و تحولات در زمینه یادگیری ماشین کوانتومی و مدل‌های ترکیبی را دنبال کنید.
• با ابزارهای منبع‌باز آزمایش کنید: از کیت‌های توسعه نرم‌افزار (SDK) کوانتومی منبع‌باز برای آزمایش ساخت و تست مدل‌های QML ترکیبی استفاده کنید. نمونه‌ها شامل PennyLane، Cirq و Qiskit هستند.
• موارد استفاده بالقوه را شناسایی کنید: ارزیابی کنید که چگونه مدل‌های QML ترکیبی می‌توانند برای حل مشکلات خاص در سازمان یا صنعت شما به کار روند.
• با متخصصان همکاری کنید: با محققان و متخصصان در زمینه محاسبات کوانتومی برای به دست آوردن بینش و راهنمایی‌های ارزشمند تعامل داشته باشید.
• یک رویکرد مرحله‌ای را در نظر بگیرید: با پروژه‌های کوچکتر و مشخص‌تر شروع کنید تا تجربه کسب کرده و تخصص خود را قبل از پرداختن به چالش‌های بزرگتر و پیچیده‌تر، ایجاد کنید.