Kvantno strojno učenje: Korištenje hibridnih modela za poboljšane performanse

Kvantno strojno učenje (QML) je novo područje koje kombinira principe kvantnog računarstva s algoritmima strojnog učenja. Iako su potpuno otporna na greške kvantna računala još uvijek u razvoju, kvantni uređaji kratkoročnog dosega, često nazivani bučnim kvantnim računalima srednjeg opsega (NISQ), nude potencijal za ubrzanje specifičnih zadataka strojnog učenja iskorištavanjem kvantnih fenomena poput superpozicije i isprepletenosti. Međutim, ovi NISQ uređaji imaju ograničenja u pogledu broja kubita, vremena koherencije i vjernosti vrata. Tu na scenu stupaju hibridni modeli.

Što su hibridni kvantno-klasični modeli?

Hibridni kvantno-klasični modeli dizajnirani su kako bi iskoristili prednosti i klasičnih i kvantnih računala. Oni uključuju korištenje kvantnog računala kao koprocesora za ubrzanje određenih dijelova algoritma strojnog učenja, dok se ostatak izračuna obavlja na klasičnom računalu. Ovaj je pristup posebno koristan za NISQ uređaje, omogućujući istraživačima i praktičarima da istraže potencijal kvantnog računarstva u strojnom učenju bez potrebe za potpuno otpornim na greške kvantnim računalima.

Osnovna ideja iza hibridnog QML-a je podijeliti zadatak strojnog učenja na komponente koje su najprikladnije za kvantno ili klasično računanje. Na primjer, kvantno računalo bi se moglo koristiti za učinkovito izvođenje određene operacije linearne algebre koja je računski skupa na klasičnom računalu, dok klasično računalo obrađuje ostatak obrade podataka i treniranja modela.

Ključne komponente hibridnih kvantno-klasičnih modela

Tipičan hibridni kvantno-klasični model sastoji se od sljedećih komponenti:

• Klasična predobrada: To uključuje pripremu podataka u formatu prikladnom za kvantnu obradu. To može uključivati ekstrakciju značajki, kodiranje podataka i tehnike smanjenja dimenzionalnosti koje se izvode na klasičnom računalu. Na primjer, u prepoznavanju slika, klasične tehnike obrade slika mogu se koristiti za izdvajanje relevantnih značajki iz slike prije unosa podataka u kvantni krug.
• Kvantni krug: Ovo je kvantna komponenta modela, obično implementirana na NISQ uređaju. Kvantni krug izvodi specifičan izračun na kodiranim podacima, koristeći kvantne fenomene poput superpozicije i isprepletenosti. Parametri kruga se često optimiziraju tijekom procesa treniranja.
• Mjerenje: Nakon kvantnog izračuna, kvantno stanje se mjeri. Rezultati mjerenja su klasični podaci koji se mogu koristiti kao ulaz u klasični algoritam strojnog učenja.
• Klasična postobrada: To uključuje obradu rezultata mjerenja iz kvantnog kruga i njihovo korištenje za ažuriranje parametara modela ili donošenje predviđanja. Ovaj se korak izvodi na klasičnom računalu.
• Optimizacijska petlja: Klasični optimizacijski algoritam koristi se za iterativno prilagođavanje parametara kvantnog kruga i/ili klasičnog modela kako bi se poboljšale ukupne performanse hibridnog modela. Ova se petlja nastavlja dok se ne postigne željena razina točnosti.

Vrste hibridnih kvantno-klasičnih modela

Razvijeno je nekoliko vrsta hibridnih kvantno-klasičnih modela, od kojih svaki ima svoje prednosti i slabosti. Neke od najpopularnijih vrsta uključuju:

Varijacijski kvantni rješavač svojstvenih vrijednosti (VQE)

VQE je hibridni algoritam koji se koristi za pronalaženje energije osnovnog stanja kvantnog sustava. Koristi kvantno računalo za pripremu probne valne funkcije i mjerenje njezine energije, dok se klasično računalo koristi za optimizaciju parametara probne valne funkcije kako bi se energija minimizirala. VQE je posebno koristan za simulacije kvantne kemije i znanost o materijalima.

Primjer: U otkrivanju materijala, VQE se može koristiti za simulaciju elektroničke strukture molekule ili materijala. Kvantno računalo izračunava energiju probne elektroničke konfiguracije, a klasični optimizator prilagođava parametre konfiguracije dok se ne pronađe minimalna energija (osnovno stanje). Te se informacije zatim mogu koristiti za predviđanje svojstava materijala.

Kvantni aproksimativni optimizacijski algoritam (QAOA)

QAOA je hibridni algoritam koji se koristi za pronalaženje približnih rješenja kombinatoričkih optimizacijskih problema. Koristi kvantno računalo za istraživanje prostora rješenja i klasično računalo za usmjeravanje pretrage. QAOA je posebno koristan za probleme poput problema trgovačkog putnika, particioniranja grafova i MAX-CUT.

Primjer: Zamislite logističku tvrtku koja pokušava optimizirati rute dostave. QAOA bi se mogao koristiti za pronalaženje gotovo optimalne rute koja minimizira udaljenost i vrijeme putovanja, čak i s velikim brojem lokacija za dostavu. Kvantno računalo istražuje različite kombinacije ruta, a klasični optimizator prilagođava parametre kvantnog algoritma kako bi se usredotočio na obećavajuća rješenja.

Varijacijski kvantni klasifikatori (VQC) / Kvantne neuronske mreže (QNN)

VQC-ovi ili QNN-ovi su kvantni krugovi dizajnirani za obavljanje zadataka klasifikacije. Treniraju se pomoću hibridnog pristupa, gdje kvantni krug obavlja klasifikaciju, a klasični optimizator prilagođava parametre kruga radi poboljšanja točnosti. Smatraju se analogijom klasičnim neuronskim mrežama, ali implementiranim na kvantnom hardveru. Podaci se kodiraju u kvantna stanja, a kvantna vrata djeluju kao parametri koji se mogu učiti.

Primjer: U otkrivanju financijskih prijevara, VQC bi se mogao trenirati da klasificira transakcije kao lažne ili legitimne. Kvantno računalo analizira podatke o transakciji (kodirane u kvantna stanja) i daje predviđanje. Klasični optimizator prilagođava parametre kvantnog kruga na temelju točnosti predviđanja, iterativno poboljšavajući performanse klasifikatora.

Kvantni strojevi s potpornim vektorima (QSVM)

QSVM-ovi koriste kvantna računala za ubrzavanje izračuna jezgre u strojevima s potpornim vektorima (SVM). SVM-ovi su moćan klasični algoritam strojnog učenja koji se koristi za klasifikaciju i regresiju. Korištenjem kvantnog računala za izračun funkcije jezgre, QSVM-ovi mogu potencijalno postići eksponencijalna ubrzanja za određene skupove podataka.

Primjer: U otkrivanju lijekova, QSVM bi se mogao koristiti za klasifikaciju molekula kao lijekovima sličnih ili ne. Kvantno računalo izračunava sličnost između molekula koristeći kvantnu jezgru, koju zatim SVM koristi za treniranje klasifikatora. To može značajno ubrzati proces identificiranja potencijalnih kandidata za lijekove.

Prednosti hibridnih kvantno-klasičnih modela

Hibridni kvantno-klasični modeli nude nekoliko prednosti u odnosu na isključivo klasične ili isključivo kvantne pristupe:

• Prikladnost za NISQ uređaje: Dobro su prilagođeni NISQ uređajima jer koriste prednosti i klasičnih i kvantnih računala, omogućujući istraživačima i praktičarima da istraže potencijal kvantnog računarstva bez potrebe za potpuno otpornim na greške kvantnim računalima.
• Potencijal za kvantnu prednost: Nude potencijal za postizanje kvantne prednosti za specifične zadatke strojnog učenja. To znači da mogu izvoditi određene izračune brže ili točnije od najboljih poznatih klasičnih algoritama.
• Fleksibilnost: Izuzetno su fleksibilni i mogu se prilagoditi širokom rasponu problema strojnog učenja. Omogućuju kombinaciju različitih kvantnih i klasičnih tehnika za stvaranje prilagođenih rješenja prilagođenih specifičnim potrebama.
• Učinkovitost resursa: Prebacivanjem računski intenzivnih zadataka na kvantno računalo, hibridni modeli mogu smanjiti računsko opterećenje klasičnih računala, što dovodi do učinkovitijeg korištenja resursa.
• Poboljšana točnost: U nekim slučajevima hibridni modeli mogu postići veću točnost od isključivo klasičnih modela, posebno kada se radi o složenim skupovima podataka.

Izazovi hibridnih kvantno-klasičnih modela

Unatoč svom potencijalu, hibridni kvantno-klasični modeli također se suočavaju s nekoliko izazova:

• Hardverska ograničenja: NISQ uređaji imaju ograničenja u pogledu broja kubita, vremena koherencije i vjernosti vrata. Ta ograničenja mogu utjecati na performanse i skalabilnost hibridnih modela.
• Kodiranje podataka: Kodiranje klasičnih podataka u kvantna stanja može biti izazovno i zahtjevno u pogledu resursa. Odabir prave sheme kodiranja ključan je za postizanje dobrih performansi.
• Optimizacija: Treniranje hibridnih modela može biti računski skupo i zahtijevati specijalizirane tehnike optimizacije. Pronalaženje optimalnih parametara za kvantni krug i klasični model može biti težak zadatak.
• Skalabilnost: Skaliranje hibridnih modela na veće probleme može biti izazovno zbog ograničenja trenutnog kvantnog hardvera i složenosti algoritama.
• Kvantna korekcija grešaka: NISQ uređaji su skloni greškama, što može utjecati na točnost rezultata. Iako potpuna kvantna korekcija grešaka još nije dostupna, istraživači istražuju tehnike ublažavanja grešaka kako bi smanjili utjecaj buke.
• Složenost integracije: Integracija kvantnih i klasičnih računalnih resursa može biti složena, zahtijevajući specijalizirani softver i hardversku infrastrukturu.

Primjene hibridnih kvantno-klasičnih modela

Hibridni kvantno-klasični modeli imaju širok raspon potencijalnih primjena u različitim industrijama, uključujući:

Financije

U financijama se hibridni modeli mogu koristiti za zadatke kao što su optimizacija portfelja, upravljanje rizikom, otkrivanje prijevara i algoritamsko trgovanje.

Primjer: Optimizacija portfelja: Hibridni model mogao bi se koristiti za optimizaciju portfelja imovine uzimajući u obzir različite čimbenike kao što su tolerancija na rizik, ciljevi ulaganja i tržišni uvjeti. Kvantno računalo moglo bi učinkovito istražiti različite kombinacije portfelja, dok bi klasično računalo upravljalo podacima i provodilo izračune rizika.

Zdravstvo

U zdravstvu se hibridni modeli mogu koristiti za otkrivanje lijekova, medicinsko snimanje, personaliziranu medicinu i dijagnostiku bolesti.

Primjer: Otkrivanje lijekova: Hibridni modeli mogu se koristiti za simulaciju interakcija između molekula lijekova i ciljnih proteina, ubrzavajući proces identificiranja potencijalnih kandidata za lijekove. Kvantno računalo može izvoditi računski intenzivne molekularne simulacije, dok klasično računalo upravlja podacima i provodi analizu.

Znanost o materijalima

U znanosti o materijalima hibridni modeli mogu se koristiti za otkrivanje, dizajn i karakterizaciju materijala.

Primjer: Otkrivanje materijala: Hibridni modeli mogu se koristiti za simulaciju svojstava novih materijala, kao što su njihova čvrstoća, vodljivost i magnetizam. Kvantno računalo može izvoditi računski intenzivne izračune elektroničke strukture, dok klasično računalo upravlja podacima i provodi analizu.

Logistika i upravljanje opskrbnim lancem

Hibridni modeli mogu se koristiti za optimizacijske probleme kao što su optimizacija ruta, upravljanje zalihama i raspoređivanje u opskrbnom lancu.

Primjer: Optimizacija ruta: Kao što je ranije spomenuto, QAOA je dobro prilagođen za rješavanje ovog problema.

Umjetna inteligencija

Hibridni modeli mogu se koristiti za poboljšanje različitih zadataka umjetne inteligencije, uključujući prepoznavanje slika, obradu prirodnog jezika i strojno učenje.

Primjer: Prepoznavanje slika: VQC-ovi se mogu trenirati za klasifikaciju slika s većom točnošću ili učinkovitošću u usporedbi s klasičnim modelima, posebno za složene skupove podataka. Kvantno računalo analizira podatke slike (kodirane u kvantna stanja) i daje predviđanje. Klasični optimizator prilagođava parametre kvantnog kruga na temelju točnosti predviđanja.

Budući smjerovi

Područje hibridnih kvantno-klasičnih modela se brzo razvija. Budući smjerovi istraživanja uključuju:

• Razvoj novih kvantnih algoritama: Istraživači razvijaju nove kvantne algoritme posebno dizajnirane za hibridne modele.
• Poboljšanje NISQ uređaja: Napredak u kvantnom hardveru dovodi do snažnijih i pouzdanijih NISQ uređaja.
• Razvoj tehnika ublažavanja grešaka: Istraživači razvijaju nove tehnike za ublažavanje utjecaja buke na NISQ uređajima.
• Razvoj kvantnih softverskih alata: Razvijaju se novi softverski alati kako bi se olakšalo projektiranje, implementacija i testiranje hibridnih kvantno-klasičnih modela.
• Istraživanje novih primjena: Istraživači istražuju nove primjene hibridnih modela u različitim industrijama.

Zaključak

Hibridni kvantno-klasični modeli predstavljaju obećavajući pristup iskorištavanju snage kvantnog računarstva za strojno učenje. Kombiniranjem prednosti i klasičnih i kvantnih računala, ovi modeli mogu potencijalno postići kvantnu prednost za specifične zadatke. Iako izazovi ostaju, tekući istraživački i razvojni napori utiru put za šire usvajanje i širu primjenu hibridnih kvantno-klasičnih modela u različitim industrijama. Kako kvantna tehnologija sazrijeva, očekuje se da će hibridni modeli igrati sve važniju ulogu u oblikovanju budućnosti strojnog učenja i umjetne inteligencije.

Praktični uvidi:

• Ostanite informirani: Kontinuirano pratite istraživanja i razvoj u području kvantnog strojnog učenja i hibridnih modela.
• Eksperimentirajte s alatima otvorenog koda: Koristite komplete za razvoj kvantnog softvera (SDK) otvorenog koda za eksperimentiranje s izgradnjom i testiranjem hibridnih QML modela. Primjeri uključuju PennyLane, Cirq i Qiskit.
• Identificirajte potencijalne slučajeve upotrebe: Procijenite kako se hibridni QML modeli mogu primijeniti za rješavanje specifičnih problema unutar vaše organizacije ili industrije.
• Surađujte sa stručnjacima: Uključite se u razgovor s istraživačima i stručnjacima u području kvantnog računarstva kako biste stekli vrijedne uvide i smjernice.
• Razmotrite postupan pristup: Započnite s manjim, dobro definiranim projektima kako biste stekli iskustvo i izgradili stručnost prije nego što se uhvatite u koštac s većim, složenijim izazovima.