ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (QML) ಎಂಬುದು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ಮತ್ತು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ದೂರದ ದಾರಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ನಾಯ್ಸಿ ಇಂಟರ್ಮೀಡಿಯೆಟ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್ (NISQ) ಸಾಧನಗಳ ಯುಗವು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್-ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಪ್ರಚೋದನೆ ನೀಡಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೆರಡರ ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಚತುರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಸಮೀಪ-ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್-ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಎಂದರೇನು?

ಪ್ರಸ್ತುತ NISQ ಸಾಧನಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇವು ಸೀಮಿತ ಕ್ಯೂಬಿಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಶಬ್ದದಿಂದ (noise) ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ. ಕೇವಲ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಗಣನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವ ಬದಲು, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ವಹಿಸಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಒಂದು ಸಹಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ:

• ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ (QPU): ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಅಥವಾ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಕಸಿಸುವುದು.
• ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ (CPU): ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಫೀಡ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಲೂಪ್: CPU ಮತ್ತು QPU ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತನ್ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಂದು ಪರಿಹಾರದತ್ತ ಸಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಹಕಾರಿ ವಿಧಾನವು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣು ಯಂತ್ರಗಳ ಆಗಮನಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯದೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ನಡುವೆ ಗಣನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಹೈಬ್ರಿಡ್ QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು

ಹಲವಾರು ಹೈಬ್ರಿಡ್ QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಮೀಪ-ಅವಧಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ ಭರವಸೆಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:

1. ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಐಗನ್‌ಸಾಲ್ವರ್ (VQE)

ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಐಗನ್‌ಸಾಲ್ವರ್ (VQE) ಎಂಬುದು ಒಂದು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗ್ರೌಂಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅಣುಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

VQE ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

1. ಆನ್ಸಾಟ್ಜ್ ಸಿದ್ಧತೆ: ಆನ್ಸಾಟ್ಜ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಒಂದು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸಹಿತ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು QPU ನಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆನ್ಸಾಟ್ಜ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತರಂಗ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಶಕ್ತಿ ಮಾಪನ: QPU ಬಳಸಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
3. ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಅಳೆಯಲಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಆನ್ಸಾಟ್ಜ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು CPU ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ಶಕ್ತಿಯು ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸ್ಥಿರಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ 1-3 ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗ್ರೌಂಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಹೈಡ್ರೋಜನ್ (H₂) ಮತ್ತು ಲಿಥಿಯಂ ಹೈಡ್ರೈಡ್ (LiH) ನಂತಹ ಸಣ್ಣ ಅಣುಗಳ ಗ್ರೌಂಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು VQE ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. IBM, ಗೂಗಲ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಶೋಧಕರು ನಿಜವಾದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ VQE ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸಿದ್ದಾರೆ.

2. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಅಂದಾಜು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (QAOA)

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಅಂದಾಜು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ (QAOA) ಒಂದು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸೀಮಿತ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಸಮೂಹದಿಂದ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಇವು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ.

QAOA ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

1. ಸಮಸ್ಯೆ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್: ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಹ್ಯಾಮಿಲ್ಟೋನಿಯನ್ ಆಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಶಕ್ತಿ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವಿಕಸನ: QPU ಒಂದು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸಹಿತ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿಕಸಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಶಕ್ತಿ ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
3. ಮಾಪನ: ಕ್ವಾಂಟಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಂತಿಮ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
4. ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ನ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
5. ಪುನರಾವರ್ತನೆ: ವೆಚ್ಚದ ಕಾರ್ಯವು ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸ್ಥಿರಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ 2-4 ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: QAOA ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಕಟ್ (MaxCut) ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸಂಯೋಜಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಗ್ರಾಫ್‌ನ ಶೃಂಗಗಳನ್ನು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ದಾಟುವ ಅಂಚುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಗರಿಷ್ಠವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಟ್ರಾಫಿಕ್ ರೂಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ QAOA ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

3. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (QNNs)

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (QNNs) ಎಂಬುದು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ಇವು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಂದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಗಣನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ QNNಗಳು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ QNN ಗಳ ವಿಧಗಳು:

• ಕ್ವಾಂಟಮ್-ವರ್ಧಿತ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್: ಈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಚನೆಯೊಳಗೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ನಾನ್-ಲೀನಿಯರ್ ಆಕ್ಟಿವೇಷನ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಫೀಚರ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
• ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್-ಸಹಾಯದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್: ಈ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕೋರ್ ಜೊತೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲು, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
• ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್‌ಗಳಾಗಿ ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳು: VQE ಮತ್ತು QAOA ಗಳನ್ನು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್‌ಗಳ ರೂಪಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಇಲ್ಲಿ ಆನ್ಸಾಟ್ಜ್ ಅಥವಾ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸರ್ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಸಂಶೋಧಕರು ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (QCNNs) ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ QCNNಗಳು ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ CNNಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ QNNಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ.

4. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ಸ್

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಫೀಚರ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮಷೀನ್‌ಗಳನ್ನು (SVMs), ವರ್ಧಿಸುವ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇವು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಫೀಚರ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನರ್ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಗಣನೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸುಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ಸ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ:

1. ಡೇಟಾ ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್: ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಫೀಚರ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಬಳಸಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳಾಗಿ ಎನ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮ್ಯಾಪ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಹಿಲ್ಬರ್ಟ್ ಸ್ಪೇಸ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ ಗಣನೆ: ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕರ್ನಲ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಇನ್ನರ್ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಇನ್ನರ್ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಇಂಟರ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಬಳಸಿ ದಕ್ಷವಾಗಿ ಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ ಅನ್ನು ನಂತರ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ SVM, ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಥವಾ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ SVMಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ಸ್ ಭರವಸೆ ತೋರಿಸಿವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಇನ್ನರ್ ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಗಣನೆ ಮಾಡುವ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ಸ್ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಬಲ್ಲವು.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಹೈಬ್ರಿಡ್ QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹಲವಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:

• ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಪ್ರಯೋಜನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು, ಅಂದರೆ ಅವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ತಿಳಿದಿರುವ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲವು.
• NISQ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ NISQ ಸಾಧನಗಳ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಮೀಪ-ಅವಧಿಯ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
• ಸಂಪನ್ಮೂಲ ದಕ್ಷತೆ: ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ನಡುವೆ ಗಣನಾತ್ಮಕ ಹೊರೆಯನ್ನು ವಿತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಗಣನಾತ್ಮಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಹೊಸ ಫೀಚರ್ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ: ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ರಚಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಅಥವಾ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಹೊಸ ಫೀಚರ್ ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳು

ಅವುಗಳ ಭರವಸೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ:

• ಶಬ್ದ (Noise) ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ: NISQ ಸಾಧನಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಶಬ್ದಭರಿತವಾಗಿವೆ, ಇದು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಗಣನೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಶಬ್ದ ತಗ್ಗಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಗತಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
• ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ: ದಕ್ಷ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತತ್ವಗಳೆರಡರ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯ.
• ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಅವುಗಳ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಹೈಬ್ರಿಡ್ QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಭವಿಷ್ಯ ಉಜ್ವಲವಾಗಿದೆ, ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ನಿರಂತರ ಸಂಶೋಧನೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಗಮನದ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಶಬ್ದ ತಗ್ಗಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು.
• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆ, ವಸ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಭಾವ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಭಾವವು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಉದ್ಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ:

• ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆ: VQE ಬಳಸಿ ಆಣ್ವಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಹೊಸ ಔಷಧಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಜಾಗತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ಔಷಧೀಯ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಹಯೋಗಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಡೆಯುತ್ತಿವೆ.
• ವಸ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ: ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಇಂಧನ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ ಏರೋಸ್ಪೇಸ್‌ವರೆಗಿನ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳ ಸಂಶೋಧಕರು ಬ್ಯಾಟರಿಗಳು, ಸೌರ ಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊಸ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
• ಹಣಕಾಸು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: QAOA ಮತ್ತು QNNಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಹೂಡಿಕೆ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಹಚ್ಚುವುದು ಹಣಕಾಸು ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
• ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: QAOA ಬಳಸಿ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು ಜಾಗತಿಕ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಗಳಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಕಂಪನಿಗಳು ವಿತರಣಾ ಮಾರ್ಗಗಳು, ಗೋದಾಮಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿವೆ.
• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ: ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕರ್ನಲ್ಸ್ ಮತ್ತು QNNಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತಿರುವ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಯುರೋಪ್: ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಶಿಪ್ ಉಪಕ್ರಮವು QML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಧನಸಹಾಯ ನೀಡುತ್ತಿದೆ.
• ಉತ್ತರ ಅಮೇರಿಕಾ: ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕೆನಡಾದಾದ್ಯಂತ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು QML ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಧನಸಹಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಿವೆ.
• ಏಷ್ಯಾ: ಚೀನಾ, ಜಪಾನ್, ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಕೊರಿಯಾದಂತಹ ದೇಶಗಳು QML ಸೇರಿದಂತೆ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಈ ದೇಶಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ನಾಯಕರಾಗುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
• ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ: ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಹಲವಾರು ವಿಶ್ವ ದರ್ಜೆಯ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ, ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೆರಡನ್ನೂ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಮೀಪ-ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಂದು ಭರವಸೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ಶಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹಣಕಾಸು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸವಾಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲುಗಳು ಉಳಿದಿದ್ದರೂ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಲು ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಿವೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಪ್ರೌಢವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ನಾವು ಇನ್ನಷ್ಟು ನವೀನ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಜಾಗತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಪಾರವಾಗಿವೆ, ಇದು ವಿಶ್ವದ ಕೆಲವು ಅತ್ಯಂತ ಜ್ವಲಂತ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.