Kvantinis mašininis mokymasis: hibridinių algoritmų galios tyrinėjimas

Kvantinis mašininis mokymasis (KMM) yra sparčiai besivystanti sritis, kuria siekiama panaudoti kvantinių kompiuterių galią mašininio mokymosi užduotims tobulinti ir pagreitinti. Nors visiškai nuo gedimų apsaugoti kvantiniai kompiuteriai dar tik kuriami, triukšmingų vidutinio masto kvantinių (angl. Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ) įrenginių era paskatino hibridinių kvantinių-klasikinių algoritmų kūrimą. Šie algoritmai sumaniai sujungia tiek klasikinių, tiek kvantinių skaičiavimo resursų stipriąsias puses, siūlydami kelią į praktinį kvantinį pranašumą artimiausiu metu.

Kas yra hibridiniai kvantiniai-klasikiniai algoritmai?

Hibridiniai algoritmai yra sukurti siekiant išspręsti dabartinių NISQ įrenginių apribojimus, kuriems būdingas ribotas kubitų skaičius ir didelis triukšmas. Užuot pasikliavę vien kvantiniais skaičiavimais, šie algoritmai tam tikras užduotis deleguoja klasikiniams kompiuteriams, sukurdami sinergetinę darbo eigą. Paprastai šie algoritmai apima:

• Kvantinį procesorių (QPU): Kvantinis kompiuteris atlieka skaičiavimus, kurie yra sudėtingi arba neįmanomi klasikiniams kompiuteriams, pavyzdžiui, sudėtingų kvantinių būsenų paruošimas ar kvantinių sistemų evoliucija.
• Klasikinį procesorių (CPU): Klasikinis kompiuteris atlieka tokias užduotis kaip duomenų pirminis apdorojimas, parametrų optimizavimas ir rezultatų analizė.
• Komunikacijos ir grįžtamojo ryšio ciklas: CPU ir QPU iteratyviai keičiasi informacija, leisdami algoritmui tikslinti savo parametrus ir artėti prie sprendimo.

Šis bendradarbiavimo metodas leidžia tyrėjams tyrinėti kvantinės kompiuterijos potencialą nelaukiant, kol atsiras nuo gedimų apsaugotos mašinos. Strategiškai paskirstant skaičiavimo naštą tarp klasikinių ir kvantinių resursų, hibridiniai algoritmai siekia pasiekti pranašesnį našumą, palyginti su grynai klasikiniais metodais, sprendžiant specifines mašininio mokymosi problemas.

Pagrindiniai hibridiniai KMM algoritmai

Keletas hibridinių KMM algoritmų tapo perspektyviais kandidatais artimiausio laikotarpio pritaikymams. Panagrinėkime keletą ryškiausių pavyzdžių:

1. Variacinis kvantinis savųjų verčių ieškiklis (VQE)

Variacinis kvantinis savųjų verčių ieškiklis (VQE) yra hibridinis algoritmas, skirtas rasti kvantinės sistemos pagrindinės būsenos energiją. Jis ypač aktualus kvantinėje chemijoje ir medžiagų moksle, kur labai svarbu nustatyti molekulių ir medžiagų elektroninę struktūrą.

Kaip veikia VQE:

1. Ansatz paruošimas: QPU paruošiama parametrizuota kvantinė grandinė, vadinama ansatz. Ansatz reprezentuoja bandomąją kvantinės sistemos banginę funkciją.
2. Energijos matavimas: Naudojant QPU, išmatuojama kvantinės sistemos energija. Tai apima kvantinių matavimų atlikimą ir laukiamųjų verčių išgavimą.
3. Klasikinis optimizavimas: Klasikinis optimizatorius koreguoja ansatz parametrus, siekdamas sumažinti išmatuotą energiją. Šis optimizavimo procesas atliekamas CPU.
4. Iteracija: 1–3 žingsniai kartojami iteratyviai, kol energija konverguoja į minimalią vertę, kuri atitinka sistemos pagrindinės būsenos energiją.

Pavyzdys: VQE buvo naudojamas apskaičiuoti mažų molekulių, tokių kaip vandenilis (H₂) ir ličio hidridas (LiH), pagrindinės būsenos energiją. Tyrėjai iš IBM, Google ir kitų institucijų pademonstravo VQE simuliacijas su realia kvantine įranga, parodydami jo potencialą kvantinės chemijos pritaikymams.

2. Kvantinis apytikslis optimizavimo algoritmas (QAOA)

Kvantinis apytikslis optimizavimo algoritmas (QAOA) yra hibridinis algoritmas, skirtas spręsti kombinatorinio optimizavimo problemas. Šios problemos apima geriausio sprendimo radimą iš baigtinio galimybių rinkinio ir kyla įvairiose srityse, įskaitant logistiką, finansus ir planavimą.

Kaip veikia QAOA:

1. Problemos kodavimas: Optimizavimo problema užkoduojama į kvantinį hamiltonianą, kuris reprezentuoja problemos energijos landšaftą.
2. Kvantinė evoliucija: QPU evoliucionuoja kvantinę būseną pagal parametrizuotą kvantinę grandinę, kuri yra skirta tyrinėti energijos landšaftą.
3. Matavimas: Išmatuojama galutinė kvantinės sistemos būsena, o klasikinė kaštų funkcija įvertinama remiantis matavimo rezultatais.
4. Klasikinis optimizavimas: Klasikinis optimizatorius koreguoja kvantinės grandinės parametrus, siekdamas sumažinti kaštų funkciją.
5. Iteracija: 2–4 žingsniai kartojami iteratyviai, kol kaštų funkcija konverguoja į minimalią vertę, kuri atitinka optimalų problemos sprendimą.

Pavyzdys: QAOA buvo pritaikytas spręsti MaxCut problemą – klasikinę kombinatorinio optimizavimo problemą, kurios tikslas yra padalinti grafo viršūnes į dvi aibes taip, kad briaunų, kertančių šias aibes, skaičius būtų maksimalus. QAOA taip pat buvo tiriamas portfelio optimizavimo ir eismo maršrutų parinkimo pritaikymams.

3. Kvantiniai neuroniniai tinklai (QNN)

Kvantiniai neuroniniai tinklai (QNN) yra mašininio mokymosi modeliai, kurie naudoja kvantinius skaičiavimus užduotims, tradiciškai atliekamoms klasikinių neuroninių tinklų, vykdyti. Hibridiniai QNN sujungia kvantinius ir klasikinius komponentus, kad sukurtų galingas ir universalias mokymosi sistemas.

Hibridinių QNN tipai:

• Kvantiniais elementais papildyti klasikiniai neuroniniai tinklai: Šie tinklai naudoja kvantines grandines kaip komponentus didesnėje klasikinio neuroninio tinklo architektūroje. Pavyzdžiui, kvantinė grandinė galėtų būti naudojama atlikti netiesinę aktyvacijos funkciją arba generuoti požymių žemėlapius.
• Klasikiniais metodais palaikomi kvantiniai neuroniniai tinklai: Šie tinklai naudoja klasikinius algoritmus duomenims apdoroti, parametrams optimizuoti ar rezultatams analizuoti kartu su kvantinio neuroninio tinklo branduoliu.
• Variacinės kvantinės grandinės kaip neuroniniai tinklai: Patys VQE ir QAOA gali būti laikomi kvantinių neuroninių tinklų formomis, kur ansatz arba kvantinė grandinė veikia kaip neuroninis tinklas, o klasikinis optimizatorius atlieka mokymosi procesą.

Pavyzdys: Tyrėjai tiria kvantinių konvoliucinių neuroninių tinklų (QCNN) naudojimą vaizdų atpažinimo užduotims. Šie QCNN naudoja kvantines grandines konvoliucijos operacijoms atlikti, potencialiai siūlydami pranašumų greičio ir efektyvumo požiūriu, palyginti su klasikiniais CNN. Be to, hibridiniai QNN buvo tiriami natūralios kalbos apdorojimui ir sukčiavimo aptikimui.

4. Kvantiniai branduoliai

Kvantiniai branduoliai yra technika, skirta pagerinti klasikinius mašininio mokymosi algoritmus, ypač atraminių vektorių mašinas (SVM), pasinaudojant kvantinių požymių žemėlapių galia. Jie yra būdas efektyviai apskaičiuoti skaliarines sandaugas didelės dimensijos kvantinių požymių erdvėje, o tai gali pagerinti klasifikavimo našumą.

Kaip veikia kvantiniai branduoliai:

1. Duomenų kodavimas: Klasikiniai duomenys užkoduojami į kvantines būsenas naudojant kvantinį požymių žemėlapį. Šis žemėlapis transformuoja duomenis į didelės dimensijos Hilberto erdvę.
2. Kvantinio branduolio skaičiavimas: Kvantinis kompiuteris apskaičiuoja branduolio funkciją, kuri reprezentuoja skaliarinę sandaugą tarp kvantinių būsenų, atitinkančių skirtingus duomenų taškus. Ši skaliarinė sandauga efektyviai apskaičiuojama naudojant kvantinę interferenciją.
3. Klasikinis mašininis mokymasis: Apskaičiuotas kvantinis branduolys tada naudojamas kaip įvestis klasikiniam mašininio mokymosi algoritmui, pavyzdžiui, SVM, klasifikavimo ar regresijos užduotims atlikti.

Pavyzdys: Kvantiniai branduoliai parodė perspektyvą gerinant SVM našumą tokiose užduotyse kaip vaizdų klasifikavimas ir vaistų atradimas. Pasinaudojant kvantinių kompiuterių gebėjimu efektyviai skaičiuoti sudėtingas skaliarines sandaugas, kvantiniai branduoliai gali atverti naujas galimybes klasikiniams mašininio mokymosi algoritmams.

Hibridinių KMM algoritmų privalumai

Hibridiniai KMM algoritmai siūlo keletą potencialių pranašumų, palyginti su grynai klasikiniais mašininio mokymosi metodais:

• Kvantinio pranašumo potencialas: Tam tikroms problemoms hibridiniai algoritmai gali pasiekti kvantinį pranašumą, o tai reiškia, kad jie gali išspręsti problemą greičiau ar tiksliau nei geriausi žinomi klasikiniai algoritmai.
• Prisitaikymas prie NISQ įrenginių: Hibridiniai algoritmai yra sukurti taip, kad būtų suderinami su dabartinių NISQ įrenginių apribojimais, todėl jie yra praktiškas artimiausio laikotarpio kvantinės kompiuterijos metodas.
• Išteklių efektyvumas: Paskirstydami skaičiavimo naštą tarp klasikinių ir kvantinių resursų, hibridiniai algoritmai gali optimizuoti išteklių naudojimą ir sumažinti bendras skaičiavimo išlaidas.
• Naujų požymių išgavimas: Kvantinės grandinės gali būti naudojamos kuriant naujus požymių žemėlapius, kuriuos sunku arba neįmanoma sugeneruoti naudojant klasikinius metodus, o tai potencialiai gali pagerinti mašininio mokymosi našumą.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nepaisant jų perspektyvumo, hibridiniai KMM algoritmai taip pat susiduria su keliais iššūkiais:

• Triukšmo mažinimas: NISQ įrenginiai yra iš prigimties triukšmingi, o tai gali pabloginti kvantinių skaičiavimų našumą. Efektyvių triukšmo mažinimo metodų kūrimas yra labai svarbus norint pasiekti praktinį kvantinį pranašumą.
• Mastelio keitimas: Norint išplėsti hibridinius algoritmus, kad jie galėtų spręsti didesnes ir sudėtingesnes problemas, reikia tolesnių pasiekimų tiek kvantinės įrangos, tiek klasikinių optimizavimo metodų srityje.
• Algoritmų projektavimas: Norint sukurti efektyvius ir veiksmingus hibridinius algoritmus, reikia gilaus supratimo tiek apie kvantinę kompiuteriją, tiek apie mašininio mokymosi principus.
• Lyginamoji analizė ir patvirtinimas: Griežta hibridinių algoritmų našumo lyginamoji analizė ir patvirtinimas yra būtini norint įrodyti jų pranašumą prieš klasikinius metodus.

Hibridinių KMM algoritmų ateitis yra šviesi, o vykdomi tyrimai yra sutelkti į šių iššūkių sprendimą ir naujų pritaikymų tyrinėjimą. Pagrindinės sritys, kurioms skiriamas dėmesys, apima:

• Patikimesnių triukšmo mažinimo metodų kūrimas.
• Kvantinės įrangos ir klasikinių optimizavimo metodų mastelio gerinimas.
• Naujų kvantinių grandinių ir hibridinių algoritmų, pritaikytų konkrečioms mašininio mokymosi problemoms, projektavimas.
• Kvantinio mašininio mokymosi naudojimo vaistų atradimo, medžiagų mokslo, finansų ir kitose srityse tyrinėjimas.

Pasaulinis poveikis ir pritaikymai

Kvantinio mašininio mokymosi ir ypač hibridinių algoritmų potencialus poveikis yra pasaulinis ir apima daugybę pramonės šakų. Apsvarstykime keletą pavyzdžių:

• Vaistų atradimas: Molekulinių sąveikų modeliavimas naudojant VQE gali paspartinti naujų vaistų ir terapijų atradimą, sprendžiant pasaulines sveikatos problemas. Jau dabar vyksta tarptautinis farmacijos kompanijų ir kvantinės kompiuterijos tyrimų grupių bendradarbiavimas.
• Medžiagų mokslas: Naujų medžiagų su specifinėmis savybėmis projektavimas naudojant kvantines simuliacijas gali sukelti revoliuciją pramonės šakose nuo energijos kaupimo iki aviacijos ir kosmoso. Tyrėjai iš įvairių šalių naudoja kvantinius kompiuterius, kad ištirtų naujas medžiagas baterijoms, saulės elementams ir kitiems pritaikymams.
• Finansinis modeliavimas: Investicinių portfelių optimizavimas ir sukčiavimo aptikimas naudojant QAOA ir QNN gali pagerinti finansinį stabilumą ir saugumą. Finansų institucijos visame pasaulyje investuoja į kvantinės kompiuterijos tyrimus, kad įgytų konkurencinį pranašumą.
• Logistikos ir tiekimo grandinės optimizavimas: Maršrutų ir tvarkaraščių optimizavimas naudojant QAOA gali pagerinti efektyvumą ir sumažinti išlaidas pasaulinėse tiekimo grandinėse. Įmonės tiria kvantinių algoritmų naudojimą optimizuojant pristatymo maršrutus, sandėlių operacijas ir atsargų valdymą.
• Dirbtinis intelektas: Klasikinių mašininio mokymosi algoritmų tobulinimas kvantiniais branduoliais ir QNN gali lemti galingesnes ir protingesnes DI sistemas. Tai turi įtakos daugeliui sričių, įskaitant robotiką, natūralios kalbos apdorojimą ir kompiuterinę regą.

Tarptautinių tyrimų ir plėtros pavyzdžiai

Kvantinio mašininio mokymosi sritis yra išties pasaulinė. Štai keletas tarptautinių pastangų, skatinančių inovacijas šioje srityje, pavyzdžių:

• Europa: Europos Sąjungos iniciatyva „Quantum Flagship“ finansuoja daugybę mokslinių tyrimų projektų, skirtų kvantinių technologijų, įskaitant KMM algoritmus, plėtrai.
• Šiaurės Amerika: Universitetai ir mokslinių tyrimų institucijos visose Jungtinėse Amerikos Valstijose ir Kanadoje aktyviai dalyvauja KMM tyrimuose, gaudami didelį finansavimą iš vyriausybinių agentūrų ir privačių įmonių.
• Azija: Tokios šalys kaip Kinija, Japonija ir Pietų Korėja daro dideles investicijas į kvantinės kompiuterijos tyrimus ir plėtrą, įskaitant KMM. Šios šalys siekia tapti lyderėmis pasaulinėse kvantinėse lenktynėse.
• Australija: Australija įsteigė keletą pasaulinio lygio kvantinės kompiuterijos tyrimų centrų, kurie daugiausia dėmesio skiria tiek kvantinės įrangos, tiek algoritmų kūrimui.

Išvada

Hibridiniai kvantinio mašininio mokymosi algoritmai yra perspektyvus būdas panaudoti kvantinių kompiuterių galią artimiausiu metu. Sujungdami klasikinių ir kvantinių skaičiavimų stipriąsias puses, šie algoritmai suteikia galimybę spręsti sudėtingas problemas įvairiose srityse, nuo vaistų atradimo iki finansinio modeliavimo. Nors išlieka didelių iššūkių, nuolatinės mokslinių tyrimų ir plėtros pastangos atveria kelią ateičiai, kurioje kvantinė kompiuterija atliks svarbų vaidmenį mašininiame mokymesi ir dirbtiniame intelekte. Bręstant šiai sričiai, galime tikėtis dar daugiau novatoriškų hibridinių algoritmų, atveriančių naujas galimybes moksliniams atradimams ir technologinei pažangai. Pasaulinės šios technologijos pasekmės yra didžiulės, siūlančios potencialą spręsti kai kurias iš aktualiausių pasaulio problemų.