Kvantinis mašininis mokymasis: hibridinių modelių panaudojimas našumui didinti

Kvantinis mašininis mokymasis (KMM) yra besiformuojanti sritis, jungianti kvantinės kompiuterijos principus su mašininio mokymosi algoritmais. Nors visiškai nuo klaidų apsaugoti kvantiniai kompiuteriai vis dar kuriami, artimiausios ateities kvantiniai įrenginiai, dažnai vadinami triukšmingais vidutinio masto kvantiniais (NISQ) kompiuteriais, suteikia galimybę pagreitinti tam tikras mašininio mokymosi užduotis, pasinaudojant tokiais kvantiniais reiškiniais kaip superpozicija ir susietis. Tačiau šie NISQ įrenginiai turi apribojimų, susijusių su kubitų skaičiumi, koherentiškumo laiku ir loginių vartų tikslumu. Štai čia ir pasitelkiami hibridiniai modeliai.

Kas yra hibridiniai kvantiniai-klasikiniai modeliai?

Hibridiniai kvantiniai-klasikiniai modeliai yra sukurti siekiant išnaudoti tiek klasikinių, tiek kvantinių kompiuterių stipriąsias puses. Jie apima kvantinio kompiuterio naudojimą kaip bendro procesoriaus, kad būtų pagreitintos konkrečios mašininio mokymosi algoritmo dalys, o likę skaičiavimai atliekami klasikiniame kompiuteryje. Šis metodas ypač naudingas NISQ įrenginiams, leidžiantis tyrėjams ir praktikams tyrinėti kvantinės kompiuterijos potencialą mašininiame mokymesi, nereikalaujant visiškai nuo klaidų apsaugotų kvantinių kompiuterių.

Pagrindinė hibridinio KMM idėja yra padalinti mašininio mokymosi užduotį į komponentus, kurie geriausiai tinka kvantiniam arba klasikiniam skaičiavimui. Pavyzdžiui, kvantinis kompiuteris gali būti naudojamas efektyviai atlikti specifinę tiesinės algebros operaciją, kuri yra skaičiavimo požiūriu brangi klasikiniame kompiuteryje, o klasikinis kompiuteris tvarko likusį duomenų apdorojimą ir modelio mokymą.

Pagrindiniai hibridinių kvantinių-klasikinių modelių komponentai

Tipišką hibridinį kvantinį-klasikinį modelį sudaro šie komponentai:

• Klasikinis pirminis apdorojimas: Tai apima duomenų paruošimą formatu, tinkamu kvantiniam apdorojimui. Tai gali apimti požymių išskyrimą, duomenų kodavimą ir dimensijų mažinimo metodus, atliekamus klasikiniame kompiuteryje. Pavyzdžiui, vaizdų atpažinime, klasikinės vaizdų apdorojimo technikos gali būti naudojamos norint išgauti svarbius požymius iš vaizdo prieš perduodant duomenis į kvantinę grandinę.
• Kvantinė grandinė: Tai yra kvantinė modelio dalis, paprastai įgyvendinama NISQ įrenginyje. Kvantinė grandinė atlieka specifinį skaičiavimą su užkoduotais duomenimis, pasinaudodama tokiais kvantiniais reiškiniais kaip superpozicija ir susietis. Grandinės parametrai dažnai optimizuojami mokymo proceso metu.
• Matavimas: Po kvantinio skaičiavimo, kvantinė būsena yra išmatuojama. Matavimo rezultatai yra klasikiniai duomenys, kurie gali būti naudojami kaip įvestis klasikiniam mašininio mokymosi algoritmui.
• Klasikinis galutinis apdorojimas: Tai apima matavimo rezultatų iš kvantinės grandinės apdorojimą ir jų naudojimą modelio parametrų atnaujinimui arba prognozių darymui. Šis žingsnis atliekamas klasikiniame kompiuteryje.
• Optimizavimo ciklas: Klasikinis optimizavimo algoritmas naudojamas iteratyviai koreguoti kvantinės grandinės ir (arba) klasikinio modelio parametrus, siekiant pagerinti bendrą hibridinio modelio našumą. Šis ciklas tęsiasi, kol pasiekiamas norimas tikslumo lygis.

Hibridinių kvantinių-klasikinių modelių tipai

Buvo sukurti keli hibridinių kvantinių-klasikinių modelių tipai, kiekvienas turintis savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Kai kurie iš populiariausių tipų apima:

Variacinis kvantinis tikrinių verčių sprendiklis (VQE)

VQE yra hibridinis algoritmas, naudojamas surasti kvantinės sistemos pagrindinės būsenos energiją. Jis naudoja kvantinį kompiuterį paruošti bandomąją bangos funkciją ir išmatuoti jos energiją, o klasikinis kompiuteris naudojamas optimizuoti bandomosios bangos funkcijos parametrus, siekiant sumažinti energiją. VQE ypač naudingas kvantinės chemijos simuliacijoms ir medžiagų mokslui.

Pavyzdys: Medžiagų atradime, VQE gali būti naudojamas simuliuoti molekulės ar medžiagos elektroninę struktūrą. Kvantinis kompiuteris apskaičiuoja bandomosios elektroninės konfigūracijos energiją, o klasikinis optimizatorius koreguoja konfigūracijos parametrus, kol randama minimali energija (pagrindinė būsena). Ši informacija gali būti naudojama prognozuoti medžiagos savybes.

Kvantinis apytikslis optimizavimo algoritmas (QAOA)

QAOA yra hibridinis algoritmas, naudojamas rasti apytikslius sprendimus kombinatorinio optimizavimo problemoms. Jis naudoja kvantinį kompiuterį tyrinėti sprendimų erdvę ir klasikinį kompiuterį vadovauti paieškai. QAOA ypač naudingas tokioms problemoms kaip keliaujančio pardavėjo problema, grafų skaidymas ir MAX-CUT.

Pavyzdys: Įsivaizduokite logistikos įmonę, bandančią optimizuoti pristatymo maršrutus. QAOA galėtų būti naudojamas rasti beveik optimalų maršrutą, kuris sumažintų kelionės atstumą ir laiką, net esant dideliam pristatymo vietų skaičiui. Kvantinis kompiuteris tyrinėja skirtingas maršrutų kombinacijas, o klasikinis optimizatorius koreguoja kvantinio algoritmo parametrus, kad sutelktų dėmesį į perspektyvius sprendimus.

Variaciniai kvantiniai klasifikatoriai (VQC) / Kvantiniai neuroniniai tinklai (QNN)

VQC arba QNN yra kvantinės grandinės, skirtos atlikti klasifikavimo užduotis. Jos yra mokomos naudojant hibridinį metodą, kur kvantinė grandinė atlieka klasifikavimą, o klasikinis optimizatorius koreguoja grandinės parametrus, siekiant pagerinti tikslumą. Jie laikomi klasikinių neuroninių tinklų analogais, bet įgyvendintais kvantinėje aparatinėje įrangoje. Duomenys yra koduojami į kvantines būsenas, o kvantiniai vartai veikia kaip mokomi parametrai.

Pavyzdys: Finansinių sukčiavimų aptikime, VQC galėtų būti apmokytas klasifikuoti transakcijas kaip apgaulingas arba teisėtas. Kvantinis kompiuteris analizuoja transakcijų duomenis (užkoduotus į kvantines būsenas) ir pateikia prognozę. Klasikinis optimizatorius koreguoja kvantinės grandinės parametrus remdamasis prognozių tikslumu, iteratyviai gerindamas klasifikatoriaus našumą.

Kvantinės atraminių vektorių mašinos (QSVM)

QSVM naudoja kvantinius kompiuterius, kad paspartintų branduolio skaičiavimą atraminių vektorių mašinose (SVM). SVM yra galingas klasikinis mašininio mokymosi algoritmas, naudojamas klasifikavimui ir regresijai. Naudojant kvantinį kompiuterį branduolio funkcijai apskaičiuoti, QSVM potencialiai gali pasiekti eksponentinį pagreitį tam tikriems duomenų rinkiniams.

Pavyzdys: Vaistų atradime, QSVM galėtų būti naudojamas klasifikuoti molekules kaip panašias į vaistus arba ne. Kvantinis kompiuteris apskaičiuoja molekulių panašumą naudodamas kvantinį branduolį, kurį SVM vėliau naudoja apmokyti klasifikatorių. Tai gali žymiai pagreitinti potencialių vaistų kandidatų nustatymo procesą.

Hibridinių kvantinių-klasikinių modelių privalumai

Hibridiniai kvantiniai-klasikiniai modeliai siūlo keletą privalumų, palyginti su grynai klasikiniais arba grynai kvantiniais metodais:

• Tinkamumas NISQ įrenginiams: Jie puikiai tinka NISQ įrenginiams, nes išnaudoja tiek klasikinių, tiek kvantinių kompiuterių stipriąsias puses, leidžiant tyrėjams ir praktikams tyrinėti kvantinės kompiuterijos potencialą, nereikalaujant visiškai nuo klaidų apsaugotų kvantinių kompiuterių.
• Kvantinio pranašumo potencialas: Jie siūlo galimybę pasiekti kvantinį pranašumą tam tikroms mašininio mokymosi užduotims. Tai reiškia, kad jie gali atlikti tam tikrus skaičiavimus greičiau arba tiksliau nei geriausi žinomi klasikiniai algoritmai.
• Lankstumas: Jie yra labai lankstūs ir gali būti pritaikyti plačiam mašininio mokymosi problemų spektrui. Jie leidžia derinti skirtingas kvantines ir klasikines technikas, kuriant individualius sprendimus, pritaikytus konkretiems poreikiams.
• Išteklių efektyvumas: Perduodami skaičiavimo požiūriu intensyvias užduotis kvantiniam kompiuteriui, hibridiniai modeliai gali sumažinti skaičiavimo naštą klasikiniams kompiuteriams, todėl ištekliai naudojami efektyviau.
• Pagerintas tikslumas: Kai kuriais atvejais hibridiniai modeliai gali pasiekti didesnį tikslumą nei grynai klasikiniai modeliai, ypač dirbant su sudėtingais duomenų rinkiniais.

Hibridinių kvantinių-klasikinių modelių iššūkiai

Nepaisant jų potencialo, hibridiniai kvantiniai-klasikiniai modeliai taip pat susiduria su keliais iššūkiais:

• Aparatinės įrangos apribojimai: NISQ įrenginiai turi apribojimų, susijusių su kubitų skaičiumi, koherentiškumo laiku ir loginių vartų tikslumu. Šie apribojimai gali paveikti hibridinių modelių našumą ir mastelį.
• Duomenų kodavimas: Klasikinių duomenų kodavimas į kvantines būsenas gali būti sudėtingas ir reikalaujantis daug išteklių. Tinkamo kodavimo schemos pasirinkimas yra labai svarbus norint pasiekti gerą našumą.
• Optimizavimas: Hibridinių modelių mokymas gali būti skaičiavimo požiūriu brangus ir reikalauti specializuotų optimizavimo technikų. Optimalių parametrų radimas kvantinei grandinei ir klasikiniam modeliui gali būti sunki užduotis.
• Mastelio keitimas: Hibridinių modelių pritaikymas didesnėms problemoms gali būti sudėtingas dėl dabartinės kvantinės aparatinės įrangos apribojimų ir algoritmų sudėtingumo.
• Kvantinių klaidų taisymas: NISQ įrenginiai yra linkę į klaidas, kurios gali paveikti rezultatų tikslumą. Nors pilnas kvantinių klaidų taisymas dar nėra prieinamas, tyrėjai tiria klaidų švelninimo technikas, siekdami sumažinti triukšmo poveikį.
• Integracijos sudėtingumas: Kvantinių ir klasikinių kompiuterinių išteklių integravimas gali būti sudėtingas, reikalaujantis specializuotos programinės ir aparatinės įrangos infrastruktūros.

Hibridinių kvantinių-klasikinių modelių pritaikymai

Hibridiniai kvantiniai-klasikiniai modeliai turi platų potencialių pritaikymų spektrą įvairiose pramonės šakose, įskaitant:

Finansai

Finansų srityje hibridiniai modeliai gali būti naudojami tokioms užduotims kaip portfelio optimizavimas, rizikos valdymas, sukčiavimo aptikimas ir algoritminė prekyba.

Pavyzdys: Portfelio optimizavimas: Hibridinis modelis galėtų būti naudojamas optimizuoti turto portfelį, atsižvelgiant į įvairius veiksnius, tokius kaip rizikos tolerancija, investavimo tikslai ir rinkos sąlygos. Kvantinis kompiuteris galėtų efektyviai tyrinėti skirtingas portfelio kombinacijas, o klasikinis kompiuteris valdytų duomenis ir atliktų rizikos skaičiavimus.

Sveikatos apsauga

Sveikatos apsaugoje hibridiniai modeliai gali būti naudojami vaistų atradimui, medicininiam vaizdavimui, personalizuotai medicinai ir ligų diagnostikai.

Pavyzdys: Vaistų atradimas: Hibridiniai modeliai gali būti naudojami simuliuoti sąveikas tarp vaistų molekulių ir tikslinių baltymų, pagreitinant potencialių vaistų kandidatų nustatymo procesą. Kvantinis kompiuteris gali atlikti skaičiavimo požiūriu intensyvias molekulines simuliacijas, o klasikinis kompiuteris valdo duomenis ir atlieka analizę.

Medžiagų mokslas

Medžiagų moksle hibridiniai modeliai gali būti naudojami medžiagų atradimui, projektavimui ir charakterizavimui.

Pavyzdys: Medžiagų atradimas: Hibridiniai modeliai gali būti naudojami simuliuoti naujų medžiagų savybes, tokias kaip jų stiprumas, laidumas ir magnetizmas. Kvantinis kompiuteris gali atlikti skaičiavimo požiūriu intensyvius elektroninės struktūros skaičiavimus, o klasikinis kompiuteris valdo duomenis ir atlieka analizę.

Logistika ir tiekimo grandinės valdymas

Hibridiniai modeliai gali būti naudojami optimizavimo problemoms, tokioms kaip maršruto optimizavimas, atsargų valdymas ir tiekimo grandinės planavimas.

Pavyzdys: Maršruto optimizavimas: Kaip minėta anksčiau, QAOA puikiai tinka šiai problemai spręsti.

Dirbtinis intelektas

Hibridiniai modeliai gali būti naudojami pagerinti įvairias DI užduotis, įskaitant vaizdų atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą ir mašininį mokymąsi.

Pavyzdys: Vaizdų atpažinimas: VQC gali būti apmokyti klasifikuoti vaizdus su didesniu tikslumu ar efektyvumu, palyginti su klasikiniais modeliais, ypač sudėtingiems duomenų rinkiniams. Kvantinis kompiuteris analizuoja vaizdo duomenis (užkoduotus į kvantines būsenas) ir pateikia prognozę. Klasikinis optimizatorius koreguoja kvantinės grandinės parametrus remdamasis prognozių tikslumu.

Ateities kryptys

Hibridinių kvantinių-klasikinių modelių sritis sparčiai vystosi. Ateities tyrimų kryptys apima:

• Naujų kvantinių algoritmų kūrimas: Tyrėjai kuria naujus kvantinius algoritmus, specialiai sukurtus hibridiniams modeliams.
• NISQ įrenginių tobulinimas: Kvantinės aparatinės įrangos pažanga lemia galingesnius ir patikimesnius NISQ įrenginius.
• Klaidų švelninimo technikų kūrimas: Tyrėjai kuria naujas technikas, skirtas sumažinti triukšmo poveikį NISQ įrenginiams.
• Kvantinių programinės įrangos įrankių kūrimas: Kuriami nauji programinės įrangos įrankiai, kad būtų lengviau projektuoti, įgyvendinti ir testuoti hibridinius kvantinius-klasikinius modelius.
• Naujų pritaikymų tyrinėjimas: Tyrėjai tyrinėja naujus hibridinių modelių pritaikymus įvairiose pramonės šakose.

Išvada

Hibridiniai kvantiniai-klasikiniai modeliai yra perspektyvus būdas panaudoti kvantinės kompiuterijos galią mašininiam mokymuisi. Derinant tiek klasikinių, tiek kvantinių kompiuterių stipriąsias puses, šie modeliai potencialiai gali pasiekti kvantinį pranašumą tam tikroms užduotims. Nors iššūkių išlieka, vykstantys moksliniai tyrimai ir plėtros darbai atveria kelią platesniam hibridinių kvantinių-klasikinių modelių pritaikymui įvairiose pramonės šakose. Kvantinėms technologijoms bręstant, tikimasi, kad hibridiniai modeliai vaidins vis svarbesnį vaidmenį formuojant mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto ateitį.

Praktinės įžvalgos:

• Būkite informuoti: Nuolat sekite tyrimus ir pokyčius kvantinio mašininio mokymosi ir hibridinių modelių srityje.
• Eksperimentuokite su atvirojo kodo įrankiais: Naudokite atvirojo kodo kvantinės programinės įrangos kūrimo rinkinius (SDK), kad eksperimentuotumėte kurdami ir testuodami hibridinius KMM modelius. Pavyzdžiai: PennyLane, Cirq ir Qiskit.
• Identifikuokite potencialius panaudojimo atvejus: Įvertinkite, kaip hibridiniai KMM modeliai gali būti pritaikyti sprendžiant konkrečias problemas jūsų organizacijoje ar pramonės šakoje.
• Bendradarbiaukite su ekspertais: Bendraukite su tyrėjais ir ekspertais kvantinės kompiuterijos srityje, kad gautumėte vertingų įžvalgų ir patarimų.
• Apsvarstykite laipsnišką požiūrį: Pradėkite nuo mažesnių, gerai apibrėžtų projektų, kad įgytumėte patirties ir sukauptumėte žinių prieš imdamiesi didesnių, sudėtingesnių iššūkių.