Latviešu

Dziļš ieskats kvantu mašīnmācīšanās (QML) hibrīda algoritmos, kas savieno klasisko un kvantu skaitļošanu, lai uzlabotu veiktspēju. Atklājiet jaunākos sasniegumus.

Kvantu mašīnmācīšanās: hibrīda algoritmu jaudas izpēte

Kvantu mašīnmācīšanās (QML) ir strauji augoša joma, kas cenšas izmantot kvantu datoru jaudu, lai uzlabotu un paātrinātu mašīnmācīšanās uzdevumus. Lai gan pilnībā kļūdu toleranti kvantu datori vēl ir tāla nākotne, Trokšņaino vidēja mēroga kvantu (NISQ) ierīču ēra ir veicinājusi hibrīda kvantu-klasisko algoritmu attīstību. Šie algoritmi gudri apvieno gan klasisko, gan kvantu skaitļošanas resursu stiprās puses, piedāvājot ceļu uz praktisku kvantu priekšrocību tuvākajā nākotnē.

Kas ir hibrīda kvantu-klasiskie algoritmi?

Hibrīda algoritmi ir izstrādāti, lai risinātu pašreizējo NISQ ierīču ierobežojumus, kuras raksturo ierobežots kubitu skaits un ievērojams troksnis. Tā vietā, lai paļautos tikai uz kvantu aprēķiniem, šie algoritmi deleģē noteiktus uzdevumus klasiskajiem datoriem, radot sinerģisku darbplūsmu. Parasti šie algoritmi ietver:

Šī sadarbības pieeja ļauj pētniekiem izpētīt kvantu skaitļošanas potenciālu, negaidot kļūdu tolerantu mašīnu parādīšanos. Stratēģiski sadalot skaitļošanas slodzi starp klasiskajiem un kvantu resursiem, hibrīda algoritmu mērķis ir sasniegt labāku veiktspēju salīdzinājumā ar tīri klasiskām metodēm konkrētām mašīnmācīšanās problēmām.

Galvenie hibrīda QML algoritmi

Vairāki hibrīda QML algoritmi ir parādījušies kā daudzsološi kandidāti tuvākā laika lietojumprogrammām. Apskatīsim dažus no visievērojamākajiem piemēriem:

1. Variāciju kvantu eigensolver (VQE)

Variāciju kvantu eigensolver (VQE) ir hibrīda algoritms, kas paredzēts kvantu sistēmas pamatstāvokļa enerģijas atrašanai. Tas ir īpaši svarīgs kvantu ķīmijā un materiālzinātnē, kur molekulu un materiālu elektroniskās struktūras noteikšana ir izšķiroša.

Kā darbojas VQE:

  1. Ansatz sagatavošana: Uz QPU tiek sagatavota parametrizēta kvantu shēma, kas pazīstama kā ansatz. Ansatz pārstāv kvantu sistēmas izmēģinājuma viļņu funkciju.
  2. Enerģijas mērīšana: Kvantu sistēmas enerģija tiek mērīta, izmantojot QPU. Tas ietver kvantu mērījumu veikšanu un sagaidāmo vērtību iegūšanu.
  3. Klasiskā optimizācija: Klasiskais optimizētājs pielāgo ansatz parametrus, lai minimizētu izmērīto enerģiju. Šis optimizācijas process tiek veikts uz CPU.
  4. Iterācija: 1.-3. soļi tiek iteratīvi atkārtoti, līdz enerģija konverģē uz minimālo vērtību, kas ir sistēmas pamatstāvokļa enerģija.

Piemērs: VQE ir izmantots, lai aprēķinātu mazu molekulu, piemēram, ūdeņraža (H2) un litija hidrīda (LiH), pamatstāvokļa enerģiju. Pētnieki IBM, Google un citās iestādēs ir demonstrējuši VQE simulācijas uz reālas kvantu aparatūras, parādot tā potenciālu kvantu ķīmijas lietojumprogrammās.

2. Kvantu aptuvenās optimizācijas algoritms (QAOA)

Kvantu aptuvenās optimizācijas algoritms (QAOA) ir hibrīda algoritms, kas paredzēts kombinatoriskās optimizācijas problēmu risināšanai. Šīs problēmas ietver labākā risinājuma atrašanu no ierobežota iespēju kopuma, un tās rodas dažādās jomās, tostarp loģistikā, finansēs un plānošanā.

Kā darbojas QAOA:

  1. Problēmas kodēšana: Optimizācijas problēma tiek kodēta kvantu Hamiltoniānā, kas pārstāv problēmas enerģijas ainavu.
  2. Kvantu evolūcija: QPU attīsta kvantu stāvokli saskaņā ar parametrizētu kvantu shēmu, kas ir izstrādāta, lai izpētītu enerģijas ainavu.
  3. Mērīšana: Tiek mērīts kvantu sistēmas galīgais stāvoklis, un, pamatojoties uz mērījumu rezultātiem, tiek novērtēta klasiskā izmaksu funkcija.
  4. Klasiskā optimizācija: Klasiskais optimizētājs pielāgo kvantu shēmas parametrus, lai minimizētu izmaksu funkciju.
  5. Iterācija: 2.-4. soļi tiek iteratīvi atkārtoti, līdz izmaksu funkcija konverģē uz minimālo vērtību, kas ir problēmas optimālais risinājums.

Piemērs: QAOA ir piemērots MaxCut problēmas risināšanai, kas ir klasiska kombinatoriskās optimizācijas problēma, kur mērķis ir sadalīt grafa virsotnes divās kopās tā, lai maksimizētu šķērsojošo šķautņu skaitu starp kopām. QAOA ir arī izpētīts portfeļa optimizācijas un satiksmes maršrutēšanas lietojumprogrammām.

3. Kvantu neironu tīkli (QNN)

Kvantu neironu tīkli (QNN) ir mašīnmācīšanās modeļi, kas izmanto kvantu skaitļošanu, lai veiktu uzdevumus, kurus tradicionāli veic klasiskie neironu tīkli. Hibrīda QNN apvieno kvantu un klasiskos komponentus, lai izveidotu jaudīgas un daudzpusīgas mācīšanās sistēmas.

Hibrīda QNN veidi:

Piemērs: Pētnieki pēta kvantu konvolucionālo neironu tīklu (QCNN) izmantošanu attēlu atpazīšanas uzdevumos. Šie QCNN izmanto kvantu shēmas, lai veiktu konvolūcijas operācijas, potenciāli piedāvājot priekšrocības ātruma un efektivitātes ziņā salīdzinājumā ar klasiskajiem CNN. Turklāt hibrīda QNN ir pētīti dabiskās valodas apstrādei un krāpšanas atklāšanai.

4. Kvantu kodoli

Kvantu kodoli ir tehnika klasisko mašīnmācīšanās algoritmu, īpaši atbalsta vektoru mašīnu (SVM), uzlabošanai, izmantojot kvantu pazīmju karšu jaudu. Tie ir veids, kā efektīvi aprēķināt skalāros reizinājumus augstas dimensijas kvantu pazīmju telpā, kas var novest pie uzlabotas klasifikācijas veiktspējas.

Kā darbojas kvantu kodoli:

  1. Datu kodēšana: Klasiskie dati tiek kodēti kvantu stāvokļos, izmantojot kvantu pazīmju karti. Šī karte pārveido datus augstas dimensijas Hilberta telpā.
  2. Kvantu kodola aprēķināšana: Kvantu dators aprēķina kodola funkciju, kas ir skalārais reizinājums starp kvantu stāvokļiem, kas atbilst dažādiem datu punktiem. Šis skalārais reizinājums tiek efektīvi aprēķināts, izmantojot kvantu interferenci.
  3. Klasiskā mašīnmācīšanās: Aprēķinātais kvantu kodols tiek izmantots kā ievaddati klasiskajam mašīnmācīšanās algoritmam, piemēram, SVM, klasifikācijas vai regresijas uzdevumiem.

Piemērs: Kvantu kodoli ir parādījuši daudzsološus rezultātus, uzlabojot SVM veiktspēju tādos uzdevumos kā attēlu klasifikācija un zāļu atklāšana. Izmantojot kvantu datoru spēju efektīvi aprēķināt sarežģītus skalāros reizinājumus, kvantu kodoli var pavērt jaunas iespējas klasiskajiem mašīnmācīšanās algoritmiem.

Hibrīda QML algoritmu priekšrocības

Hibrīda QML algoritmi piedāvā vairākas potenciālas priekšrocības salīdzinājumā ar tīri klasiskām mašīnmācīšanās metodēm:

Izaicinājumi un nākotnes virzieni

Neskatoties uz to daudzsološajām īpašībām, hibrīda QML algoritmi saskaras arī ar vairākiem izaicinājumiem:

Hibrīda QML algoritmu nākotne ir gaiša, un notiekošie pētījumi ir vērsti uz šo izaicinājumu risināšanu un jaunu lietojumprogrammu izpēti. Galvenās uzmanības jomas ietver:

Globālā ietekme un pielietojumi

Kvantu mašīnmācīšanās un īpaši hibrīda algoritmu potenciālā ietekme ir globāla un aptver daudzas nozares. Apskatīsim dažus piemērus:

Starptautiskās pētniecības un attīstības piemēri

Kvantu mašīnmācīšanās joma ir patiesi globāla. Šeit ir daži piemēri starptautiskiem centieniem, kas veicina inovāciju šajā jomā:

Noslēgums

Hibrīda kvantu mašīnmācīšanās algoritmi ir daudzsološs virziens, lai tuvākajā nākotnē izmantotu kvantu datoru jaudu. Apvienojot klasiskās un kvantu skaitļošanas stiprās puses, šie algoritmi piedāvā potenciālu risināt sarežģītas problēmas dažādās jomās, sākot no zāļu atklāšanas līdz finanšu modelēšanai. Lai gan joprojām pastāv ievērojami izaicinājumi, notiekošie pētniecības un attīstības centieni bruģē ceļu uz nākotni, kurā kvantu skaitļošanai būs nozīmīga loma mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta jomā. Laukam attīstoties, mēs varam sagaidīt vēl inovatīvāku hibrīda algoritmu parādīšanos, kas pavērs jaunas iespējas zinātniskiem atklājumiem un tehnoloģiskam progresam. Šīs tehnoloģijas globālā ietekme ir milzīga, piedāvājot potenciālu risināt dažas no pasaules aktuālākajām problēmām.