Kvantu mašīnmācīšanās: Hibrīdmodeļu izmantošana uzlabotai veiktspējai

Kvantu mašīnmācīšanās (QML) ir jauna nozare, kas apvieno kvantu skaitļošanas principus ar mašīnmācīšanās algoritmiem. Lai gan pilnībā kļūdnoturīgi kvantu datori vēl tiek izstrādāti, tuvākā laika kvantu ierīces, ko bieži dēvē par trokšņainiem vidēja mēroga kvantu (NISQ) datoriem, piedāvā potenciālu paātrināt konkrētus mašīnmācīšanās uzdevumus, izmantojot kvantu parādības, piemēram, superpozīciju un sapinšanos. Tomēr šīm NISQ ierīcēm ir ierobežojumi attiecībā uz kubitu skaitu, koherences laiku un vārtu precizitāti. Tieši šeit savu lomu spēlē hibrīdmodeļi.

Kas ir hibrīdie kvantu-klasiskie modeļi?

Hibrīdie kvantu-klasiskie modeļi ir izstrādāti, lai izmantotu gan klasisko, gan kvantu datoru stiprās puses. Tie ietver kvantu datora izmantošanu kā līdzprocesoru, lai paātrinātu noteiktas mašīnmācīšanās algoritma daļas, kamēr pārējie aprēķini tiek veikti klasiskajā datorā. Šī pieeja ir īpaši noderīga NISQ ierīcēm, ļaujot pētniekiem un praktiķiem izpētīt kvantu skaitļošanas potenciālu mašīnmācīšanās jomā, neprasot pilnībā kļūdnoturīgus kvantu datorus.

Hibrīdās QML pamatideja ir sadalīt mašīnmācīšanās uzdevumu komponentos, kas ir vispiemērotākie vai nu kvantu, vai klasiskajai skaitļošanai. Piemēram, kvantu dators varētu tikt izmantots, lai efektīvi veiktu specifisku lineārās algebras operāciju, kas ir skaitļošanas ziņā dārga klasiskajam datoram, kamēr klasiskais dators apstrādā pārējo datu apstrādi un modeļa apmācību.

Hibrīdo kvantu-klasisko modeļu galvenās sastāvdaļas

Tipisks hibrīdais kvantu-klasiskais modelis sastāv no šādām sastāvdaļām:

• Klasiskā priekšapstrāde: Tā ietver datu sagatavošanu formātā, kas piemērots kvantu apstrādei. Tas var ietvert pazīmju ieguvi, datu kodēšanu un dimensiju samazināšanas metodes, kas veiktas klasiskajā datorā. Piemēram, attēlu atpazīšanā var izmantot klasiskās attēlu apstrādes metodes, lai iegūtu attiecīgās pazīmes no attēla, pirms dati tiek ievadīti kvantu shēmā.
• Kvantu shēma: Šis ir modeļa kvantu komponents, kas parasti tiek realizēts NISQ ierīcē. Kvantu shēma veic specifisku aprēķinu ar kodētajiem datiem, izmantojot kvantu parādības, piemēram, superpozīciju un sapinšanos. Shēmas parametri bieži tiek optimizēti apmācības procesā.
• Mērīšana: Pēc kvantu aprēķina tiek mērīts kvantu stāvoklis. Mērījumu rezultāti ir klasiski dati, kurus var izmantot kā ievaddatus klasiskās mašīnmācīšanās algoritmam.
• Klasiskā pēcapstrāde: Tā ietver mērījumu rezultātu apstrādi no kvantu shēmas un to izmantošanu, lai atjauninātu modeļa parametrus vai veiktu prognozes. Šis solis tiek veikts klasiskajā datorā.
• Optimizācijas cikls: Tiek izmantots klasisks optimizācijas algoritms, lai iteratīvi pielāgotu kvantu shēmas un/vai klasiskā modeļa parametrus, lai uzlabotu hibrīdmodeļa kopējo veiktspēju. Šis cikls turpinās, līdz tiek sasniegts vēlamais precizitātes līmenis.

Hibrīdo kvantu-klasisko modeļu veidi

Ir izstrādāti vairāki hibrīdo kvantu-klasisko modeļu veidi, katram no tiem ir savas stiprās un vājās puses. Daži no populārākajiem veidiem ir:

Variāciju kvantu īpašvērtību risinātājs (VQE)

VQE ir hibrīds algoritms, ko izmanto, lai atrastu kvantu sistēmas pamatstāvokļa enerģiju. Tas izmanto kvantu datoru, lai sagatavotu izmēģinājuma viļņu funkciju un izmērītu tās enerģiju, kamēr klasiskais dators tiek izmantots, lai optimizētu izmēģinājuma viļņu funkcijas parametrus, lai minimizētu enerģiju. VQE ir īpaši noderīgs kvantu ķīmijas simulācijās un materiālzinātnē.

Piemērs: Materiālu atklāšanā VQE var izmantot, lai simulētu molekulas vai materiāla elektronisko struktūru. Kvantu dators aprēķina izmēģinājuma elektroniskās konfigurācijas enerģiju, un klasiskais optimizētājs pielāgo konfigurācijas parametrus, līdz tiek atrasta minimālā enerģija (pamatstāvoklis). Šo informāciju pēc tam var izmantot, lai prognozētu materiāla īpašības.

Kvantu aptuvenās optimizācijas algoritms (QAOA)

QAOA ir hibrīds algoritms, ko izmanto, lai atrastu aptuvenus risinājumus kombinatoriskās optimizācijas problēmām. Tas izmanto kvantu datoru, lai izpētītu risinājumu telpu, un klasisko datoru, lai vadītu meklēšanu. QAOA ir īpaši noderīgs tādām problēmām kā ceļojošā pārdevēja problēma, grafu sadalīšana un MAX-CUT.

Piemērs: Iedomājieties loģistikas uzņēmumu, kas cenšas optimizēt piegādes maršrutus. QAOA varētu izmantot, lai atrastu gandrīz optimālu maršrutu, kas samazina ceļa attālumu un laiku, pat ja ir liels piegādes vietu skaits. Kvantu dators izpēta dažādas maršrutu kombinācijas, un klasiskais optimizētājs pielāgo kvantu algoritma parametrus, lai koncentrētos uz daudzsološiem risinājumiem.

Variāciju kvantu klasifikatori (VQC) / Kvantu neironu tīkli (QNN)

VQC vai QNN ir kvantu shēmas, kas paredzētas klasifikācijas uzdevumu veikšanai. Tie tiek apmācīti, izmantojot hibrīdu pieeju, kur kvantu shēma veic klasifikāciju, un klasiskais optimizētājs pielāgo shēmas parametrus, lai uzlabotu precizitāti. Tie tiek uzskatīti par analogiem klasiskajiem neironu tīkliem, bet realizēti uz kvantu aparatūras. Dati tiek kodēti kvantu stāvokļos, un kvantu vārti darbojas kā apmācāmi parametri.

Piemērs: Finanšu krāpšanas atklāšanā VQC varētu apmācīt, lai klasificētu darījumus kā krāpnieciskus vai likumīgus. Kvantu dators analizē darījuma datus (kodētus kvantu stāvokļos) un veic prognozi. Klasiskais optimizētājs pielāgo kvantu shēmas parametrus, pamatojoties uz prognožu precizitāti, iteratīvi uzlabojot klasifikatora veiktspēju.

Kvantu atbalsta vektoru mašīnas (QSVM)

QSVM izmanto kvantu datorus, lai paātrinātu kodola aprēķinu atbalsta vektoru mašīnās (SVM). SVM ir spēcīgs klasiskās mašīnmācīšanās algoritms, ko izmanto klasifikācijai un regresijai. Izmantojot kvantu datoru kodola funkcijas aprēķināšanai, QSVM potenciāli var sasniegt eksponenciālus ātruma uzlabojumus noteiktām datu kopām.

Piemērs: Zāļu atklāšanā QSVM varētu izmantot, lai klasificētu molekulas kā zālēm līdzīgas vai nē. Kvantu dators aprēķina līdzību starp molekulām, izmantojot kvantu kodolu, ko pēc tam SVM izmanto, lai apmācītu klasifikatoru. Tas var ievērojami paātrināt potenciālo zāļu kandidātu identificēšanas procesu.

Hibrīdo kvantu-klasisko modeļu priekšrocības

Hibrīdie kvantu-klasiskie modeļi piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar tīri klasiskām vai tīri kvantu pieejām:

• Piemērotība NISQ ierīcēm: Tie ir labi piemēroti NISQ ierīcēm, jo izmanto gan klasisko, gan kvantu datoru stiprās puses, ļaujot pētniekiem un praktiķiem izpētīt kvantu skaitļošanas potenciālu, neprasot pilnībā kļūdnoturīgus kvantu datorus.
• Kvantu pārākuma potenciāls: Tie piedāvā potenciālu sasniegt kvantu pārākumu konkrētiem mašīnmācīšanās uzdevumiem. Tas nozīmē, ka tie var veikt noteiktus aprēķinus ātrāk vai precīzāk nekā labākie zināmie klasiskie algoritmi.
• Elastīgums: Tie ir ļoti elastīgi un var tikt pielāgoti plašam mašīnmācīšanās problēmu lokam. Tie ļauj apvienot dažādas kvantu un klasiskās metodes, lai radītu pielāgotus risinājumus, kas atbilst konkrētām vajadzībām.
• Resursu efektivitāte: Pārvirzot skaitļošanas ziņā intensīvus uzdevumus uz kvantu datoru, hibrīdmodeļi var samazināt klasisko datoru skaitļošanas slodzi, tādējādi nodrošinot efektīvāku resursu izmantošanu.
• Uzlabota precizitāte: Dažos gadījumos hibrīdmodeļi var sasniegt augstāku precizitāti nekā tīri klasiskie modeļi, īpaši strādājot ar sarežģītām datu kopām.

Hibrīdo kvantu-klasisko modeļu izaicinājumi

Neskatoties uz to potenciālu, hibrīdie kvantu-klasiskie modeļi saskaras arī ar vairākiem izaicinājumiem:

• Aparatūras ierobežojumi: NISQ ierīcēm ir ierobežojumi attiecībā uz kubitu skaitu, koherences laiku un vārtu precizitāti. Šie ierobežojumi var ietekmēt hibrīdmodeļu veiktspēju un mērogojamību.
• Datu kodēšana: Klasisko datu kodēšana kvantu stāvokļos var būt sarežģīta un resursietilpīga. Pareizas kodēšanas shēmas izvēle ir būtiska, lai sasniegtu labu veiktspēju.
• Optimizācija: Hibrīdmodeļu apmācība var būt skaitļošanas ziņā dārga un prasīt specializētas optimizācijas metodes. Optimālo parametru atrašana kvantu shēmai un klasiskajam modelim var būt sarežģīts uzdevums.
• Mērogojamība: Hibrīdmodeļu mērogošana lielākiem problēmu izmēriem var būt sarežģīta pašreizējās kvantu aparatūras ierobežojumu un algoritmu sarežģītības dēļ.
• Kvantu kļūdu labošana: NISQ ierīces ir pakļautas kļūdām, kas var ietekmēt rezultātu precizitāti. Lai gan pilna kvantu kļūdu labošana vēl nav pieejama, pētnieki pēta kļūdu mazināšanas metodes, lai samazinātu trokšņa ietekmi.
• Integrācijas sarežģītība: Kvantu un klasisko skaitļošanas resursu integrēšana var būt sarežģīta, prasot specializētu programmatūras un aparatūras infrastruktūru.

Hibrīdo kvantu-klasisko modeļu pielietojumi

Hibrīdajiem kvantu-klasiskajiem modeļiem ir plašs potenciālo pielietojumu klāsts dažādās nozarēs, tostarp:

Finanses

Finansēs hibrīdmodeļus var izmantot tādiem uzdevumiem kā portfeļa optimizācija, riska pārvaldība, krāpšanas atklāšana un algoritmiskā tirdzniecība.

Piemērs: Portfeļa optimizācija: Hibrīdmodeli varētu izmantot, lai optimizētu aktīvu portfeli, ņemot vērā dažādus faktorus, piemēram, riska toleranci, investīciju mērķus un tirgus apstākļus. Kvantu dators varētu efektīvi izpētīt dažādas portfeļa kombinācijas, kamēr klasiskais dators pārvalda datus un veic riska aprēķinus.

Veselības aprūpe

Veselības aprūpē hibrīdmodeļus var izmantot zāļu atklāšanai, medicīniskajai attēlveidošanai, personalizētajai medicīnai un slimību diagnostikai.

Piemērs: Zāļu atklāšana: Hibrīdmodeļus var izmantot, lai simulētu mijiedarbību starp zāļu molekulām un mērķa proteīniem, paātrinot potenciālo zāļu kandidātu identificēšanas procesu. Kvantu dators var veikt skaitļošanas ziņā intensīvas molekulārās simulācijas, kamēr klasiskais dators pārvalda datus un veic analīzi.

Materiālzinātne

Materiālzinātnē hibrīdmodeļus var izmantot materiālu atklāšanai, materiālu projektēšanai un materiālu raksturošanai.

Piemērs: Materiālu atklāšana: Hibrīdmodeļus var izmantot, lai simulētu jaunu materiālu īpašības, piemēram, to izturību, vadītspēju un magnētismu. Kvantu dators var veikt skaitļošanas ziņā intensīvus elektroniskās struktūras aprēķinus, kamēr klasiskais dators pārvalda datus un veic analīzi.

Loģistika un piegādes ķēdes pārvaldība

Hibrīdmodeļus var izmantot tādiem optimizācijas uzdevumiem kā maršrutu optimizācija, krājumu pārvaldība un piegādes ķēdes plānošana.

Piemērs: Maršrutu optimizācija: Kā minēts iepriekš, QAOA ir labi piemērots šīs problēmas risināšanai.

Mākslīgais intelekts

Hibrīdmodeļus var izmantot, lai uzlabotu dažādus AI uzdevumus, tostarp attēlu atpazīšanu, dabiskās valodas apstrādi un mašīnmācīšanos.

Piemērs: Attēlu atpazīšana: VQC var apmācīt, lai klasificētu attēlus ar augstāku precizitāti vai efektivitāti salīdzinājumā ar klasiskajiem modeļiem, īpaši sarežģītām datu kopām. Kvantu dators analizē attēla datus (kodētus kvantu stāvokļos) un veic prognozi. Klasiskais optimizētājs pielāgo kvantu shēmas parametrus, pamatojoties uz prognožu precizitāti.

Nākotnes virzieni

Hibrīdo kvantu-klasisko modeļu joma strauji attīstās. Nākotnes pētniecības virzieni ietver:

• Jaunu kvantu algoritmu izstrāde: Pētnieki izstrādā jaunus kvantu algoritmus, kas īpaši paredzēti hibrīdmodeļiem.
• NISQ ierīču uzlabošana: Kvantu aparatūras sasniegumi noved pie jaudīgākām un uzticamākām NISQ ierīcēm.
• Kļūdu mazināšanas metožu izstrāde: Pētnieki izstrādā jaunas metodes, lai mazinātu trokšņa ietekmi uz NISQ ierīcēm.
• Kvantu programmatūras rīku izstrāde: Tiek izstrādāti jauni programmatūras rīki, lai atvieglotu hibrīdo kvantu-klasisko modeļu projektēšanu, ieviešanu un testēšanu.
• Jaunu pielietojumu izpēte: Pētnieki pēta jaunus hibrīdmodeļu pielietojumus dažādās nozarēs.

Noslēgums

Hibrīdie kvantu-klasiskie modeļi ir daudzsološa pieeja, lai izmantotu kvantu skaitļošanas jaudu mašīnmācīšanās vajadzībām. Apvienojot gan klasisko, gan kvantu datoru stiprās puses, šie modeļi potenciāli var sasniegt kvantu pārākumu konkrētiem uzdevumiem. Lai gan izaicinājumi joprojām pastāv, nepārtraukti pētniecības un attīstības centieni paver ceļu plašākai hibrīdo kvantu-klasisko modeļu pieņemšanai un pielietošanai dažādās nozarēs. Kvantu tehnoloģijām nobriestot, ir sagaidāms, ka hibrīdmodeļiem būs arvien svarīgāka loma mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta nākotnes veidošanā.

Praktiski ieteikumi:

• Esiet informēti: Nepārtraukti sekojiet pētījumiem un attīstībai kvantu mašīnmācīšanās un hibrīdmodeļu jomā.
• Eksperimentējiet ar atvērtā koda rīkiem: Izmantojiet atvērtā koda kvantu programmatūras izstrādes komplektus (SDK), lai eksperimentētu ar hibrīdo QML modeļu izveidi un testēšanu. Piemēri ir PennyLane, Cirq un Qiskit.
• Identificējiet potenciālos lietošanas gadījumus: Novērtējiet, kā hibrīdos QML modeļus var pielietot, lai risinātu konkrētas problēmas jūsu organizācijā vai nozarē.
• Sadarbojieties ar ekspertiem: Sazinieties ar pētniekiem un ekspertiem kvantu skaitļošanas jomā, lai gūtu vērtīgas atziņas un norādījumus.
• Apsveriet pakāpenisku pieeju: Sāciet ar mazākiem, labi definētiem projektiem, lai gūtu pieredzi un veidotu kompetenci, pirms ķeraties pie lielākiem, sarežģītākiem izaicinājumiem.