ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ്: മെച്ചപ്പെട്ട പ്രകടനത്തിനായി ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു

ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ് (QML) എന്നത് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ തത്വങ്ങളെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വളർന്നുവരുന്ന മേഖലയാണ്. പൂർണ്ണമായും തെറ്റുകൾ തിരുത്താൻ കഴിവുള്ള ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇപ്പോഴും വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണെങ്കിലും, സമീപകാല ക്വാണ്ടം ഉപകരണങ്ങൾ, നോയിസി ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ്-സ്കെയിൽ ക്വാണ്ടം (NISQ) കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നു, സൂപ്പർപൊസിഷൻ, എൻടാംഗിൾമെൻ്റ് തുടങ്ങിയ ക്വാണ്ടം പ്രതിഭാസങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി നിർദ്ദിഷ്ട മെഷീൻ ലേണിംഗ് ജോലികൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ സാധ്യത നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ NISQ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ക്യൂബിറ്റുകളുടെ എണ്ണം, കോഹെറൻസ് സമയം, ഗേറ്റ് ഫിഡിലിറ്റി എന്നിവയിൽ പരിമിതികളുണ്ട്. ഇവിടെയാണ് ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ പ്രസക്തമാകുന്നത്.

എന്താണ് ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ?

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ ക്ലാസിക്കൽ, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളവയാണ്. ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിന്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഗങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ ഒരു ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറിനെ ഒരു സഹ-പ്രോസസ്സറായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, അതേസമയം ബാക്കിയുള്ള കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറിലാണ് നടത്തുന്നത്. പൂർണ്ണമായും തെറ്റുകൾ തിരുത്താൻ കഴിവുള്ള ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ആവശ്യമില്ലാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഗവേഷകരെയും പ്രാക്ടീഷണർമാരെയും അനുവദിക്കുന്നതിനാൽ, ഈ സമീപനം NISQ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഹൈബ്രിഡ് QML-ന് പിന്നിലെ പ്രധാന ആശയം, ഒരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടാസ്ക്കിനെ ക്വാണ്ടം അല്ലെങ്കിൽ ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷന് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഘടകങ്ങളായി വിഭജിക്കുക എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി ചെലവേറിയ ഒരു പ്രത്യേക ലീനിയർ ആൾജിബ്ര പ്രവർത്തനം കാര്യക്ഷമമായി നിർവഹിക്കാൻ ഒരു ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, അതേസമയം ബാക്കിയുള്ള ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗും മോഡൽ പരിശീലനവും ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടർ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ

ഒരു സാധാരണ ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലിൽ താഴെ പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു:

• ക്ലാസിക്കൽ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ്: ക്വാണ്ടം പ്രോസസ്സിംഗിന് അനുയോജ്യമായ ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ നടത്തുന്ന ഫീച്ചർ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ, ഡാറ്റാ എൻകോഡിംഗ്, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ ടെക്‌നിക്കുകൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടാം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷനിൽ, ഒരു ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നതിനുമുമ്പ് ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ സവിശേഷതകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ ക്ലാസിക്കൽ ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
• ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ട്: ഇത് മോഡലിന്റെ ക്വാണ്ടം ഘടകമാണ്, സാധാരണയായി ഒരു NISQ ഉപകരണത്തിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ട് എൻകോഡ് ചെയ്ത ഡാറ്റയിൽ ഒരു പ്രത്യേക കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ നടത്തുന്നു, സൂപ്പർപൊസിഷൻ, എൻടാംഗിൾമെൻ്റ് തുടങ്ങിയ ക്വാണ്ടം പ്രതിഭാസങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. സർക്യൂട്ടിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ പലപ്പോഴും പരിശീലന പ്രക്രിയയിൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
• അളവെടുപ്പ്: ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടേഷന് ശേഷം, ക്വാണ്ടം അവസ്ഥ അളക്കുന്നു. അളവെടുപ്പിന്റെ ഫലങ്ങൾ ക്ലാസിക്കൽ ഡാറ്റയാണ്, അത് ഒരു ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതത്തിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി ഉപയോഗിക്കാം.
• ക്ലാസിക്കൽ പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ്സിംഗ്: ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടിൽ നിന്നുള്ള അളവെടുപ്പ് ഫലങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും മോഡലിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനോ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനോ അവ ഉപയോഗിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഘട്ടം ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറിലാണ് നടത്തുന്നത്.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ലൂപ്പ്: ഹൈബ്രിഡ് മോഡലിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടിന്റെയും കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ ക്ലാസിക്കൽ മോഡലിന്റെയും പാരാമീറ്ററുകൾ ആവർത്തിച്ച് ക്രമീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആവശ്യമുള്ള കൃത്യത കൈവരിക്കുന്നതുവരെ ഈ ലൂപ്പ് തുടരുന്നു.

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ തരങ്ങൾ

വിവിധതരം ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, ഓരോന്നിനും അതിൻ്റേതായ ശക്തിയും ബലഹീനതയുമുണ്ട്. ഏറ്റവും പ്രചാരമുള്ള ചില തരങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

വേരിയേഷണൽ ക്വാണ്ടം ഐഗൻസോൾവർ (VQE)

ഒരു ക്വാണ്ടം സിസ്റ്റത്തിന്റെ ഗ്രൗണ്ട് സ്റ്റേറ്റ് എനർജി കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് അൽഗോരിതം ആണ് VQE. ഒരു ട്രയൽ വേവ് ഫംഗ്ഷൻ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും അതിന്റെ ഊർജ്ജം അളക്കുന്നതിനും ഇത് ഒരു ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അതേസമയം ഊർജ്ജം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ട്രയൽ വേവ് ഫംഗ്ഷന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം കെമിസ്ട്രി സിമുലേഷനുകൾക്കും മെറ്റീരിയൽ സയൻസിനും VQE പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഉദാഹരണം: മെറ്റീരിയൽ കണ്ടെത്തലിൽ, ഒരു തന്മാത്രയുടെയോ മെറ്റീരിയലിന്റെയോ ഇലക്ട്രോണിക് ഘടനയെ അനുകരിക്കാൻ VQE ഉപയോഗിക്കാം. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ഒരു ട്രയൽ ഇലക്ട്രോണിക് കോൺഫിഗറേഷന്റെ ഊർജ്ജം കണക്കാക്കുന്നു, കൂടാതെ ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസർ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഊർജ്ജം (ഗ്രൗണ്ട് സ്റ്റേറ്റ്) കണ്ടെത്തുന്നതുവരെ കോൺഫിഗറേഷന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു. ഈ വിവരങ്ങൾ മെറ്റീരിയലിന്റെ ഗുണവിശേഷങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം.

ക്വാണ്ടം അപ്രോക്സിമേറ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അൽഗോരിതം (QAOA)

കോമ്പിനേറ്റോറിയൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഏകദേശ പരിഹാരങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഹൈബ്രിഡ് അൽഗോരിതം ആണ് QAOA. ഇത് സൊല്യൂഷൻ സ്പേസ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ ഒരു ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറും തിരയലിനെ നയിക്കാൻ ഒരു ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ട്രാവലിംഗ് സെയിൽസ്മാൻ പ്രശ്നം, ഗ്രാഫ് പാർട്ടീഷനിംഗ്, MAX-CUT തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് QAOA പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഉദാഹരണം: ഡെലിവറി റൂട്ടുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു ലോജിസ്റ്റിക്സ് കമ്പനിയെ പരിഗണിക്കുക. യാത്രാ ദൂരവും സമയവും കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു മികച്ച റൂട്ട് കണ്ടെത്താൻ QAOA ഉപയോഗിക്കാം, ധാരാളം ഡെലിവറി ലൊക്കേഷനുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ പോലും. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ വ്യത്യസ്ത റൂട്ട് കോമ്പിനേഷനുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസർ മികച്ച പരിഹാരങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന് ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതത്തിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു.

വേരിയേഷണൽ ക്വാണ്ടം ക്ലാസിഫയറുകൾ (VQCs) / ക്വാണ്ടം ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (QNNs)

VQCs അല്ലെങ്കിൽ QNNs എന്നിവ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ജോലികൾ നിർവഹിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടുകളാണ്. ഒരു ഹൈബ്രിഡ് സമീപനം ഉപയോഗിച്ചാണ് ഇവയെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്, ഇവിടെ ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ട് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ നടത്തുകയും ഒരു ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസർ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി സർക്യൂട്ടിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇവയെ ക്ലാസിക്കൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് സമാനമായി കാണുന്നു, പക്ഷേ ക്വാണ്ടം ഹാർഡ്‌വെയറിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നു. ഡാറ്റ ക്വാണ്ടം സ്റ്റേറ്റുകളിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യുകയും ക്വാണ്ടം ഗേറ്റുകൾ പഠിക്കാവുന്ന പാരാമീറ്ററുകളായി പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഉദാഹരണം: സാമ്പത്തിക തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തലിൽ, ഇടപാടുകളെ വഞ്ചനാപരം അല്ലെങ്കിൽ നിയമാനുസൃതം എന്ന് തരംതിരിക്കാൻ ഒരു VQC-യെ പരിശീലിപ്പിക്കാം. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ഇടപാട് ഡാറ്റ (ക്വാണ്ടം സ്റ്റേറ്റുകളിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്തത്) വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഒരു പ്രവചനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസർ ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു, ഇത് ക്ലാസിഫയറിന്റെ പ്രകടനം ആവർത്തിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

ക്വാണ്ടം സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ (QSVMs)

സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകളിലെ (SVMs) കേർണൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ വേഗത്തിലാക്കാൻ QSVM-കൾ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. SVM-കൾ ക്ലാസിഫിക്കേഷനും റിഗ്രഷനും വേണ്ടി ഉപയോഗിക്കുന്ന ശക്തമായ ഒരു ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ആണ്. കേർണൽ ഫംഗ്ഷൻ കണക്കാക്കാൻ ഒരു ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, QSVM-കൾക്ക് ചില ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വേഗത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും.

ഉദാഹരണം: മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ, തന്മാത്രകളെ മരുന്ന് പോലെയുള്ളവയോ അല്ലാത്തവയോ എന്ന് തരംതിരിക്കാൻ ഒരു QSVM ഉപയോഗിക്കാം. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ഒരു ക്വാണ്ടം കേർണൽ ഉപയോഗിച്ച് തന്മാത്രകൾ തമ്മിലുള്ള സമാനത കണക്കാക്കുന്നു, ഇത് പിന്നീട് ഒരു ക്ലാസിഫയറിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ SVM ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് സാധ്യതയുള്ള മരുന്ന് സ്ഥാനാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയെ ഗണ്യമായി വേഗത്തിലാക്കും.

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ പൂർണ്ണമായും ക്ലാസിക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ പൂർണ്ണമായും ക്വാണ്ടം സമീപനങ്ങളെക്കാൾ നിരവധി ഗുണങ്ങൾ നൽകുന്നു:

• NISQ ഉപകരണങ്ങൾക്കുള്ള അനുയോജ്യത: അവ NISQ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്, കാരണം അവ ക്ലാസിക്കൽ, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് ഗവേഷകർക്കും പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും പൂർണ്ണമായി തെറ്റുകൾ തിരുത്താൻ കഴിവുള്ള ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ആവശ്യമില്ലാതെ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• ക്വാണ്ടം നേട്ടത്തിനുള്ള സാധ്യത: നിർദ്ദിഷ്ട മെഷീൻ ലേണിംഗ് ജോലികൾക്ക് ക്വാണ്ടം നേട്ടം കൈവരിക്കാനുള്ള സാധ്യത അവ നൽകുന്നു. ഇതിനർത്ഥം, അറിയപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച ക്ലാസിക്കൽ അൽഗോരിതങ്ങളേക്കാൾ വേഗത്തിലോ കൃത്യതയിലോ ചില കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ അവയ്ക്ക് കഴിയും.
• അയവ്: അവ വളരെ അയവുള്ളതും വൈവിധ്യമാർന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കാൻ കഴിയുന്നവയുമാണ്. നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ കസ്റ്റം സൊല്യൂഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത ക്വാണ്ടം, ക്ലാസിക്കൽ ടെക്നിക്കുകളുടെ സംയോജനം അവ അനുവദിക്കുന്നു.
• വിഭവ കാര്യക്ഷമത: കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി തീവ്രമായ ജോലികൾ ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിലൂടെ, ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾക്ക് ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഭാരം കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും, ഇത് വിഭവങ്ങളുടെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ ഉപയോഗത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• മെച്ചപ്പെട്ട കൃത്യത: ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾക്ക് പൂർണ്ണമായും ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളേക്കാൾ ഉയർന്ന കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ചും സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ വെല്ലുവിളികൾ

അവയുടെ സാധ്യതകൾക്കിടയിലും, ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ നിരവധി വെല്ലുവിളികളും നേരിടുന്നു:

• ഹാർഡ്‌വെയർ പരിമിതികൾ: NISQ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ക്യൂബിറ്റുകളുടെ എണ്ണം, കോഹെറൻസ് സമയം, ഗേറ്റ് ഫിഡിലിറ്റി എന്നിവയിൽ പരിമിതികളുണ്ട്. ഈ പരിമിതികൾ ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകളുടെ പ്രകടനത്തെയും സ്കേലബിളിറ്റിയെയും ബാധിക്കും.
• ഡാറ്റാ എൻകോഡിംഗ്: ക്ലാസിക്കൽ ഡാറ്റയെ ക്വാണ്ടം സ്റ്റേറ്റുകളിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതും വിഭവങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളതുമാണ്. നല്ല പ്രകടനം കൈവരിക്കുന്നതിന് ശരിയായ എൻകോഡിംഗ് സ്കീം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി ചെലവേറിയതും പ്രത്യേക ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ആവശ്യമുള്ളതുമാണ്. ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടിനും ക്ലാസിക്കൽ മോഡലിനും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ പാരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ഒരു ദുഷ്കരമായ കാര്യമാണ്.
• സ്കേലബിളിറ്റി: നിലവിലെ ക്വാണ്ടം ഹാർഡ്‌വെയറിന്റെ പരിമിതികളും അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതയും കാരണം ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകളെ വലിയ പ്രശ്ന വലുപ്പങ്ങളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്.
• ക്വാണ്ടം എറർ കറക്ഷൻ: NISQ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പിശകുകൾ സംഭവിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, ഇത് ഫലങ്ങളുടെ കൃത്യതയെ ബാധിക്കും. പൂർണ്ണമായ ക്വാണ്ടം എറർ കറക്ഷൻ ഇതുവരെ ലഭ്യമല്ലെങ്കിലും, ശബ്ദത്തിന്റെ സ്വാധീനം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഗവേഷകർ എറർ മിറ്റിഗേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
• സംയോജന സങ്കീർണ്ണത: ക്വാണ്ടം, ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വിഭവങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം, ഇതിന് പ്രത്യേക സോഫ്റ്റ്‌വെയറും ഹാർഡ്‌വെയർ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും ആവശ്യമാണ്.

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾക്ക് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം വിപുലമായ സാധ്യതയുള്ള പ്രയോഗങ്ങളുണ്ട്, അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:

ഫിനാൻസ്

ഫിനാൻസിൽ, പോർട്ട്‌ഫോളിയോ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, റിസ്ക് മാനേജ്മെൻ്റ്, തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ, അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കായി ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണം: പോർട്ട്‌ഫോളിയോ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: റിസ്ക് ടോളറൻസ്, നിക്ഷേപ ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വിപണി സാഹചര്യങ്ങൾ തുടങ്ങിയ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് ഒരു ആസ്തികളുടെ പോർട്ട്‌ഫോളിയോ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു ഹൈബ്രിഡ് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാം. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറിന് വ്യത്യസ്ത പോർട്ട്‌ഫോളിയോ കോമ്പിനേഷനുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതേസമയം ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും റിസ്ക് കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം

ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ, മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, വ്യക്തിഗത വൈദ്യശാസ്ത്രം, രോഗനിർണയം എന്നിവയ്ക്കായി ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണം: മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ: മരുന്ന് തന്മാത്രകളും ടാർഗെറ്റ് പ്രോട്ടീനുകളും തമ്മിലുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തനങ്ങളെ അനുകരിക്കാൻ ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് സാധ്യതയുള്ള മരുന്ന് സ്ഥാനാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയുന്ന പ്രക്രിയയെ വേഗത്തിലാക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറിന് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി തീവ്രമായ തന്മാത്രാ സിമുലേഷനുകൾ നടത്താൻ കഴിയും, അതേസമയം ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും വിശകലനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

മെറ്റീരിയൽ സയൻസ്

മെറ്റീരിയൽ സയൻസിൽ, മെറ്റീരിയൽ കണ്ടെത്തൽ, മെറ്റീരിയൽ ഡിസൈൻ, മെറ്റീരിയൽ സ്വഭാവരൂപീകരണം എന്നിവയ്ക്കായി ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണം: മെറ്റീരിയൽ കണ്ടെത്തൽ: പുതിയ വസ്തുക്കളുടെ ശക്തി, ചാലകത, കാന്തികത തുടങ്ങിയ ഗുണവിശേഷങ്ങളെ അനുകരിക്കാൻ ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറിന് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി തീവ്രമായ ഇലക്ട്രോണിക് ഘടന കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ കഴിയും, അതേസമയം ക്ലാസിക്കൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും വിശകലനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

ലോജിസ്റ്റിക്സും സപ്ലൈ ചെയിൻ മാനേജ്മെന്റും

റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ്, സപ്ലൈ ചെയിൻ ഷെഡ്യൂളിംഗ് തുടങ്ങിയ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണം: റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, QAOA ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിന് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്

ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ AI ജോലികൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

ഉദാഹരണം: ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ: ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ചും സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക്, ഉയർന്ന കൃത്യതയോ കാര്യക്ഷമതയോ ഉപയോഗിച്ച് ചിത്രങ്ങളെ തരംതിരിക്കാൻ VQC-കളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടർ ചിത്ര ഡാറ്റ (ക്വാണ്ടം സ്റ്റേറ്റുകളിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്തത്) വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഒരു പ്രവചനം നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രവചനങ്ങളുടെ കൃത്യതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ക്ലാസിക്കൽ ഒപ്റ്റിമൈസർ ക്വാണ്ടം സർക്യൂട്ടിന്റെ പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു.

ഭാവിയിലേക്കുള്ള ദിശകൾ

ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ മേഖല അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ഭാവിയിലെ ഗവേഷണ ദിശകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• പുതിയ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനം: ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾക്കായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പുതിയ ക്വാണ്ടം അൽഗോരിതങ്ങൾ ഗവേഷകർ വികസിപ്പിക്കുന്നു.
• NISQ ഉപകരണങ്ങളുടെ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: ക്വാണ്ടം ഹാർഡ്‌വെയറിലെ പുരോഗതി കൂടുതൽ ശക്തവും വിശ്വസനീയവുമായ NISQ ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• എറർ മിറ്റിഗേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുടെ വികസനം: NISQ ഉപകരണങ്ങളിലെ ശബ്ദത്തിന്റെ സ്വാധീനം ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് ഗവേഷകർ പുതിയ ടെക്നിക്കുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു.
• ക്വാണ്ടം സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകളുടെ വികസനം: ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും എളുപ്പമാക്കുന്നതിന് പുതിയ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടൂളുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു.
• പുതിയ പ്രയോഗങ്ങളുടെ പര്യവേക്ഷണം: വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിൽ ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകളുടെ പുതിയ പ്രയോഗങ്ങൾ ഗവേഷകർ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

ഉപസംഹാരം

മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു വാഗ്ദാനപരമായ സമീപനത്തെയാണ് ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്. ക്ലാസിക്കൽ, ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ശക്തി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ മോഡലുകൾക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്ക് ക്വാണ്ടം നേട്ടം കൈവരിക്കാൻ കഴിയും. വെല്ലുവിളികൾ നിലനിൽക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണ-വികസന ശ്രമങ്ങൾ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം ഹൈബ്രിഡ് ക്വാണ്ടം-ക്ലാസിക്കൽ മോഡലുകളുടെ വ്യാപകമായ സ്വീകാര്യതയ്ക്കും പ്രയോഗത്തിനും വഴിയൊരുക്കുന്നു. ക്വാണ്ടം സാങ്കേതികവിദ്യ പക്വത പ്രാപിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച്, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന്റെയും ഭാവി രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾക്ക് കൂടുതൽ പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.

പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ:

• വിവരങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കുക: ക്വാണ്ടം മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഹൈബ്രിഡ് മോഡലുകൾ എന്നീ മേഖലകളിലെ ഗവേഷണങ്ങളും സംഭവവികാസങ്ങളും തുടർച്ചയായി പിന്തുടരുക.
• ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരീക്ഷിക്കുക: ഹൈബ്രിഡ് QML മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ക്വാണ്ടം സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് കിറ്റുകൾ (SDK-കൾ) ഉപയോഗിക്കുക. പെന്നിലെയ്ൻ, സിർക്, ക്വിസ്കിറ്റ് എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
• സാധ്യതയുള്ള ഉപയോഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക: നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിനോ വ്യവസായത്തിനോ ഉള്ളിലെ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഹൈബ്രിഡ് QML മോഡലുകൾ എങ്ങനെ പ്രയോഗിക്കാമെന്ന് വിലയിരുത്തുക.
• വിദഗ്ധരുമായി സഹകരിക്കുക: വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകളും മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളും നേടുന്നതിന് ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് രംഗത്തെ ഗവേഷകരുമായും വിദഗ്ധരുമായും ഇടപഴകുക.
• ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള സമീപനം പരിഗണിക്കുക: വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായ വെല്ലുവിളികളെ നേരിടുന്നതിന് മുമ്പ് അനുഭവപരിചയം നേടുന്നതിനും വൈദഗ്ദ്ധ്യം വളർത്തുന്നതിനും ചെറുതും വ്യക്തമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ടതുമായ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക.