Квантовое машинное обучение: исследуя мощь гибридных алгоритмов

Квантовое машинное обучение (QML) представляет собой быстро развивающуюся область, которая стремится использовать мощь квантовых компьютеров для улучшения и ускорения задач машинного обучения. Хотя полномасштабные отказоустойчивые квантовые компьютеры все еще находятся на горизонте, эра зашумленных квантовых устройств промежуточного масштаба (NISQ) стимулировала разработку гибридных квантово-классических алгоритмов. Эти алгоритмы умело сочетают сильные стороны как классических, так и квантовых вычислительных ресурсов, предлагая путь к практическому квантовому преимуществу в ближайшей перспективе.

Что такое гибридные квантово-классические алгоритмы?

Гибридные алгоритмы разработаны для преодоления ограничений современных устройств NISQ, которые характеризуются ограниченным числом кубитов и значительным уровнем шума. Вместо того чтобы полагаться исключительно на квантовые вычисления, эти алгоритмы делегируют определенные задачи классическим компьютерам, создавая синергетический рабочий процесс. Обычно такие алгоритмы включают:

• Квантовый процессор (QPU): Квантовый компьютер выполняет вычисления, которые сложны или невозможны для классических компьютеров, такие как подготовка сложных квантовых состояний или эволюция квантовых систем.
• Классический процессор (CPU): Классический компьютер обрабатывает такие задачи, как предварительная обработка данных, оптимизация параметров и анализ результатов.
• Цикл связи и обратной связи: CPU и QPU итеративно обмениваются информацией, что позволяет алгоритму уточнять свои параметры и сходиться к решению.

Этот совместный подход позволяет исследователям изучать потенциал квантовых вычислений, не дожидаясь появления отказоустойчивых машин. Стратегически распределяя вычислительную нагрузку между классическими и квантовыми ресурсами, гибридные алгоритмы стремятся достичь превосходной производительности по сравнению с чисто классическими методами для конкретных задач машинного обучения.

Ключевые гибридные алгоритмы QML

Несколько гибридных алгоритмов QML стали перспективными кандидатами для ближайшего применения. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее известных примеров:

1. Вариационный квантовый вычислитель собственных значений (VQE)

Вариационный квантовый вычислитель собственных значений (VQE) — это гибридный алгоритм, предназначенный для нахождения энергии основного состояния квантовой системы. Он особенно важен для квантовой химии и материаловедения, где определение электронной структуры молекул и материалов имеет решающее значение.

Как работает VQE:

1. Подготовка анзаца: На QPU подготавливается параметризованная квантовая схема, известная как анзац. Анзац представляет собой пробную волновую функцию для квантовой системы.
2. Измерение энергии: Энергия квантовой системы измеряется с помощью QPU. Это включает в себя выполнение квантовых измерений и извлечение ожидаемых значений.
3. Классическая оптимизация: Классический оптимизатор настраивает параметры анзаца для минимизации измеренной энергии. Этот процесс оптимизации выполняется на CPU.
4. Итерация: Шаги 1-3 повторяются итеративно до тех пор, пока энергия не сойдется к минимальному значению, которое представляет собой энергию основного состояния системы.

Пример: VQE использовался для расчета энергии основного состояния небольших молекул, таких как водород (H₂) и гидрид лития (LiH). Исследователи из IBM, Google и других учреждений продемонстрировали симуляции VQE на реальном квантовом оборудовании, показав его потенциал для приложений в квантовой химии.

2. Квантовый алгоритм приближенной оптимизации (QAOA)

Квантовый алгоритм приближенной оптимизации (QAOA) — это гибридный алгоритм, предназначенный для решения задач комбинаторной оптимизации. Эти задачи включают поиск наилучшего решения из конечного набора возможностей и возникают в различных областях, включая логистику, финансы и планирование.

Как работает QAOA:

1. Кодирование задачи: Задача оптимизации кодируется в квантовый гамильтониан, который представляет собой энергетический ландшафт задачи.
2. Квантовая эволюция: QPU развивает квантовое состояние в соответствии с параметризованной квантовой схемой, предназначенной для исследования энергетического ландшафта.
3. Измерение: Измеряется конечное состояние квантовой системы, и на основе результатов измерений оценивается классическая функция стоимости.
4. Классическая оптимизация: Классический оптимизатор настраивает параметры квантовой схемы для минимизации функции стоимости.
5. Итерация: Шаги 2-4 повторяются итеративно до тех пор, пока функция стоимости не сойдется к минимальному значению, которое представляет собой оптимальное решение задачи.

Пример: QAOA применялся для решения задачи MaxCut — классической задачи комбинаторной оптимизации, цель которой — разделить вершины графа на два множества так, чтобы количество ребер, пересекающих эти множества, было максимальным. QAOA также изучался для применения в оптимизации портфеля и маршрутизации трафика.

3. Квантовые нейронные сети (QNN)

Квантовые нейронные сети (QNN) — это модели машинного обучения, которые используют квантовые вычисления для выполнения задач, традиционно решаемых классическими нейронными сетями. Гибридные QNN объединяют квантовые и классические компоненты для создания мощных и универсальных систем обучения.

Типы гибридных QNN:

• Классические нейронные сети, усиленные квантовыми компонентами: Эти сети используют квантовые схемы в качестве компонентов в рамках более крупной архитектуры классической нейронной сети. Например, квантовая схема может использоваться для выполнения нелинейной функции активации или для генерации карт признаков.
• Квантовые нейронные сети с классической поддержкой: Эти сети используют классические алгоритмы для предварительной обработки данных, оптимизации параметров или анализа результатов в сочетании с ядром квантовой нейронной сети.
• Вариационные квантовые схемы как нейронные сети: Сами VQE и QAOA можно рассматривать как формы квантовых нейронных сетей, где анзац или квантовая схема действуют как нейронная сеть, а классический оптимизатор выполняет процесс обучения.

Пример: Исследователи изучают использование квантовых сверточных нейронных сетей (QCNN) для задач распознавания изображений. Эти QCNN используют квантовые схемы для выполнения операций свертки, что потенциально может дать преимущества в скорости и эффективности по сравнению с классическими CNN. Кроме того, гибридные QNN исследовались для обработки естественного языка и обнаружения мошенничества.

4. Квантовые ядра

Квантовые ядра — это метод улучшения классических алгоритмов машинного обучения, в частности, машин опорных векторов (SVM), путем использования мощи квантовых карт признаков. Они представляют собой способ эффективного вычисления скалярных произведений в высокоразмерном квантовом пространстве признаков, что может привести к улучшению производительности классификации.

Как работают квантовые ядра:

1. Кодирование данных: Классические данные кодируются в квантовые состояния с помощью квантовой карты признаков. Эта карта преобразует данные в высокоразмерное гильбертово пространство.
2. Вычисление квантового ядра: Квантовый компьютер вычисляет функцию ядра, которая представляет собой скалярное произведение между квантовыми состояниями, соответствующими различным точкам данных. Это скалярное произведение эффективно вычисляется с использованием квантовой интерференции.
3. Классическое машинное обучение: Вычисленное квантовое ядро затем используется в качестве входных данных для классического алгоритма машинного обучения, такого как SVM, для задач классификации или регрессии.

Пример: Квантовые ядра показали свою перспективность в улучшении производительности SVM для таких задач, как классификация изображений и разработка лекарств. Используя способность квантовых компьютеров эффективно вычислять сложные скалярные произведения, квантовые ядра могут открыть новые возможности для классических алгоритмов машинного обучения.

Преимущества гибридных алгоритмов QML

Гибридные алгоритмы QML предлагают несколько потенциальных преимуществ по сравнению с чисто классическими методами машинного обучения:

• Потенциал для квантового преимущества: Для определенных задач гибридные алгоритмы могут достичь квантового преимущества, то есть они могут решать задачу быстрее или точнее, чем лучшие известные классические алгоритмы.
• Адаптивность к устройствам NISQ: Гибридные алгоритмы разработаны с учетом ограничений современных устройств NISQ, что делает их практичным подходом для квантовых вычислений в ближайшей перспективе.
• Эффективность использования ресурсов: Распределяя вычислительную нагрузку между классическими и квантовыми ресурсами, гибридные алгоритмы могут оптимизировать использование ресурсов и снизить общие вычислительные затраты.
• Извлечение новых признаков: Квантовые схемы могут использоваться для создания новых карт признаков, которые сложно или невозможно сгенерировать с помощью классических методов, что потенциально ведет к улучшению производительности машинного обучения.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на свою перспективность, гибридные алгоритмы QML также сталкиваются с несколькими проблемами:

• Подавление шума: Устройства NISQ по своей природе зашумлены, что может ухудшить производительность квантовых вычислений. Разработка эффективных методов подавления шума имеет решающее значение для достижения практического квантового преимущества.
• Масштабируемость: Масштабирование гибридных алгоритмов для решения более крупных и сложных задач требует дальнейших достижений как в области квантового оборудования, так и в методах классической оптимизации.
• Проектирование алгоритмов: Разработка эффективных и действенных гибридных алгоритмов требует глубокого понимания принципов как квантовых вычислений, так и машинного обучения.
• Бенчмаркинг и валидация: Тщательный бенчмаркинг и валидация производительности гибридных алгоритмов необходимы для демонстрации их превосходства над классическими методами.

Будущее гибридных алгоритмов QML выглядит светлым, и текущие исследования сосредоточены на решении этих проблем и изучении новых приложений. Ключевые направления включают:

• Разработка более надежных методов подавления шума.
• Улучшение масштабируемости квантового оборудования и методов классической оптимизации.
• Проектирование новых квантовых схем и гибридных алгоритмов, адаптированных к конкретным задачам машинного обучения.
• Изучение использования квантового машинного обучения для разработки лекарств, материаловедения, финансов и других областей.

Глобальное влияние и приложения

Потенциальное влияние квантового машинного обучения и, в частности, гибридных алгоритмов является глобальным и охватывает многочисленные отрасли. Рассмотрим несколько примеров:

• Разработка лекарств: Моделирование молекулярных взаимодействий с помощью VQE может ускорить открытие новых лекарств и методов лечения, решая глобальные проблемы здравоохранения. Международное сотрудничество между фармацевтическими компаниями и исследовательскими группами в области квантовых вычислений уже ведется.
• Материаловедение: Проектирование новых материалов с заданными свойствами с помощью квантового моделирования может революционизировать отрасли от хранения энергии до аэрокосмической промышленности. Исследователи из разных стран используют квантовые компьютеры для изучения новых материалов для батарей, солнечных элементов и других приложений.
• Финансовое моделирование: Оптимизация инвестиционных портфелей и обнаружение мошенничества с помощью QAOA и QNN могут повысить финансовую стабильность и безопасность. Финансовые учреждения по всему миру инвестируют в исследования в области квантовых вычислений, чтобы получить конкурентное преимущество.
• Оптимизация логистики и цепочек поставок: Оптимизация маршрутов и расписаний с помощью QAOA может повысить эффективность и снизить затраты в глобальных цепочках поставок. Компании изучают использование квантовых алгоритмов для оптимизации маршрутов доставки, складских операций и управления запасами.
• Искусственный интеллект: Усовершенствование классических алгоритмов машинного обучения с помощью квантовых ядер и QNN может привести к созданию более мощных и интеллектуальных систем ИИ. Это имеет последствия для множества областей, включая робототехнику, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

Примеры международных исследований и разработок

Область квантового машинного обучения действительно глобальна. Вот несколько примеров международных усилий, способствующих инновациям в этой области:

• Европа: Инициатива Европейского Союза Quantum Flagship финансирует многочисленные исследовательские проекты, направленные на развитие квантовых технологий, включая алгоритмы QML.
• Северная Америка: Университеты и исследовательские институты в США и Канаде активно занимаются исследованиями в области QML, получая значительное финансирование от государственных учреждений и частных компаний.
• Азия: Такие страны, как Китай, Япония и Южная Корея, делают значительные инвестиции в исследования и разработки в области квантовых вычислений, включая QML. Эти страны стремятся стать лидерами в глобальной квантовой гонке.
• Австралия: Австралия создала несколько центров квантовых вычислений мирового класса, специализирующихся на разработке как квантового оборудования, так и алгоритмов.

Заключение

Гибридные алгоритмы квантового машинного обучения представляют собой многообещающее направление для использования мощи квантовых компьютеров в ближайшей перспективе. Сочетая сильные стороны классических и квантовых вычислений, эти алгоритмы предлагают потенциал для решения сложных задач в различных областях, от разработки лекарств до финансового моделирования. Несмотря на серьезные проблемы, текущие исследования и разработки прокладывают путь к будущему, в котором квантовые вычисления будут играть значительную роль в машинном обучении и искусственном интеллекте. По мере развития этой области мы можем ожидать появления еще более инновационных гибридных алгоритмов, открывающих новые возможности для научных открытий и технологического прогресса. Глобальные последствия этой технологии огромны, и она может помочь в решении некоторых из самых насущных мировых проблем.