Русский

Глубокое погружение в гибридные алгоритмы QML, объединяющие классические и квантовые вычисления для новых приложений. Откройте для себя последние достижения и будущий потенциал.

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:

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:

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:

Проблемы и будущие направления

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

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

Глобальное влияние и приложения

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

Примеры международных исследований и разработок

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

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.