Kvantno strojno učenje: Izkoristek hibridnih modelov za izboljšano zmogljivost

Kvantno strojno učenje (QML) je nastajajoče področje, ki združuje načela kvantnega računanja z algoritmi strojnega učenja. Medtem ko so popolnoma na napake odporni kvantni računalniki še v razvoju, bližnje prihodnje kvantne naprave, pogosto imenovane Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) računalniki, ponujajo možnost pospešitve določenih nalog strojnega učenja z izkoriščanjem kvantnih pojavov, kot sta superpozicija in prepletenost. Vendar pa imajo te naprave NISQ omejitve glede števila qubitov, časa koherence in zvestobe vrat. Tukaj pridejo v poštev hibridni modeli.

Kaj so hibridni kvantno-klasični modeli?

Hibridni kvantno-klasični modeli so zasnovani za izkoriščanje prednosti tako klasičnih kot kvantnih računalnikov. Vključujejo uporabo kvantnega računalnika kot koprocesorja za pospešitev določenih delov algoritma strojnega učenja, medtem ko se preostanek izračunov izvaja na klasičnem računalniku. Ta pristop je še posebej uporaben za naprave NISQ, kar raziskovalcem in praktikom omogoča raziskovanje potenciala kvantnega računanja pri strojnem učenju, ne da bi zahtevali popolnoma na napake odporne kvantne računalnike.

Osnovna ideja za hibridni QML je razdelitev naloge strojnega učenja na komponente, ki so najprimernejše za kvantno ali klasično računanje. Na primer, kvantni računalnik bi se lahko uporabil za učinkovito izvajanje določene operacije linearne algebre, ki je računalniško zahtevna na klasičnem računalniku, medtem ko klasični računalnik obdeluje preostanek obdelave podatkov in usposabljanja modela.

Ključne komponente hibridnih kvantno-klasičnih modelov

Tipičen hibridni kvantno-klasični model je sestavljen iz naslednjih komponent:

• Klasična predobdelava: To vključuje pripravo podatkov v obliki, ki je primerna za kvantno obdelavo. To lahko vključuje ekstrakcijo značilnosti, kodiranje podatkov in tehnike zmanjševanja dimenzionalnosti, ki se izvajajo na klasičnem računalniku. Na primer, pri prepoznavanju slik se lahko uporabijo klasične tehnike obdelave slik za pridobivanje ustreznih značilnosti iz slike pred podajanjem podatkov v kvantni tokokrog.
• Kvantni tokokrog: To je kvantna komponenta modela, ki se običajno izvaja na napravi NISQ. Kvantni tokokrog izvede določen izračun na kodiranih podatkih, pri čemer izkorišča kvantne pojave, kot sta superpozicija in prepletenost. Parametri tokokroga so pogosto optimizirani med procesom usposabljanja.
• Merjenje: Po kvantnem računanju se izmeri kvantno stanje. Rezultati meritev so klasični podatki, ki se lahko uporabijo kot vhod v klasični algoritem strojnega učenja.
• Klasična post-obdelava: To vključuje obdelavo rezultatov meritev iz kvantnega tokokroga in njihovo uporabo za posodobitev parametrov modela ali ustvarjanje napovedi. Ta korak se izvede na klasičnem računalniku.
• Optimizacijska zanka: Klasični optimizacijski algoritem se uporablja za iterativno prilagajanje parametrov kvantnega tokokroga in/ali klasičnega modela za izboljšanje celotne zmogljivosti hibridnega modela. Ta zanka se nadaljuje, dokler ni dosežena želena raven natančnosti.

Vrste hibridnih kvantno-klasičnih modelov

Razvilo se je več vrst hibridnih kvantno-klasičnih modelov, od katerih ima vsak svoje prednosti in slabosti. Nekatere izmed najbolj priljubljenih vrst vključujejo:

Variacijski kvantni reševalec (VQE)

VQE je hibridni algoritem, ki se uporablja za iskanje energije osnovnega stanja kvantnega sistema. Uporablja kvantni računalnik za pripravo poskusne valovne funkcije in merjenje njene energije, medtem ko se klasični računalnik uporablja za optimizacijo parametrov poskusne valovne funkcije za minimiziranje energije. VQE je še posebej uporaben za simulacije kvantne kemije in znanosti o materialih.

Primer: Pri odkrivanju materialov se lahko VQE uporabi za simulacijo elektronske strukture molekule ali materiala. Kvantni računalnik izračuna energijo poskusne elektronske konfiguracije, klasični optimizator pa prilagodi parametre konfiguracije, dokler se ne najde minimalna energija (osnovno stanje). Te informacije se nato lahko uporabijo za napovedovanje lastnosti materiala.

Kvantni približni optimizacijski algoritem (QAOA)

QAOA je hibridni algoritem, ki se uporablja za iskanje približnih rešitev kombinatoričnih optimizacijskih problemov. Uporablja kvantni računalnik za raziskovanje prostora rešitev in klasični računalnik za vodenje iskanja. QAOA je še posebej uporaben za probleme, kot so problem trgovskega potnika, razdelitev grafov in MAX-CUT.

Primer: Razmislite o logističnem podjetju, ki poskuša optimizirati dostavne poti. QAOA bi se lahko uporabil za iskanje skoraj optimalne poti, ki zmanjšuje razdaljo in čas potovanja, tudi z velikim številom dostavnih lokacij. Kvantni računalnik raziskuje različne kombinacije poti, klasični optimizator pa prilagaja parametre kvantnega algoritma, da se osredotoči na obetavne rešitve.

Variacijski kvantni klasifikatorji (VQC) / Kvantne nevronske mreže (QNN)

VQC ali QNN so kvantni tokokrogi, zasnovani za izvajanje klasifikacijskih nalog. Usposobljeni so z uporabo hibridnega pristopa, kjer kvantni tokokrog izvaja klasifikacijo, klasični optimizator pa prilagaja parametre tokokroga za izboljšanje natančnosti. Ti se obravnavajo kot analogi klasičnih nevronskih mrež, vendar so implementirani na kvantni strojni opremi. Podatki so kodirani v kvantna stanja, kvantna vrata pa delujejo kot učni parametri.

Primer: Pri odkrivanju finančnih goljufij bi lahko VQC usposobili za klasifikacijo transakcij kot goljufive ali legitimne. Kvantni računalnik analizira podatke o transakcijah (kodirane v kvantna stanja) in naredi napoved. Klasični optimizator prilagaja parametre kvantnega tokokroga na podlagi točnosti napovedi in iterativno izboljšuje delovanje klasifikatorja.

Kvantni stroji podpornih vektorjev (QSVM)

QSVM izkoriščajo kvantne računalnike za pospešitev izračuna jedra v strojih podpornih vektorjev (SVM). SVM so zmogljiv klasični algoritem strojnega učenja, ki se uporablja za klasifikacijo in regresijo. Z uporabo kvantnega računalnika za izračun funkcije jedra lahko QSVM potencialno dosežejo eksponentne pospeške za določene nabora podatkov.

Primer: Pri odkrivanju zdravil bi se lahko QSVM uporabil za klasifikacijo molekul kot podobnih zdravilom ali ne. Kvantni računalnik izračuna podobnost med molekulami z uporabo kvantnega jedra, ki ga nato SVM uporabi za usposabljanje klasifikatorja. To lahko znatno pospeši postopek identifikacije potencialnih kandidatov za zdravila.

Prednosti hibridnih kvantno-klasičnih modelov

Hibridni kvantno-klasični modeli ponujajo več prednosti pred čisto klasičnimi ali čisto kvantnimi pristopi:

• Primernost za naprave NISQ: Primerni so za naprave NISQ, saj izkoriščajo prednosti klasičnih in kvantnih računalnikov, kar raziskovalcem in praktikom omogoča raziskovanje potenciala kvantnega računanja, ne da bi zahtevali popolnoma na napake odporne kvantne računalnike.
• Potencial za kvantno prednost: Ponujajo potencial za doseganje kvantne prednosti za določene naloge strojnega učenja. To pomeni, da lahko izvajajo določene izračune hitreje ali natančneje kot najboljši znani klasični algoritmi.
• Prilagodljivost: So zelo prilagodljivi in se lahko prilagodijo širokemu spektru problemov strojnega učenja. Omogočajo kombiniranje različnih kvantnih in klasičnih tehnik za ustvarjanje rešitev po meri, prilagojenih posebnim potrebam.
• Učinkovitost virov: Z razbremenitvijo računalniško intenzivnih nalog na kvantni računalnik lahko hibridni modeli zmanjšajo računalniško obremenitev klasičnih računalnikov, kar vodi k učinkovitejši uporabi virov.
• Izboljšana natančnost: V nekaterih primerih lahko hibridni modeli dosežejo večjo natančnost kot čisto klasični modeli, zlasti pri obravnavanju kompleksnih naborov podatkov.

Izzivi hibridnih kvantno-klasičnih modelov

Kljub svojemu potencialu se hibridni kvantno-klasični modeli soočajo tudi z več izzivi:

• Omejitve strojne opreme: Naprave NISQ imajo omejitve glede števila qubitov, časa koherence in zvestobe vrat. Te omejitve lahko vplivajo na delovanje in razširljivost hibridnih modelov.
• Kodiranje podatkov: Kodiranje klasičnih podatkov v kvantna stanja je lahko zahtevno in virno intenzivno. Izbira prave sheme kodiranja je ključnega pomena za doseganje dobrega delovanja.
• Optimizacija: Usposabljanje hibridnih modelov je lahko računalniško drago in zahteva specializirane optimizacijske tehnike. Iskanje optimalnih parametrov za kvantni tokokrog in klasični model je lahko težka naloga.
• Razširljivost: Razširitev hibridnih modelov na večje velikosti problemov je lahko zahtevna zaradi omejitev trenutne kvantne strojne opreme in zapletenosti algoritmov.
• Kvantna korekcija napak: Naprave NISQ so nagnjene k napakam, kar lahko vpliva na točnost rezultatov. Čeprav popolna kvantna korekcija napak še ni na voljo, raziskovalci raziskujejo tehnike blažitve napak, da bi zmanjšali vpliv hrupa.
• Zapletenost integracije: Integracija kvantnih in klasičnih računalniških virov je lahko zapletena in zahteva specializirano programsko in strojno infrastrukturo.

Aplikacije hibridnih kvantno-klasičnih modelov

Hibridni kvantno-klasični modeli imajo širok spekter potencialnih aplikacij v različnih panogah, vključno z:

Finance

V financah se lahko hibridni modeli uporabljajo za naloge, kot so optimizacija portfelja, obvladovanje tveganj, odkrivanje goljufij in algoritemsko trgovanje.

Primer: Optimizacija portfelja: Hibridni model bi se lahko uporabil za optimizacijo portfelja sredstev z upoštevanjem različnih dejavnikov, kot so toleranca tveganja, naložbeni cilji in razmere na trgu. Kvantni računalnik bi lahko učinkovito raziskoval različne kombinacije portfelja, medtem ko klasični računalnik upravlja podatke in izvaja izračune tveganja.

Zdravstvo

V zdravstvu se lahko hibridni modeli uporabljajo za odkrivanje zdravil, medicinsko slikanje, personalizirano medicino in diagnozo bolezni.

Primer: Odkrivanje zdravil: Hibridni modeli se lahko uporabljajo za simulacijo interakcij med molekulami zdravil in ciljnimi proteini, kar pospešuje postopek prepoznavanja potencialnih kandidatov za zdravila. Kvantni računalnik lahko izvaja računalniško intenzivne molekularne simulacije, medtem ko klasični računalnik upravlja podatke in izvaja analizo.

Znanost o materialih

V znanosti o materialih se lahko hibridni modeli uporabljajo za odkrivanje materialov, oblikovanje materialov in karakterizacijo materialov.

Primer: Odkrivanje materialov: Hibridni modeli se lahko uporabljajo za simulacijo lastnosti novih materialov, kot so njihova trdnost, prevodnost in magnetizem. Kvantni računalnik lahko izvaja računalniško intenzivne izračune elektronske strukture, medtem ko klasični računalnik upravlja podatke in izvaja analizo.

Logistika in upravljanje dobavne verige

Hibridni modeli se lahko uporabljajo za optimizacijske probleme, kot so optimizacija poti, upravljanje zalog in razporejanje dobavne verige.

Primer: Optimizacija poti: Kot že omenjeno, je QAOA dobro primeren za reševanje tega.

Umetna inteligenca

Hibridni modeli se lahko uporabljajo za izboljšanje različnih nalog umetne inteligence, vključno s prepoznavanjem slik, obdelavo naravnega jezika in strojnim učenjem.

Primer: Prepoznavanje slik: VQC se lahko usposobijo za klasifikacijo slik z večjo natančnostjo ali učinkovitostjo v primerjavi s klasičnimi modeli, zlasti za kompleksne nabora podatkov. Kvantni računalnik analizira podatke o sliki (kodirane v kvantna stanja) in naredi napoved. Klasični optimizator prilagodi parametre kvantnega tokokroga na podlagi točnosti napovedi.

Prihodnje smeri

Področje hibridnih kvantno-klasičnih modelov se hitro razvija. Prihodnje smeri raziskav vključujejo:

• Razvoj novih kvantnih algoritmov: Raziskovalci razvijajo nove kvantne algoritme, posebej zasnovane za hibridne modele.
• Izboljšanje naprav NISQ: Napredek v kvantni strojni opremi vodi do zmogljivejših in zanesljivejših naprav NISQ.
• Razvoj tehnik blažitve napak: Raziskovalci razvijajo nove tehnike za zmanjševanje vpliva hrupa na naprave NISQ.
• Razvoj orodij kvantne programske opreme: Razvijajo se nova programska orodja, ki olajšajo oblikovanje, implementacijo in testiranje hibridnih kvantno-klasičnih modelov.
• Raziskovanje novih aplikacij: Raziskovalci raziskujejo nove aplikacije hibridnih modelov v različnih panogah.

Sklep

Hibridni kvantno-klasični modeli predstavljajo obetaven pristop k izkoriščanju moči kvantnega računanja za strojno učenje. Z združevanjem prednosti klasičnih in kvantnih računalnikov lahko ti modeli potencialno dosežejo kvantno prednost za določene naloge. Čeprav izzivi ostajajo, prizadevanja za raziskave in razvoj utirajo pot širšemu sprejetju in širši uporabi hibridnih kvantno-klasičnih modelov v različnih panogah. Ko bo kvantna tehnologija dozorela, naj bi imeli hibridni modeli vedno pomembnejšo vlogo pri oblikovanju prihodnosti strojnega učenja in umetne inteligence.

Uporabni vpogledi:

• Ostanite obveščeni: Nenehno spremljajte raziskave in razvoj na področju kvantnega strojnega učenja in hibridnih modelov.
• Eksperimentirajte z orodji odprte kode: Uporabite razvojne komplete (SDK) kvantne programske opreme odprte kode, da eksperimentirate z gradnjo in testiranjem hibridnih QML modelov. Primeri vključujejo PennyLane, Cirq in Qiskit.
• Ugotovite potencialne primere uporabe: Ocenite, kako se lahko hibridni QML modeli uporabijo za reševanje posebnih problemov v vaši organizaciji ali industriji.
• Sodelujte s strokovnjaki: Sodelujte z raziskovalci in strokovnjaki na področju kvantnega računanja, da pridobite dragocene vpoglede in smernice.
• Razmislite o faznem pristopu: Začnite z manjšimi, dobro opredeljenimi projekti, da pridobite izkušnje in izboljšate strokovno znanje, preden se lotite večjih, bolj zapletenih izzivov.