Kvantmaskininlärning: Utnyttja hybridmodeller för förbättrad prestanda

Kvantmaskininlärning (QML) är ett framväxande fält som kombinerar principerna för kvantberäkning med maskininlärningsalgoritmer. Medan fullt feltoleranta kvantdatorer fortfarande är under utveckling, erbjuder nära termisk kvantenheter, ofta kallade Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-datorer, potentialen att accelerera specifika maskininlärningsuppgifter genom att utnyttja kvantfenomen som superposition och sammanflätning. Dessa NISQ-enheter har dock begränsningar vad gäller qubitantal, koherenstid och grindtrohet. Det är här hybridmodeller kommer in i bilden.

Vad är hybridkvant-klassiska modeller?

Hybridkvant-klassiska modeller är utformade för att utnyttja styrkorna hos både klassiska och kvantdatorer. De involverar att använda en kvantdator som en co-processor för att accelerera specifika delar av en maskininlärningsalgoritm medan resten av beräkningarna utförs på en klassisk dator. Denna strategi är särskilt användbar för NISQ-enheter, vilket gör det möjligt för forskare och utövare att utforska potentialen för kvantberäkning inom maskininlärning utan att kräva fullt feltoleranta kvantdatorer.

Grundidén bakom hybrid QML är att dela upp en maskininlärningsuppgift i komponenter som är bäst lämpade för antingen kvant- eller klassisk beräkning. Till exempel kan en kvantdator användas för att effektivt utföra en specifik linjär algebraoperation som är beräkningsmässigt dyr på en klassisk dator, medan en klassisk dator hanterar resten av databehandlingen och modellträningen.

Viktiga komponenter i hybridkvant-klassiska modeller

En typisk hybridkvant-klassisk modell består av följande komponenter:

• Klassisk förbearbetning: Detta innebär att förbereda data i ett format som är lämpligt för kvantbehandling. Detta kan inkludera funktionsutvinning, datakodning och dimensionsreduktionstekniker som utförs på en klassisk dator. Till exempel kan klassiska bildbehandlingstekniker användas för att extrahera relevanta funktioner från bilden innan data matas in i en kvantkrets.
• Kvantkrets: Detta är modellens kvantkomponent, vanligtvis implementerad på en NISQ-enhet. Kvantkretsen utför en specifik beräkning på de kodade data, och utnyttjar kvantfenomen som superposition och sammanflätning. Kretsens parametrar optimeras ofta under träningsprocessen.
• Mätning: Efter kvantberäkningen mäts kvanttillståndet. Mätresultaten är klassiska data som kan användas som indata till en klassisk maskininlärningsalgoritm.
• Klassisk efterbearbetning: Detta innebär att bearbeta mätresultaten från kvantkretsen och använda dem för att uppdatera modellens parametrar eller göra förutsägelser. Detta steg utförs på en klassisk dator.
• Optimeringsloop: En klassisk optimeringsalgoritm används för att iterativt justera parametrarna för kvantkretsen och/eller den klassiska modellen för att förbättra den övergripande prestandan för hybridmodellen. Denna loop fortsätter tills en önskad noggrannhetsnivå uppnås.

Typer av hybridkvant-klassiska modeller

Flera typer av hybridkvant-klassiska modeller har utvecklats, var och en med sina egna styrkor och svagheter. Några av de mest populära typerna inkluderar:

Variationskvantegenlösningsmedel (VQE)

VQE är en hybridalgoritm som används för att hitta grundtillståndsenergin för ett kvantsystem. Den använder en kvantdator för att förbereda en försöksvågfunktion och mäta dess energi, medan en klassisk dator används för att optimera parametrarna för försöksvågfunktionen för att minimera energin. VQE är särskilt användbart för kvantkemisimsuleringar och materialvetenskap.

Exempel: Inom materialupptäckt kan VQE användas för att simulera den elektroniska strukturen hos en molekyl eller ett material. Kvantdatorn beräknar energin för en testelektronisk konfiguration, och den klassiska optimeraren justerar parametrarna för konfigurationen tills den minsta energin (grundtillståndet) hittas. Denna information kan sedan användas för att förutsäga materialets egenskaper.

Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)

QAOA är en hybridalgoritm som används för att hitta ungefärliga lösningar på kombinatoriska optimeringsproblem. Den använder en kvantdator för att utforska lösningsrymden och en klassisk dator för att vägleda sökningen. QAOA är särskilt användbart för problem som det resande försäljningsmannens problem, grafpartitionering och MAX-CUT.

Exempel: Tänk på ett logistikföretag som försöker optimera leveransvägar. QAOA kan användas för att hitta en nära optimal väg som minimerar reseavstånd och tid, även med ett stort antal leveransplatser. Kvantdatorn utforskar olika rutkombinationer, och den klassiska optimeraren justerar parametrarna för kvantalgoritmen för att fokusera på lovande lösningar.

Variationskvantklassificerare (VQC:er) / Kvantneurala nätverk (QNN:er)

VQC:er eller QNN:er är kvantkretsar utformade för att utföra klassificeringsuppgifter. De tränas med en hybridmetod, där kvantkretsen utför klassificeringen och en klassisk optimerare justerar kretsens parametrar för att förbättra noggrannheten. Dessa ses som analoga med klassiska neurala nätverk men implementeras på kvantmaskinvara. Data kodas in i kvanttillstånd, och kvantgrindar fungerar som inlärningsbara parametrar.

Exempel: Vid detektering av finansiell bedrägeri kan en VQC tränas för att klassificera transaktioner som antingen bedrägliga eller legitima. Kvantdatorn analyserar transaktionsdata (kodad till kvanttillstånd) och gör en förutsägelse. Den klassiska optimeraren justerar parametrarna för kvantkretsen baserat på noggrannheten av förutsägelserna, och förbättrar iterativt klassificerarens prestanda.

Quantum Support Vector Machines (QSVM:er)

QSVM:er utnyttjar kvantdatorer för att accelerera kärnberäkningen i Support Vector Machines (SVM:er). SVM:er är en kraftfull klassisk maskininlärningsalgoritm som används för klassificering och regression. Genom att använda en kvantdator för att beräkna kärnfunktionen kan QSVM:er potentiellt uppnå exponentiella hastighetsökningar för vissa datamängder.

Exempel: Inom läkemedelsupptäckt kan en QSVM användas för att klassificera molekyler som antingen läkemedelsliknande eller icke-läkemedelsliknande. Kvantdatorn beräknar likheten mellan molekyler med hjälp av en kvantkärna, som sedan används av SVM för att träna en klassificerare. Detta kan avsevärt påskynda processen att identifiera potentiella läkemedelskandidater.

Fördelar med hybridkvant-klassiska modeller

Hybridkvant-klassiska modeller erbjuder flera fördelar jämfört med rent klassiska eller rent kvantmetoder:

• Lämplighet för NISQ-enheter: De är väl lämpade för NISQ-enheter eftersom de utnyttjar styrkorna hos både klassiska och kvantdatorer, vilket gör det möjligt för forskare och utövare att utforska potentialen för kvantberäkning utan att kräva fullt feltoleranta kvantdatorer.
• Potential för kvantfördel: De erbjuder potentialen att uppnå kvantfördel för specifika maskininlärningsuppgifter. Detta innebär att de kan utföra vissa beräkningar snabbare eller mer exakt än de bäst kända klassiska algoritmerna.
• Flexibilitet: De är mycket flexibla och kan anpassas till ett brett spektrum av maskininlärningsproblem. De tillåter kombinationen av olika kvant- och klassiska tekniker för att skapa anpassade lösningar skräddarsydda för specifika behov.
• Resurseffektivitet: Genom att avlasta beräkningsintensiva uppgifter till kvantdatorn kan hybridmodeller minska beräkningsbördan på klassiska datorer, vilket leder till effektivare användning av resurser.
• Förbättrad noggrannhet: I vissa fall kan hybridmodeller uppnå högre noggrannhet än rent klassiska modeller, särskilt när det gäller komplexa datamängder.

Utmaningar med hybridkvant-klassiska modeller

Trots deras potential står hybridkvant-klassiska modeller också inför flera utmaningar:

• Hårdvarubegränsningar: NISQ-enheter har begränsningar vad gäller qubitantal, koherenstid och grindtrohet. Dessa begränsningar kan påverka prestandan och skalbarheten för hybridmodeller.
• Datakodning: Att koda klassiska data i kvanttillstånd kan vara utmanande och resurskrävande. Att välja rätt kodningsschema är avgörande för att uppnå bra prestanda.
• Optimering: Att träna hybridmodeller kan vara beräkningsmässigt dyrt och kräva specialiserade optimeringstekniker. Att hitta de optimala parametrarna för kvantkretsen och den klassiska modellen kan vara en svår uppgift.
• Skalbarhet: Att skala hybridmodeller till större problemstorlekar kan vara utmanande på grund av begränsningarna hos aktuell kvantmaskinvara och algoritmernas komplexitet.
• Kvantfelkorrigering: NISQ-enheter är benägna att fel, vilket kan påverka noggrannheten i resultaten. Även om full kvantfelkorrigering ännu inte är tillgänglig, utforskar forskare felreducerande tekniker för att minska effekten av brus.
• Integrationskomplexitet: Att integrera kvant- och klassiska beräkningsresurser kan vara komplext och kräva specialiserad programvara och maskinvaruinfrastruktur.

Tillämpningar av hybridkvant-klassiska modeller

Hybridkvant-klassiska modeller har ett brett spektrum av potentiella tillämpningar inom olika branscher, inklusive:

Finans

Inom finans kan hybridmodeller användas för uppgifter som portföljoptimering, riskhantering, bedrägeridetektering och algoritmisk handel.

Exempel: Portföljoptimering: En hybridmodell kan användas för att optimera en portfölj av tillgångar genom att beakta olika faktorer som risktolerans, investeringsmål och marknadsförhållanden. Kvantdatorn kan effektivt utforska olika portföljkombinationer, medan den klassiska datorn hanterar data och utför riskberäkningar.

Hälsovård

Inom hälsovården kan hybridmodeller användas för läkemedelsupptäckt, medicinsk bildbehandling, personlig medicin och sjukdomsdiagnos.

Exempel: Läkemedelsupptäckt: Hybridmodeller kan användas för att simulera interaktionerna mellan läkemedelsmolekyler och målproteiner, vilket påskyndar processen att identifiera potentiella läkemedelskandidater. Kvantdatorn kan utföra beräkningsintensiva molekylära simuleringar, medan den klassiska datorn hanterar data och utför analys.

Materialvetenskap

Inom materialvetenskap kan hybridmodeller användas för materialupptäckt, materialdesign och materialkarakterisering.

Exempel: Materialupptäckt: Hybridmodeller kan användas för att simulera egenskaperna hos nya material, såsom deras styrka, ledningsförmåga och magnetism. Kvantdatorn kan utföra beräkningsintensiva elektronstrukturberäkningar, medan den klassiska datorn hanterar data och utför analys.

Logistik och Supply Chain Management

Hybridmodeller kan användas för optimeringsproblem som ruttoptimering, lagerhantering och schemaläggning av leveranskedjan.

Exempel: Ruttoptimering: Som nämnts tidigare är QAOA väl lämpad för att lösa detta.

Artificiell intelligens

Hybridmodeller kan användas för att förbättra olika AI-uppgifter, inklusive bildigenkänning, naturlig språkbehandling och maskininlärning.

Exempel: Bildigenkänning: VQC:er kan tränas för att klassificera bilder med högre noggrannhet eller effektivitet jämfört med klassiska modeller, särskilt för komplexa datamängder. Kvantdatorn analyserar bilddata (kodade till kvanttillstånd) och gör en förutsägelse. Den klassiska optimeraren justerar parametrarna för kvantkretsen baserat på noggrannheten av förutsägelserna.

Framtida riktningar

Fältet för hybridkvant-klassiska modeller utvecklas snabbt. Framtida forskningsriktningar inkluderar:

• Utveckling av nya kvantalgoritmer: Forskare utvecklar nya kvantalgoritmer specifikt utformade för hybridmodeller.
• Förbättring av NISQ-enheter: Framsteg inom kvantmaskinvara leder till mer kraftfulla och pålitliga NISQ-enheter.
• Utveckling av felreducerande tekniker: Forskare utvecklar nya tekniker för att mildra effekten av brus på NISQ-enheter.
• Utveckling av kvantmjukvaruverktyg: Nya mjukvaruverktyg utvecklas för att göra det lättare att designa, implementera och testa hybridkvant-klassiska modeller.
• Utforskning av nya tillämpningar: Forskare utforskar nya tillämpningar av hybridmodeller inom olika branscher.

Slutsats

Hybridkvant-klassiska modeller representerar en lovande metod för att utnyttja kraften i kvantberäkning för maskininlärning. Genom att kombinera styrkorna hos både klassiska och kvantdatorer kan dessa modeller potentiellt uppnå kvantfördel för specifika uppgifter. Även om utmaningar kvarstår, banar pågående forsknings- och utvecklingsinsatser vägen för bredare användning och bredare tillämpning av hybridkvant-klassiska modeller inom olika branscher. Allteftersom kvantteknologin mognar förväntas hybridmodeller spela en allt viktigare roll för att forma framtiden för maskininlärning och artificiell intelligens.

Handlingsbara insikter:

• Håll dig informerad: Följ kontinuerligt forskning och utveckling inom området kvantmaskininlärning och hybridmodeller.
• Experimentera med verktyg med öppen källkod: Använd SDK:er (SDK:er) för kvantmjukvaruutveckling med öppen källkod för att experimentera med att bygga och testa hybrid QML-modeller. Exempel inkluderar PennyLane, Cirq och Qiskit.
• Identifiera potentiella användningsfall: Bedöm hur hybrid QML-modeller kan tillämpas för att lösa specifika problem inom din organisation eller bransch.
• Samarbeta med experter: Samarbeta med forskare och experter inom området kvantberäkning för att få värdefulla insikter och vägledning.
• Överväg en fasad metod: Börja med mindre, väldefinierade projekt för att få erfarenhet och bygga upp expertis innan du tar itu med större, mer komplexa utmaningar.