குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங்: கலப்பின அல்காரிதங்களின் ஆற்றலை ஆராய்தல்

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் (QML) என்பது ஒரு வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையாகும், இது மெஷின் லேர்னிங் பணிகளை மேம்படுத்தவும் வேகப்படுத்தவும் குவாண்டம் கணினிகளின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்த முயல்கிறது. முழுமையாகப் பிழை-சகிப்புத்தன்மையுள்ள குவாண்டம் கணினிகள் இன்னும் தொலைவில் இருந்தாலும், சத்தமான இடைநிலை-அளவு குவாண்டம் (Noisy Intermediate-Scale Quantum - NISQ) சாதனங்களின் சகாப்தம் கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் அல்காரிதங்களின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுத்துள்ளது. இந்த அல்காரிதங்கள் கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் கணினி வளங்களின் பலங்களை புத்திசாலித்தனமாக இணைத்து, குறுகிய காலத்தில் நடைமுறை குவாண்டம் நன்மையை அடைவதற்கான ஒரு வழியை வழங்குகின்றன.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் அல்காரிதங்கள் என்றால் என்ன?

குறைந்த எண்ணிக்கையிலான க்யூபிட்கள் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க சத்தத்தால் வகைப்படுத்தப்படும் தற்போதைய NISQ சாதனங்களின் வரம்புகளைக் கையாள்வதற்காக கலப்பின அல்காரிதங்கள் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. குவாண்டம் கணக்கீடுகளை மட்டும் நம்பியிருக்காமல், இந்த அல்காரிதங்கள் சில பணிகளை கிளாசிக்கல் கணினிகளுக்கு délègue செய்து, ஒரு ஒருங்கிணைந்த பணிப்பாய்வை உருவாக்குகின்றன. பொதுவாக, இந்த அல்காரிதங்கள் பின்வருவனவற்றைக் கொண்டுள்ளன:

• குவாண்டம் செயலாக்க அலகு (QPU): ஒரு குவாண்டம் கணினி, சிக்கலான குவாண்டம் நிலைகளைத் தயாரிப்பது அல்லது குவாண்டம் அமைப்புகளைப் பரிணமிப்பது போன்ற கிளாசிக்கல் கணினிகளுக்கு கடினமான அல்லது சாத்தியமற்ற கணக்கீடுகளைச் செய்கிறது.
• கிளாசிக்கல் செயலாக்க அலகு (CPU): ஒரு கிளாசிக்கல் கணினி தரவு முன் செயலாக்கம், அளவுரு உகப்பாக்கம் மற்றும் முடிவு பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளைக் கையாள்கிறது.
• தகவல் தொடர்பு மற்றும் பின்னூட்ட வளையம்: CPU மற்றும் QPU ஆகியவை மீண்டும் மீண்டும் தகவல்களைப் பரிமாறிக்கொள்கின்றன, இது அல்காரிதம் அதன் அளவுருக்களைச் செம்மைப்படுத்தவும் ஒரு தீர்வை நோக்கி ஒன்றிணையவும் அனுமதிக்கிறது.

இந்த கூட்டு அணுகுமுறை, பிழை-சகிப்புத்தன்மையுள்ள இயந்திரங்களின் வருகைக்காகக் காத்திருக்காமல், குவாண்டம் கணினியின் திறனை ஆராய ஆராய்ச்சியாளர்களை அனுமதிக்கிறது. கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் வளங்களுக்கு இடையில் கணக்கீட்டுச் சுமையை மூலோபாயமாகப் பகிர்வதன் மூலம், கலப்பின அல்காரிதங்கள் குறிப்பிட்ட மெஷின் லேர்னிங் சிக்கல்களுக்கு முற்றிலும் கிளாசிக்கல் முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது உயர்ந்த செயல்திறனை அடைவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.

முக்கிய கலப்பின QML அல்காரிதங்கள்

பல கலப்பின QML அல்காரிதங்கள் குறுகிய காலப் பயன்பாடுகளுக்கு நம்பிக்கைக்குரிய வேட்பாளர்களாக உருவெடுத்துள்ளன. மிகவும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்த சில எடுத்துக்காட்டுகளை ஆராய்வோம்:

1. வேரியேஷனல் குவாண்டம் ஐகன்சால்வர் (VQE)

வேரியேஷனல் குவாண்டம் ஐகன்சால்வர் (VQE) என்பது ஒரு குவாண்டம் அமைப்பின் அடிப்படை நிலை ஆற்றலைக் கண்டறிய வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு கலப்பின அல்காரிதம் ஆகும். இது குவாண்டம் வேதியியல் மற்றும் பொருள் அறிவியலுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது, அங்கு மூலக்கூறுகள் மற்றும் பொருட்களின் மின்னணு கட்டமைப்பைத் தீர்மானிப்பது முக்கியமானது.

VQE எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

1. அன்சாட்ஸ் தயாரிப்பு: அன்சாட்ஸ் (ansatz) என அழைக்கப்படும் ஒரு அளவுருவாக்கப்பட்ட குவாண்டம் சுற்று, QPU இல் தயாரிக்கப்படுகிறது. அன்சாட்ஸ் குவாண்டம் அமைப்பிற்கான ஒரு சோதனை அலைச் சார்பைக் குறிக்கிறது.
2. ஆற்றல் அளவீடு: குவாண்டம் அமைப்பின் ஆற்றல் QPU ஐப் பயன்படுத்தி அளவிடப்படுகிறது. இது குவாண்டம் அளவீடுகளைச் செய்வதையும் எதிர்பார்ப்பு மதிப்புகளைப் பிரித்தெடுப்பதையும் உள்ளடக்குகிறது.
3. கிளாசிக்கல் உகப்பாக்கம்: ஒரு கிளாசிக்கல் ஆப்டிமைசர் அளவிடப்பட்ட ஆற்றலைக் குறைக்க அன்சாட்ஸின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது. இந்த உகப்பாக்க செயல்முறை CPU இல் செய்யப்படுகிறது.
4. திரும்பச் செய்தல்: ஆற்றல் ஒரு குறைந்தபட்ச மதிப்பிற்கு ஒன்றிணையும் வரை படிகள் 1-3 மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன, இது அமைப்பின் அடிப்படை நிலை ஆற்றலைக் குறிக்கிறது.

உதாரணம்: ஹைட்ரஜன் (H₂) மற்றும் லித்தியம் ஹைட்ரைடு (LiH) போன்ற சிறிய மூலக்கூறுகளின் அடிப்படை நிலை ஆற்றலைக் கணக்கிட VQE பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. IBM, Google மற்றும் பிற நிறுவனங்களில் உள்ள ஆராய்ச்சியாளர்கள் உண்மையான குவாண்டம் வன்பொருளில் VQE உருவகப்படுத்துதல்களை நிரூபித்துள்ளனர், இது குவாண்டம் வேதியியல் பயன்பாடுகளுக்கான அதன் திறனைக் காட்டுகிறது.

2. குவாண்டம் தோராய உகப்பாக்க அல்காரிதம் (QAOA)

குவாண்டம் தோராய உகப்பாக்க அல்காரிதம் (QAOA) என்பது சேர்வியல் உகப்பாக்கச் சிக்கல்களைத் தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு கலப்பின அல்காரிதம் ஆகும். இந்தச் சிக்கல்கள் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட சாத்தியக்கூறுகளிலிருந்து சிறந்த தீர்வைக் கண்டுபிடிப்பதை உள்ளடக்கியது, மேலும் அவை தளவாடங்கள், நிதி மற்றும் திட்டமிடல் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் எழுகின்றன.

QAOA எவ்வாறு செயல்படுகிறது:

1. சிக்கல் குறியாக்கம்: உகப்பாக்கச் சிக்கல் ஒரு குவாண்டம் ஹாமில்டோனியனாக குறியாக்கம் செய்யப்படுகிறது, இது சிக்கலின் ஆற்றல் நிலப்பரப்பைக் குறிக்கிறது.
2. குவாண்டம் பரிணாமம்: QPU ஒரு அளவுருவாக்கப்பட்ட குவாண்டம் சுற்றுக்கு ஏற்ப ஒரு குவாண்டம் நிலையைப் பரிணமிக்கிறது, இது ஆற்றல் நிலப்பரப்பை ஆராய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
3. அளவீடு: குவாண்டம் அமைப்பின் இறுதி நிலை அளவிடப்படுகிறது, மேலும் அளவீட்டு முடிவுகளின் அடிப்படையில் கிளாசிக்கல் செலவுச் செயல்பாடு மதிப்பிடப்படுகிறது.
4. கிளாசிக்கல் உகப்பாக்கம்: ஒரு கிளாசிக்கல் ஆப்டிமைசர் செலவுச் செயல்பாட்டைக் குறைக்க குவாண்டம் சுற்றின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது.
5. திரும்பச் செய்தல்: செலவுச் செயல்பாடு ஒரு குறைந்தபட்ச மதிப்பிற்கு ஒன்றிணையும் வரை படிகள் 2-4 மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகின்றன, இது சிக்கலுக்கான உகந்த தீர்வைக் குறிக்கிறது.

உதாரணம்: QAOA ஆனது MaxCut சிக்கலைத் தீர்க்கப் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, இது ஒரு வரைபடத்தின் முனைகளை இரண்டு தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு கிளாசிக்கல் சேர்வியல் உகப்பாக்கச் சிக்கலாகும், இதனால் தொகுப்புகளுக்கு இடையில் கடக்கும் விளிம்புகளின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கப்படுகிறது. போர்ட்ஃபோலியோ உகப்பாக்கம் மற்றும் போக்குவரத்து வழித்தடத்திற்கான பயன்பாடுகளுக்கும் QAOA ஆராயப்பட்டுள்ளது.

3. குவாண்டம் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (QNNs)

குவாண்டம் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (QNNs) என்பவை கிளாசிக்கல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளால் பாரம்பரியமாகக் கையாளப்படும் பணிகளைச் செய்ய குவாண்டம் கணக்கீட்டைப் பயன்படுத்தும் மெஷின் லேர்னிங் மாதிரிகள் ஆகும். கலப்பின QNNகள் குவாண்டம் மற்றும் கிளாசிக்கல் கூறுகளை இணைத்து சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை கற்றல் அமைப்புகளை உருவாக்குகின்றன.

கலப்பின QNNகளின் வகைகள்:

• குவாண்டம்-மேம்படுத்தப்பட்ட கிளாசிக்கல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்: இந்த நெட்வொர்க்குகள் ஒரு பெரிய கிளாசிக்கல் நியூரல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பிற்குள் குவாண்டம் சுற்றுகளை கூறுகளாகப் பயன்படுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு குவாண்டம் சுற்று ஒரு நேரியல் அல்லாத செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைச் செய்ய அல்லது அம்ச வரைபடங்களை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• கிளாசிக்கல்-உதவியுடன் கூடிய குவாண்டம் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்: இந்த நெட்வொர்க்குகள் தரவை முன் செயலாக்கம் செய்யவும், அளவுருக்களை மேம்படுத்தவும் அல்லது ஒரு குவாண்டம் நியூரல் நெட்வொர்க் மையத்துடன் இணைந்து முடிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும் கிளாசிக்கல் அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• நியூரல் நெட்வொர்க்குகளாக வேரியேஷனல் குவாண்டம் சுற்றுகள்: VQE மற்றும் QAOA ஆகியவை குவாண்டம் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் வடிவங்களாகக் கருதப்படலாம், அங்கு அன்சாட்ஸ் அல்லது குவாண்டம் சுற்று நியூரல் நெட்வொர்க்காக செயல்படுகிறது மற்றும் கிளாசிக்கல் ஆப்டிமைசர் கற்றல் செயல்முறையைச் செய்கிறது.

உதாரணம்: ஆராய்ச்சியாளர்கள் பட அங்கீகாரப் பணிகளுக்காக குவாண்டம் கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (QCNNs) பயன்பாட்டை ஆராய்ந்து வருகின்றனர். இந்த QCNNகள் கன்வல்யூஷன் செயல்பாடுகளைச் செய்ய குவாண்டம் சுற்றுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது கிளாசிக்கல் CNNகளுடன் ஒப்பிடும்போது வேகம் மற்றும் செயல்திறன் ஆகியவற்றில் நன்மைகளை வழங்கக்கூடும். மேலும், கலப்பின QNNகள் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் மோசடி கண்டறிதலுக்காக ஆராயப்பட்டுள்ளன.

4. குவாண்டம் கெர்னல்கள்

குவாண்டம் கெர்னல்கள் என்பவை கிளாசிக்கல் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதங்களை, குறிப்பாக சப்போர்ட் வெக்டார் மெஷின்களை (SVMs), குவாண்டம் அம்ச வரைபடங்களின் சக்தியைப் பயன்படுத்தி மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு நுட்பமாகும். அவை உயர்-பரிமாண குவாண்டம் அம்ச வெளியில் உள் தயாரிப்புகளை திறமையாகக் கணக்கிடுவதற்கான ஒரு வழியைக் குறிக்கின்றன, இது மேம்பட்ட வகைப்படுத்தல் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்.

குவாண்டம் கெர்னல்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன:

1. தரவு குறியாக்கம்: கிளாசிக்கல் தரவு ஒரு குவாண்டம் அம்ச வரைபடத்தைப் பயன்படுத்தி குவாண்டம் நிலைகளாக குறியாக்கம் செய்யப்படுகிறது. இந்த வரைபடம் தரவை உயர்-பரிமாண ஹில்பர்ட் வெளியிற்கு மாற்றுகிறது.
2. குவாண்டம் கெர்னல் கணக்கீடு: குவாண்டம் கணினி கெர்னல் செயல்பாட்டைக் கணக்கிடுகிறது, இது வெவ்வேறு தரவுப் புள்ளிகளுக்குரிய குவாண்டம் நிலைகளுக்கு இடையிலான உள் தயாரிப்பைக் குறிக்கிறது. இந்த உள் தயாரிப்பு குவாண்டம் குறுக்கீட்டைப் பயன்படுத்தி திறமையாகக் கணக்கிடப்படுகிறது.
3. கிளாசிக்கல் மெஷின் லேர்னிங்: கணக்கிடப்பட்ட குவாண்டம் கெர்னல் பின்னர் வகைப்படுத்தல் அல்லது பின்னடைவுப் பணிகளுக்காக SVM போன்ற ஒரு கிளாசிக்கல் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதத்திற்கு உள்ளீடாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

உதாரணம்: பட வகைப்படுத்தல் மற்றும் மருந்து கண்டுபிடிப்பு போன்ற பணிகளுக்காக SVMகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் குவாண்டம் கெர்னல்கள் வாக்குறுதியைக் காட்டியுள்ளன. சிக்கலான உள் தயாரிப்புகளை திறமையாகக் கணக்கிடும் குவாண்டம் கணினிகளின் திறனைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், குவாண்டம் கெர்னல்கள் கிளாசிக்கல் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதங்களுக்கு புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்க முடியும்.

கலப்பின QML அல்காரிதங்களின் நன்மைகள்

கலப்பின QML அல்காரிதங்கள் முற்றிலும் கிளாசிக்கல் மெஷின் லேர்னிங் முறைகளை விட பல சாத்தியமான நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

• குவாண்டம் நன்மைக்கான சாத்தியம்: சில சிக்கல்களுக்கு, கலப்பின அல்காரிதங்கள் ஒரு குவாண்டம் நன்மையை அடைய முடியும், அதாவது அவை சிறந்த அறியப்பட்ட கிளாசிக்கல் அல்காரிதங்களை விட சிக்கலை வேகமாக அல்லது துல்லியமாக தீர்க்க முடியும்.
• NISQ சாதனங்களுக்கு ஏற்புத்தன்மை: கலப்பின அல்காரிதங்கள் தற்போதைய NISQ சாதனங்களின் வரம்புகளுடன் இணக்கமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, இது அவற்றை குறுகிய கால குவாண்டம் கணினிக்கு ஒரு நடைமுறை அணுகுமுறையாக மாற்றுகிறது.
• வளத் திறன்: கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் வளங்களுக்கு இடையில் கணக்கீட்டுச் சுமையைப் பகிர்வதன் மூலம், கலப்பின அல்காரிதங்கள் வளப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் ஒட்டுமொத்த கணக்கீட்டுச் செலவைக் குறைக்கலாம்.
• புதிய அம்சப் பிரித்தெடுத்தல்: குவாண்டம் சுற்றுகள் கிளாசிக்கல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி உருவாக்குவது கடினமான அல்லது சாத்தியமற்ற புதிய அம்ச வரைபடங்களை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், இது மேம்பட்ட மெஷின் லேர்னிங் செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

அவற்றின் வாக்குறுதி இருந்தபோதிலும், கலப்பின QML அல்காரிதங்கள் பல சவால்களையும் எதிர்கொள்கின்றன:

• சத்தம் தணித்தல்: NISQ சாதனங்கள் இயல்பாகவே சத்தமானவை, இது குவாண்டம் கணக்கீடுகளின் செயல்திறனைக் குறைக்கும். நடைமுறை குவாண்டம் நன்மையை அடைய பயனுள்ள சத்தம் தணிப்பு நுட்பங்களை உருவாக்குவது முக்கியமானது.
• அளவிடுதன்மை: பெரிய மற்றும் சிக்கலான சிக்கல்களைக் கையாள கலப்பின அல்காரிதங்களை அளவிடுவதற்கு குவாண்டம் வன்பொருள் மற்றும் கிளாசிக்கல் உகப்பாக்க முறைகள் இரண்டிலும் மேலும் முன்னேற்றங்கள் தேவை.
• அல்காரிதம் வடிவமைப்பு: திறமையான மற்றும் பயனுள்ள கலப்பின அல்காரிதங்களை வடிவமைக்க குவாண்டம் கணினி மற்றும் மெஷின் லேர்னிங் கொள்கைகள் இரண்டையும் பற்றிய ஆழமான புரிதல் தேவை.
• தரப்படுத்தல் மற்றும் சரிபார்த்தல்: கலப்பின அல்காரிதங்களின் செயல்திறனை கடுமையாக தரப்படுத்துவதும் சரிபார்ப்பதும் கிளாசிக்கல் முறைகளை விட அவற்றின் மேன்மையை நிரூபிக்க அவசியம்.

இந்த சவால்களை எதிர்கொள்வதற்கும் புதிய பயன்பாடுகளை ஆராய்வதற்கும் தற்போதைய ஆராய்ச்சி கவனம் செலுத்துவதால், கலப்பின QML அல்காரிதங்களின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது. முக்கிய கவனம் செலுத்தும் பகுதிகள் பின்வருமாறு:

• மேலும் வலுவான சத்தம் தணிப்பு நுட்பங்களை உருவாக்குதல்.
• குவாண்டம் வன்பொருள் மற்றும் கிளாசிக்கல் உகப்பாக்க முறைகளின் அளவிடுதிறனை மேம்படுத்துதல்.
• குறிப்பிட்ட மெஷின் லேர்னிங் சிக்கல்களுக்கு ஏற்ற புதிய குவாண்டம் சுற்றுகள் மற்றும் கலப்பின அல்காரிதங்களை வடிவமைத்தல்.
• மருந்து கண்டுபிடிப்பு, பொருள் அறிவியல், நிதி மற்றும் பிற துறைகளுக்கு குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங்கின் பயன்பாட்டை ஆராய்தல்.

உலகளாவிய தாக்கம் மற்றும் பயன்பாடுகள்

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் குறிப்பாக கலப்பின அல்காரிதங்களின் சாத்தியமான தாக்கம் உலகளாவியது மற்றும் பல தொழில்களை உள்ளடக்கியது. சில எடுத்துக்காட்டுகளைக் கருத்தில் கொள்வோம்:

• மருந்து கண்டுபிடிப்பு: VQE ஐப் பயன்படுத்தி மூலக்கூறு இடைவினைகளை உருவகப்படுத்துவது புதிய மருந்துகள் மற்றும் சிகிச்சைகளின் கண்டுபிடிப்பை விரைவுபடுத்தலாம், உலகளாவிய சுகாதார சவால்களை எதிர்கொள்ளலாம். மருந்து நிறுவனங்கள் மற்றும் குவாண்டம் கணினி ஆராய்ச்சி குழுக்களுக்கு இடையிலான சர்வதேச ஒத்துழைப்புகள் ஏற்கனவே நடந்து கொண்டிருக்கின்றன.
• பொருள் அறிவியல்: குவாண்டம் உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்தி குறிப்பிட்ட பண்புகளுடன் புதிய பொருட்களை வடிவமைப்பது ஆற்றல் சேமிப்பு முதல் விண்வெளி வரையிலான தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும். பல்வேறு நாடுகளைச் சேர்ந்த ஆராய்ச்சியாளர்கள் பேட்டரிகள், சோலார் செல்கள் மற்றும் பிற பயன்பாடுகளுக்கான புதிய பொருட்களை ஆராய குவாண்டம் கணினிகளைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
• நிதி மாதிரியாக்கம்: QAOA மற்றும் QNNகளைப் பயன்படுத்தி முதலீட்டு போர்ட்ஃபோலியோக்களை மேம்படுத்துவதும் மோசடியைக் கண்டறிவதும் நிதி நிலைத்தன்மையையும் பாதுகாப்பையும் மேம்படுத்தும். உலகெங்கிலும் உள்ள நிதி நிறுவனங்கள் ஒரு போட்டி நன்மையைப் பெற குவாண்டம் கணினி ஆராய்ச்சியில் முதலீடு செய்கின்றன.
• தளவாடங்கள் மற்றும் விநியோகச் சங்கிலி உகப்பாக்கம்: QAOA ஐப் பயன்படுத்தி வழிகளையும் கால அட்டவணைகளையும் மேம்படுத்துவது உலகளாவிய விநியோகச் சங்கிலிகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் செலவுகளைக் குறைக்கலாம். நிறுவனங்கள் விநியோக வழிகள், கிடங்கு செயல்பாடுகள் மற்றும் சரக்கு மேலாண்மை ஆகியவற்றை மேம்படுத்த குவாண்டம் அல்காரிதங்களின் பயன்பாட்டை ஆராய்ந்து வருகின்றன.
• செயற்கை நுண்ணறிவு: குவாண்டம் கெர்னல்கள் மற்றும் QNNகளுடன் கிளாசிக்கல் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதங்களை மேம்படுத்துவது மேலும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் அறிவார்ந்த AI அமைப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும். இது ரோபாட்டிக்ஸ், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் கணினி பார்வை உள்ளிட்ட பல துறைகளுக்கு தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது.

சர்வதேச ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான எடுத்துக்காட்டுகள்

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் துறை உண்மையிலேயே உலகளாவியது. துறையில் புதுமைகளை இயக்கும் சர்வதேச முயற்சிகளின் சில எடுத்துக்காட்டுகள் இங்கே:

• ஐரோப்பா: ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் குவாண்டம் ஃபிளாக்ஷிப் முயற்சி QML அல்காரிதங்கள் உட்பட குவாண்டம் தொழில்நுட்பங்களை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தும் பல ஆராய்ச்சி திட்டங்களுக்கு நிதியளிக்கிறது.
• வட அமெரிக்கா: அமெரிக்கா மற்றும் கனடா முழுவதும் உள்ள பல்கலைக்கழகங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி நிறுவனங்கள் QML ஆராய்ச்சியில் தீவிரமாக ஈடுபட்டுள்ளன, அரசாங்க முகமைகள் மற்றும் தனியார் நிறுவனங்களிடமிருந்து குறிப்பிடத்தக்க நிதியுதவி பெறுகின்றன.
• ஆசியா: சீனா, ஜப்பான் மற்றும் தென் கொரியா போன்ற நாடுகள் QML உட்பட குவாண்டம் கணினி ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் குறிப்பிடத்தக்க முதலீடுகளைச் செய்து வருகின்றன. இந்த நாடுகள் உலகளாவிய குவாண்டம் பந்தயத்தில் தலைவர்களாக மாறுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.
• ஆஸ்திரேலியா: ஆஸ்திரேலியா பல உலகத் தரம் வாய்ந்த குவாண்டம் கணினி ஆராய்ச்சி மையங்களை நிறுவியுள்ளது, இது குவாண்டம் வன்பொருள் மற்றும் அல்காரிதங்கள் இரண்டையும் மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

முடிவுரை

கலப்பின குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதங்கள் குறுகிய காலத்தில் குவாண்டம் கணினிகளின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய வழியைக் குறிக்கின்றன. கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் கணினியின் பலங்களை இணைப்பதன் மூலம், இந்த அல்காரிதங்கள் மருந்து கண்டுபிடிப்பு முதல் நிதி மாதிரியாக்கம் வரையிலான பல்வேறு துறைகளில் சவாலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறனை வழங்குகின்றன. குறிப்பிடத்தக்க சவால்கள் இருந்தாலும், தற்போதைய ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு முயற்சிகள் குவாண்டம் கணினி மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவில் குறிப்பிடத்தக்க பங்கு வகிக்கும் ஒரு எதிர்காலத்திற்கு வழி வகுக்கின்றன. துறை முதிர்ச்சியடையும் போது, மேலும் புதுமையான கலப்பின அல்காரிதங்கள் வெளிவருவதை நாம் எதிர்பார்க்கலாம், இது அறிவியல் கண்டுபிடிப்பு மற்றும் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றத்திற்கான புதிய சாத்தியங்களைத் திறக்கும். இந்தத் தொழில்நுட்பத்தின் உலகளாவிய தாக்கங்கள் மகத்தானவை, உலகின் மிக அவசரமான சில சவால்களை எதிர்கொள்ளும் திறனை வழங்குகின்றன.