குவாண்டம் இயந்திரக் கற்றல்: மேம்பட்ட செயல்திறனுக்காக கலப்பின மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல்

குவாண்டம் இயந்திரக் கற்றல் (QML) என்பது குவாண்டம் கணினியின் கொள்கைகளை இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதம்களுடன் இணைக்கும் ஒரு வளர்ந்து வரும் துறையாகும். முழுமையான பிழை-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட குவாண்டம் கணினிகள் இன்னும் உருவாக்கத்தில் இருந்தாலும், சத்தமுள்ள இடைநிலை அளவிலான குவாண்டம் (Noisy Intermediate-Scale Quantum - NISQ) கணினிகள் என அழைக்கப்படும் தற்போதைய குவாண்டம் சாதனங்கள், சூப்பர்பொசிஷன் மற்றும் என்டாங்கிள்மென்ட் போன்ற குவாண்டம் நிகழ்வுகளைப் பயன்படுத்தி குறிப்பிட்ட இயந்திரக் கற்றல் பணிகளை விரைவுபடுத்தும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. இருப்பினும், இந்த NISQ சாதனங்கள் க்யூபிட் எண்ணிக்கை, கோஹரன்ஸ் நேரம் மற்றும் கேட் நம்பகத்தன்மை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளன. இங்குதான் கலப்பின மாதிரிகள் முக்கியத்துவம் பெறுகின்றன.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள் என்றால் என்ன?

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள், கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் கணினிகள் இரண்டின் பலத்தையும் பயன்படுத்தும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதமின் குறிப்பிட்ட பகுதிகளை விரைவுபடுத்த குவாண்டம் கணினியை ஒரு இணை-செயலியாகப் பயன்படுத்தும்போது, மீதமுள்ள கணக்கீடுகள் கிளாசிக்கல் கணினியில் செய்யப்படுகின்றன. இந்த அணுகுமுறை NISQ சாதனங்களுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் முழுமையான பிழை-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட குவாண்டம் கணினிகள் தேவையில்லாமல் இயந்திரக் கற்றலில் குவாண்டம் கணினியின் திறனை ஆராய அனுமதிக்கிறது.

கலப்பின QML-இன் முக்கிய யோசனை என்னவென்றால், ஒரு இயந்திரக் கற்றல் பணியை குவாண்டம் அல்லது கிளாசிக்கல் கணக்கீட்டிற்கு மிகவும் பொருத்தமான கூறுகளாகப் பிரிப்பதாகும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கிளாசிக்கல் கணினியில் கணக்கீட்டு ரீதியாக அதிக செலவாகும் ஒரு குறிப்பிட்ட நேரியல் இயற்கணித செயல்பாட்டை திறமையாகச் செய்ய ஒரு குவாண்டம் கணினி பயன்படுத்தப்படலாம், அதே நேரத்தில் ஒரு கிளாசிக்கல் கணினி மீதமுள்ள தரவு செயலாக்கம் மற்றும் மாதிரிப் பயிற்சியைக் கையாளுகிறது.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் முக்கிய கூறுகள்

ஒரு பொதுவான கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரி பின்வரும் கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது:

• கிளாசிக்கல் முன்செயலாக்கம்: தரவை குவாண்டம் செயலாக்கத்திற்கு ஏற்ற வடிவத்தில் தயாரிப்பதை இது உள்ளடக்குகிறது. இதில் ஒரு கிளாசிக்கல் கணினியில் செய்யப்படும் அம்சப் பிரித்தெடுத்தல், தரவு குறியாக்கம் மற்றும் பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பங்கள் அடங்கும். எடுத்துக்காட்டாக, பட அங்கீகாரத்தில், தரவை குவாண்டம் சர்க்யூட்டில் செலுத்துவதற்கு முன்பு, படத்திலிருந்து தொடர்புடைய அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க கிளாசிக்கல் பட செயலாக்க நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
• குவாண்டம் சர்க்யூட்: இது மாதிரியின் குவாண்டம் கூறு ஆகும், இது பொதுவாக ஒரு NISQ சாதனத்தில் செயல்படுத்தப்படுகிறது. குவாண்டம் சர்க்யூட் குறியாக்கம் செய்யப்பட்ட தரவுகளில் ஒரு குறிப்பிட்ட கணக்கீட்டைச் செய்கிறது, இது சூப்பர்பொசிஷன் மற்றும் என்டாங்கிள்மென்ட் போன்ற குவாண்டம் நிகழ்வுகளைப் பயன்படுத்துகிறது. சர்க்யூட்டின் அளவுருக்கள் பெரும்பாலும் பயிற்சி செயல்முறையின் போது மேம்படுத்தப்படுகின்றன.
• அளவீடு: குவாண்டம் கணக்கீட்டிற்குப் பிறகு, குவாண்டம் நிலை அளவிடப்படுகிறது. அளவீட்டு முடிவுகள் கிளாசிக்கல் தரவுகளாகும், அவற்றை ஒரு கிளாசிக்கல் இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதமிற்கு உள்ளீடாகப் பயன்படுத்தலாம்.
• கிளாசிக்கல் பின்செயலாக்கம்: குவாண்டம் சர்க்யூட்டிலிருந்து அளவீட்டு முடிவுகளைச் செயலாக்குவது மற்றும் மாதிரியின் அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்க அல்லது கணிப்புகளைச் செய்ய அவற்றைப் பயன்படுத்துவதை இது உள்ளடக்குகிறது. இந்த படி ஒரு கிளாசிக்கல் கணினியில் செய்யப்படுகிறது.
• மேம்படுத்தல் வளையம்: கலப்பின மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்காக குவாண்டம் சர்க்யூட் மற்றும்/அல்லது கிளாசிக்கல் மாதிரியின் அளவுருக்களை படிப்படியாக சரிசெய்ய ஒரு கிளாசிக்கல் மேம்படுத்தல் அல்காரிதம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. விரும்பிய அளவிலான துல்லியம் அடையும் வரை இந்த வளையம் தொடர்கிறது.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் வகைகள்

பல வகையான கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. மிகவும் பிரபலமான சில வகைகள் பின்வருமாறு:

மாறுபட்ட குவாண்டம் ஐகன்சால்வர் (VQE)

VQE என்பது ஒரு குவாண்டம் அமைப்பின் அடிப்படை நிலை ஆற்றலைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கலப்பின அல்காரிதம் ஆகும். இது ஒரு சோதனை அலைச் சார்பைத் தயாரிக்கவும் அதன் ஆற்றலை அளவிடவும் ஒரு குவாண்டம் கணினியைப் பயன்படுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் ஒரு கிளாசிக்கல் கணினி ஆற்றலைக் குறைப்பதற்காக சோதனை அலைச் சார்பின் அளவுருக்களை மேம்படுத்தப் பயன்படுகிறது. VQE குவாண்டம் வேதியியல் உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் பொருள் அறிவியலுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது.

உதாரணம்: பொருள் கண்டுபிடிப்பில், ஒரு மூலக்கூறு அல்லது பொருளின் மின்னணு அமைப்பை உருவகப்படுத்த VQE பயன்படுத்தப்படலாம். குவாண்டம் கணினி ஒரு சோதனை மின்னணு உள்ளமைவின் ஆற்றலைக் கணக்கிடுகிறது, மற்றும் கிளாசிக்கல் மேம்படுத்தி குறைந்தபட்ச ஆற்றல் (அடிப்படை நிலை) கண்டறியப்படும் வரை உள்ளமைவின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது. இந்தத் தகவலைப் பின்னர் பொருளின் பண்புகளைக் கணிக்கப் பயன்படுத்தலாம்.

குவாண்டம் தோராயமான மேம்படுத்தல் அல்காரிதம் (QAOA)

QAOA என்பது சேர்மான மேம்படுத்தல் சிக்கல்களுக்கு தோராயமான தீர்வுகளைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கலப்பின அல்காரிதம் ஆகும். இது தீர்வு வெளியை ஆராய ஒரு குவாண்டம் கணினியையும், தேடலை வழிநடத்த ஒரு கிளாசிக்கல் கணினியையும் பயன்படுத்துகிறது. QAOA குறிப்பாக பயண விற்பனையாளர் சிக்கல், வரைபடப் பிரிப்பு மற்றும் MAX-CUT போன்ற சிக்கல்களுக்குப் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

உதாரணம்: விநியோக வழிகளை மேம்படுத்த முயற்சிக்கும் ஒரு லாஜிஸ்டிக்ஸ் நிறுவனத்தைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். அதிக எண்ணிக்கையிலான விநியோக இடங்கள் இருந்தாலும், பயண தூரம் மற்றும் நேரத்தைக் குறைக்கும் ஒரு உகந்த வழியைக் கண்டறிய QAOA பயன்படுத்தப்படலாம். குவாண்டம் கணினி வெவ்வேறு பாதை சேர்க்கைகளை ஆராய்கிறது, மற்றும் கிளாசிக்கல் மேம்படுத்தி நம்பிக்கைக்குரிய தீர்வுகளில் கவனம் செலுத்த குவாண்டம் அல்காரிதத்தின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது.

மாறுபட்ட குவாண்டம் வகைப்படுத்திகள் (VQCs) / குவாண்டம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (QNNs)

VQCs அல்லது QNNs என்பவை வகைப்படுத்தல் பணிகளைச் செய்ய வடிவமைக்கப்பட்ட குவாண்டம் சர்க்யூட்கள் ஆகும். அவை ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்திப் பயிற்றுவிக்கப்படுகின்றன, அங்கு குவாண்டம் சர்க்யூட் வகைப்படுத்தலைச் செய்கிறது மற்றும் ஒரு கிளாசிக்கல் மேம்படுத்தி துல்லியத்தை மேம்படுத்த சர்க்யூட்டின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது. இவை கிளாசிக்கல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு ஒப்பானவையாகக் கருதப்படுகின்றன, ஆனால் குவாண்டம் வன்பொருளில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன. தரவு குவாண்டம் நிலைகளில் குறியாக்கம் செய்யப்படுகிறது, மேலும் குவாண்டம் கேட்டுகள் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அளவுருக்களாகச் செயல்படுகின்றன.

உதாரணம்: நிதி மோசடி கண்டறிதலில், பரிவர்த்தனைகளை மோசடியானவை அல்லது முறையானவை என வகைப்படுத்த ஒரு VQC பயிற்றுவிக்கப்படலாம். குவாண்டம் கணினி பரிவர்த்தனை தரவை (குவாண்டம் நிலைகளில் குறியாக்கம் செய்யப்பட்டது) பகுப்பாய்வு செய்து ஒரு கணிப்பைச் செய்கிறது. கிளாசிக்கல் மேம்படுத்தி கணிப்புகளின் துல்லியத்தின் அடிப்படையில் குவாண்டம் சர்க்யூட்டின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது, இதனால் வகைப்படுத்தியின் செயல்திறனைப் படிப்படியாக மேம்படுத்துகிறது.

குவாண்டம் ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (QSVMs)

QSVMs, ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களில் (SVMs) உள்ள கர்னல் கணக்கீட்டை விரைவுபடுத்த குவாண்டம் கணினிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. SVMs என்பவை வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவுக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சக்திவாய்ந்த கிளாசிக்கல் இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும். கர்னல் செயல்பாட்டைக் கணக்கிட ஒரு குவாண்டம் கணினியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், QSVMs சில தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு அதிவேகமான வேகத்தை அடையக்கூடும்.

உதாரணம்: மருந்து கண்டுபிடிப்பில், மூலக்கூறுகளை மருந்து போன்றவையா அல்லது மருந்து அல்லாதவையா என வகைப்படுத்த ஒரு QSVM பயன்படுத்தப்படலாம். குவாண்டம் கணினி ஒரு குவாண்டம் கர்னலைப் பயன்படுத்தி மூலக்கூறுகளுக்கு இடையிலான ஒற்றுமையைக் கணக்கிடுகிறது, இது பின்னர் SVM ஆல் ஒரு வகைப்படுத்தியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. இது சாத்தியமான மருந்து வேட்பாளர்களை அடையாளம் காணும் செயல்முறையை கணிசமாக விரைவுபடுத்தும்.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் நன்மைகள்

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள் முற்றிலும் கிளாசிக்கல் அல்லது முற்றிலும் குவாண்டம் அணுகுமுறைகளை விட பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

• NISQ சாதனங்களுக்கான பொருத்தம்: அவை NISQ சாதனங்களுக்கு நன்கு பொருந்துகின்றன, ஏனெனில் அவை கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் கணினிகள் இரண்டின் பலத்தையும் பயன்படுத்துகின்றன, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் முழுமையான பிழை-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட குவாண்டம் கணினிகள் தேவையில்லாமல் குவாண்டம் கணினியின் திறனை ஆராய அனுமதிக்கிறது.
• குவாண்டம் அனுகூலத்திற்கான சாத்தியம்: அவை குறிப்பிட்ட இயந்திரக் கற்றல் பணிகளுக்கு குவாண்டம் அனுகூலத்தை அடைவதற்கான சாத்தியத்தை வழங்குகின்றன. அதாவது, அவை சில கணக்கீடுகளை சிறந்த கிளாசிக்கல் அல்காரிதம்களை விட வேகமாக அல்லது துல்லியமாகச் செய்ய முடியும்.
• வளைந்து கொடுக்கும் தன்மை: அவை மிகவும் வளைந்து கொடுக்கும் தன்மை கொண்டவை மற்றும் பரந்த அளவிலான இயந்திரக் கற்றல் சிக்கல்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்கப்படலாம். அவை குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப தனிப்பயன் தீர்வுகளை உருவாக்க வெவ்வேறு குவாண்டம் மற்றும் கிளாசிக்கல் நுட்பங்களை இணைக்க அனுமதிக்கின்றன.
• வளத் திறன்: கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான பணிகளை குவாண்டம் கணினிக்கு மாற்றுவதன் மூலம், கலப்பின மாதிரிகள் கிளாசிக்கல் கணினிகள் மீதான கணக்கீட்டுச் சுமையைக் குறைக்க முடியும், இது வளங்களின் திறமையான பயன்பாட்டிற்கு வழிவகுக்கிறது.
• மேம்பட்ட துல்லியம்: சில சந்தர்ப்பங்களில், கலப்பின மாதிரிகள் முற்றிலும் கிளாசிக்கல் மாதிரிகளை விட அதிக துல்லியத்தை அடைய முடியும், குறிப்பாக சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும்போது.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் சவால்கள்

அவற்றின் சாத்தியக்கூறுகள் இருந்தபோதிலும், கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள் பல சவால்களையும் சந்திக்கின்றன:

• வன்பொருள் வரம்புகள்: NISQ சாதனங்கள் க்யூபிட் எண்ணிக்கை, கோஹரன்ஸ் நேரம் மற்றும் கேட் நம்பகத்தன்மை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த வரம்புகள் கலப்பின மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதலைப் பாதிக்கலாம்.
• தரவு குறியாக்கம்: கிளாசிக்கல் தரவை குவாண்டம் நிலைகளில் குறியாக்கம் செய்வது சவாலானதாகவும், வளங்கள் தேவைப்படுவதாகவும் இருக்கலாம். நல்ல செயல்திறனை அடைய சரியான குறியாக்கத் திட்டத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம்.
• மேம்படுத்தல்: கலப்பின மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிப்பது கணக்கீட்டு ரீதியாக செலவாகும் மற்றும் சிறப்பு மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள் தேவைப்படலாம். குவாண்டம் சர்க்யூட் மற்றும் கிளாசிக்கல் மாதிரிக்கான உகந்த அளவுருக்களைக் கண்டறிவது ஒரு கடினமான பணியாக இருக்கலாம்.
• அளவிடுதல்: தற்போதைய குவாண்டம் வன்பொருளின் வரம்புகள் மற்றும் அல்காரிதம்களின் சிக்கலான தன்மை காரணமாக கலப்பின மாதிரிகளை பெரிய சிக்கல் அளவுகளுக்கு அளவிடுவது சவாலானதாக இருக்கலாம்.
• குவாண்டம் பிழைத் திருத்தம்: NISQ சாதனங்கள் பிழைகளுக்கு ஆளாகின்றன, இது முடிவுகளின் துல்லியத்தைப் பாதிக்கலாம். முழு குவாண்டம் பிழைத் திருத்தம் இன்னும் கிடைக்கவில்லை என்றாலும், ஆராய்ச்சியாளர்கள் சத்தத்தின் தாக்கத்தைக் குறைக்க பிழை தணிப்பு நுட்பங்களை ஆராய்ந்து வருகின்றனர்.
• ஒருங்கிணைப்பு சிக்கலானது: குவாண்டம் மற்றும் கிளாசிக்கல் கணினி வளங்களை ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானதாக இருக்கலாம், இதற்கு சிறப்பு மென்பொருள் மற்றும் வன்பொருள் உள்கட்டமைப்பு தேவைப்படுகிறது.

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் பயன்பாடுகள்

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள் பல்வேறு தொழில்களில் பரந்த அளவிலான சாத்தியமான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன, அவற்றுள்:

நிதி

நிதியில், கலப்பின மாதிரிகள் போர்ட்ஃபோலியோ மேம்படுத்தல், இடர் மேலாண்மை, மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் அல்காரிதமிக் வர்த்தகம் போன்ற பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணம்: போர்ட்ஃபோலியோ மேம்படுத்தல்: இடர் சகிப்புத்தன்மை, முதலீட்டு இலக்குகள் மற்றும் சந்தை நிலைமைகள் போன்ற பல்வேறு காரணிகளைக் கருத்தில் கொண்டு சொத்துக்களின் போர்ட்ஃபோலியோவை மேம்படுத்த ஒரு கலப்பின மாதிரி பயன்படுத்தப்படலாம். குவாண்டம் கணினி வெவ்வேறு போர்ட்ஃபோலியோ சேர்க்கைகளைத் திறமையாக ஆராயலாம், அதே நேரத்தில் கிளாசிக்கல் கணினி தரவை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் இடர் கணக்கீடுகளைச் செய்கிறது.

சுகாதாரம்

சுகாதாரத்தில், கலப்பின மாதிரிகள் மருந்து கண்டுபிடிப்பு, மருத்துவப் படமெடுப்பு, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம் மற்றும் நோய் கண்டறிதலுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணம்: மருந்து கண்டுபிடிப்பு: கலப்பின மாதிரிகள் மருந்து மூலக்கூறுகளுக்கும் இலக்கு புரதங்களுக்கும் இடையிலான தொடர்புகளை உருவகப்படுத்தப் பயன்படுத்தப்படலாம், இது சாத்தியமான மருந்து வேட்பாளர்களை அடையாளம் காணும் செயல்முறையை விரைவுபடுத்துகிறது. குவாண்டம் கணினி கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான மூலக்கூறு உருவகப்படுத்துதல்களைச் செய்ய முடியும், அதே நேரத்தில் கிளாசிக்கல் கணினி தரவை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்கிறது.

பொருள் அறிவியல்

பொருள் அறிவியலில், கலப்பின மாதிரிகள் பொருள் கண்டுபிடிப்பு, பொருள் வடிவமைப்பு மற்றும் பொருள் பண்பாக்கத்திற்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணம்: பொருள் கண்டுபிடிப்பு: புதிய பொருட்களின் வலிமை, கடத்துத்திறன் மற்றும் காந்தத்தன்மை போன்ற பண்புகளை உருவகப்படுத்த கலப்பின மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படலாம். குவாண்டம் கணினி கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமான மின்னணு கட்டமைப்பு கணக்கீடுகளைச் செய்ய முடியும், அதே நேரத்தில் கிளாசிக்கல் கணினி தரவை நிர்வகிக்கிறது மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்கிறது.

லாஜிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் விநியோகச் சங்கிலி மேலாண்மை

கலப்பின மாதிரிகள் பாதை மேம்படுத்தல், சரக்கு மேலாண்மை மற்றும் விநியோகச் சங்கிலி திட்டமிடல் போன்ற மேம்படுத்தல் சிக்கல்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணம்: பாதை மேம்படுத்தல்: முன்பு குறிப்பிட்டபடி, QAOA இந்த சிக்கலைத் தீர்க்க மிகவும் பொருத்தமானது.

செயற்கை நுண்ணறிவு

பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் உள்ளிட்ட பல்வேறு AI பணிகளை மேம்படுத்த கலப்பின மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணம்: பட அங்கீகாரம்: கிளாசிக்கல் மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது, குறிப்பாக சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு, அதிக துல்லியம் அல்லது செயல்திறனுடன் படங்களை வகைப்படுத்த VQCs பயிற்றுவிக்கப்படலாம். குவாண்டம் கணினி படத் தரவை (குவாண்டம் நிலைகளில் குறியாக்கம் செய்யப்பட்டது) பகுப்பாய்வு செய்து ஒரு கணிப்பைச் செய்கிறது. கிளாசிக்கல் மேம்படுத்தி கணிப்புகளின் துல்லியத்தின் அடிப்படையில் குவாண்டம் சர்க்யூட்டின் அளவுருக்களை சரிசெய்கிறது.

எதிர்கால திசைகள்

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் துறை வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. எதிர்கால ஆராய்ச்சி திசைகளில் பின்வருவன அடங்கும்:

• புதிய குவாண்டம் அல்காரிதம்களின் வளர்ச்சி: ஆராய்ச்சியாளர்கள் கலப்பின மாதிரிகளுக்காக பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட புதிய குவாண்டம் அல்காரிதம்களை உருவாக்கி வருகின்றனர்.
• NISQ சாதனங்களின் முன்னேற்றம்: குவாண்டம் வன்பொருளில் ஏற்படும் முன்னேற்றங்கள் மிகவும் சக்திவாய்ந்த மற்றும் நம்பகமான NISQ சாதனங்களுக்கு வழிவகுக்கின்றன.
• பிழை தணிப்பு நுட்பங்களின் வளர்ச்சி: ஆராய்ச்சியாளர்கள் NISQ சாதனங்களில் சத்தத்தின் தாக்கத்தைத் தணிக்க புதிய நுட்பங்களை உருவாக்கி வருகின்றனர்.
• குவாண்டம் மென்பொருள் கருவிகளின் வளர்ச்சி: கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளை வடிவமைக்கவும், செயல்படுத்தவும், சோதிக்கவும் எளிதாக்கும் புதிய மென்பொருள் கருவிகள் உருவாக்கப்பட்டு வருகின்றன.
• புதிய பயன்பாடுகளின் ஆய்வு: ஆராய்ச்சியாளர்கள் பல்வேறு தொழில்களில் கலப்பின மாதிரிகளின் புதிய பயன்பாடுகளை ஆராய்ந்து வருகின்றனர்.

முடிவுரை

கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகள் இயந்திரக் கற்றலுக்காக குவாண்டம் கணினியின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய அணுகுமுறையைக் குறிக்கின்றன. கிளாசிக்கல் மற்றும் குவாண்டம் கணினிகள் இரண்டின் பலத்தையும் இணைப்பதன் மூலம், இந்த மாதிரிகள் குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு குவாண்டம் அனுகூலத்தை அடைய முடியும். சவால்கள் இருந்தாலும், தற்போதைய ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டு முயற்சிகள் பல்வேறு தொழில்களில் கலப்பின குவாண்டம்-கிளாசிக்கல் மாதிரிகளின் பரந்த தழுவல் மற்றும் பரந்த பயன்பாட்டிற்கு வழி வகுக்கின்றன. குவாண்டம் தொழில்நுட்பம் முதிர்ச்சியடையும் போது, கலப்பின மாதிரிகள் இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் எதிர்காலத்தை வடிவமைப்பதில் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவுகள்:

• தகவலறிந்து இருங்கள்: குவாண்டம் இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் கலப்பின மாதிரிகள் துறையில் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடுகளைத் தொடர்ந்து பின்பற்றவும்.
• திறந்த மூலக் கருவிகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள்: கலப்பின QML மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் சோதிப்பதற்கும் திறந்த மூல குவாண்டம் மென்பொருள் மேம்பாட்டு கருவிகளை (SDKs) பயன்படுத்தவும். எடுத்துக்காட்டுகளில் PennyLane, Cirq மற்றும் Qiskit ஆகியவை அடங்கும்.
• சாத்தியமான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளை அடையாளம் காணுங்கள்: உங்கள் அமைப்பு அல்லது தொழிலுக்குள் குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைத் தீர்க்க கலப்பின QML மாதிரிகள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதை மதிப்பிடுங்கள்.
• நிபுணர்களுடன் ஒத்துழையுங்கள்: மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளையும் வழிகாட்டுதலையும் பெற குவாண்டம் கணினித் துறையில் உள்ள ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் நிபுணர்களுடன் ஈடுபடுங்கள்.
• ஒரு படிநிலை அணுகுமுறையைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: பெரிய, மிகவும் சிக்கலான சவால்களைச் சமாளிப்பதற்கு முன்பு அனுபவத்தைப் பெறவும், நிபுணத்துவத்தை வளர்க்கவும் சிறிய, நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட திட்டங்களுடன் தொடங்கவும்.