క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్: హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌ల శక్తిని అన్వేషించడం

క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ (QML) అనేది ఒక వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగం, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ పనులను మెరుగుపరచడానికి మరియు వేగవంతం చేయడానికి క్వాంటం కంప్యూటర్ల శక్తిని ఉపయోగించుకోవాలని చూస్తుంది. పూర్తిగా తప్పులను సరిదిద్దగల క్వాంటం కంప్యూటర్లు ఇంకా అందుబాటులోకి రానప్పటికీ, నాయిసీ ఇంటర్మీడియట్-స్కేల్ క్వాంటం (NISQ) పరికరాల యుగం హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ అల్గారిథమ్‌ల అభివృద్ధికి దారితీసింది. ఈ అల్గారిథమ్‌లు సాంప్రదాయ మరియు క్వాంటం కంప్యూటింగ్ వనరుల బలాలను తెలివిగా మిళితం చేస్తాయి, సమీప భవిష్యత్తులో ఆచరణాత్మక క్వాంటం ప్రయోజనానికి మార్గాన్ని అందిస్తాయి.

హైబ్రిడ్ క్వాంటం-క్లాసికల్ అల్గారిథమ్‌లు అంటే ఏమిటి?

పరిమిత క్యూబిట్ సంఖ్యలు మరియు గణనీయమైన నాయిస్ (శబ్దం) ద్వారా వర్గీకరించబడిన ప్రస్తుత NISQ పరికరాల పరిమితులను పరిష్కరించడానికి హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లు రూపొందించబడ్డాయి. కేవలం క్వాంటం గణనలపై ఆధారపడటానికి బదులుగా, ఈ అల్గారిథమ్‌లు కొన్ని పనులను సాంప్రదాయ కంప్యూటర్లకు అప్పగిస్తాయి, దీనివల్ల ఒక సమన్వయ వర్క్‌ఫ్లో ఏర్పడుతుంది. సాధారణంగా, ఈ అల్గారిథమ్‌లలో ఇవి ఉంటాయి:

• క్వాంటం ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (QPU): ఒక క్వాంటం కంప్యూటర్, సంక్లిష్టమైన క్వాంటం స్థితులను సిద్ధం చేయడం లేదా క్వాంటం వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం వంటి సాంప్రదాయ కంప్యూటర్లకు కష్టమైన లేదా అసాధ్యమైన గణనలను చేస్తుంది.
• క్లాసికల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (CPU): ఒక సాంప్రదాయ కంప్యూటర్ డేటా ప్రీప్రాసెసింగ్, పారామీటర్ ఆప్టిమైజేషన్, మరియు ఫలితాల విశ్లేషణ వంటి పనులను నిర్వహిస్తుంది.
• కమ్యూనికేషన్ మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ లూప్: CPU మరియు QPU పునరావృతంగా సమాచారాన్ని మార్పిడి చేసుకుంటాయి, ఇది అల్గారిథమ్ తన పారామీటర్లను మెరుగుపరచుకోవడానికి మరియు ఒక పరిష్కారం వైపు కదలడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ సహకార విధానం పరిశోధకులకు తప్పులను సరిదిద్దగల యంత్రాల రాక కోసం వేచి ఉండకుండా క్వాంటం కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాన్ని అన్వేషించడానికి అనుమతిస్తుంది. గణన భారాన్ని సాంప్రదాయ మరియు క్వాంటం వనరుల మధ్య వ్యూహాత్మకంగా పంపిణీ చేయడం ద్వారా, హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లు నిర్దిష్ట మెషిన్ లెర్నింగ్ సమస్యలకు పూర్తిగా సాంప్రదాయ పద్ధతులతో పోలిస్తే ఉన్నతమైన పనితీరును సాధించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి.

కీలకమైన హైబ్రిడ్ QML అల్గారిథమ్‌లు

అనేక హైబ్రిడ్ QML అల్గారిథమ్‌లు సమీప-కాల అనువర్తనాల కోసం ఆశాజనకమైన అభ్యర్థులుగా ఉద్భవించాయి. అత్యంత ప్రముఖమైన కొన్ని ఉదాహరణలను అన్వేషిద్దాం:

1. వేరియేషనల్ క్వాంటం ఐగెన్‌సాల్వర్ (VQE)

వేరియేషనల్ క్వాంటం ఐగెన్‌సాల్వర్ (VQE) అనేది ఒక క్వాంటం వ్యవస్థ యొక్క భూస్థాయి శక్తిని కనుగొనడానికి రూపొందించబడిన హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్. ఇది క్వాంటం కెమిస్ట్రీ మరియు మెటీరియల్స్ సైన్స్‌కు ప్రత్యేకంగా సంబంధితమైనది, ఇక్కడ అణువులు మరియు పదార్థాల ఎలక్ట్రానిక్ నిర్మాణాన్ని నిర్ణయించడం చాలా కీలకం.

VQE ఎలా పనిచేస్తుంది:

1. ఆన్సాట్జ్ తయారీ: పారామీటర్లతో కూడిన ఒక క్వాంటం సర్క్యూట్, దీనిని ఆన్సాట్జ్ అని పిలుస్తారు, QPUలో తయారు చేయబడుతుంది. ఆన్సాట్జ్ క్వాంటం వ్యవస్థ కోసం ఒక ట్రయల్ వేవ్ ఫంక్షన్‌ను సూచిస్తుంది.
2. శక్తి కొలత: QPUని ఉపయోగించి క్వాంటం వ్యవస్థ యొక్క శక్తిని కొలుస్తారు. ఇందులో క్వాంటం కొలతలు చేయడం మరియు అంచనా విలువలను సంగ్రహించడం ఉంటాయి.
3. క్లాసికల్ ఆప్టిమైజేషన్: ఒక క్లాసికల్ ఆప్టిమైజర్ కొలిచిన శక్తిని తగ్గించడానికి ఆన్సాట్జ్ యొక్క పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేస్తుంది. ఈ ఆప్టిమైజేషన్ ప్రక్రియ CPUలో నిర్వహించబడుతుంది.
4. పునరావృతం: శక్తి ఒక కనిష్ట విలువకు చేరే వరకు 1-3 దశలు పునరావృతం చేయబడతాయి, ఇది వ్యవస్థ యొక్క భూస్థాయి శక్తిని సూచిస్తుంది.

ఉదాహరణ: హైడ్రోజన్ (H₂) మరియు లిథియం హైడ్రైడ్ (LiH) వంటి చిన్న అణువుల భూస్థాయి శక్తిని లెక్కించడానికి VQE ఉపయోగించబడింది. IBM, గూగుల్ మరియు ఇతర సంస్థల పరిశోధకులు నిజమైన క్వాంటం హార్డ్‌వేర్‌పై VQE సిమ్యులేషన్‌లను ప్రదర్శించారు, ఇది క్వాంటం కెమిస్ట్రీ అనువర్తనాల కోసం దాని సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.

2. క్వాంటం అప్రాక్సిమేట్ ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ (QAOA)

క్వాంటం అప్రాక్సిమేట్ ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ (QAOA) అనేది కాంబినేటోరియల్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడిన ఒక హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్. ఈ సమస్యలు పరిమిత సంఖ్యలో ఉన్న అవకాశాల నుండి ఉత్తమ పరిష్కారాన్ని కనుగొనడం, మరియు అవి లాజిస్టిక్స్, ఫైనాన్స్, మరియు షెడ్యూలింగ్ వంటి వివిధ రంగాలలో తలెత్తుతాయి.

QAOA ఎలా పనిచేస్తుంది:

1. సమస్య ఎన్‌కోడింగ్: ఆప్టిమైజేషన్ సమస్య ఒక క్వాంటం హామిల్టోనియన్‌లోకి ఎన్‌కోడ్ చేయబడుతుంది, ఇది సమస్య యొక్క శక్తి ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను సూచిస్తుంది.
2. క్వాంటం పరిణామం: QPU పారామీటర్లతో కూడిన క్వాంటం సర్క్యూట్ ప్రకారం ఒక క్వాంటం స్థితిని అభివృద్ధి చేస్తుంది, ఇది శక్తి ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను అన్వేషించడానికి రూపొందించబడింది.
3. కొలత: క్వాంటం వ్యవస్థ యొక్క చివరి స్థితిని కొలుస్తారు, మరియు కొలత ఫలితాల ఆధారంగా క్లాసికల్ కాస్ట్ ఫంక్షన్ మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది.
4. క్లాసికల్ ఆప్టిమైజేషన్: ఒక క్లాసికల్ ఆప్టిమైజర్ కాస్ట్ ఫంక్షన్‌ను తగ్గించడానికి క్వాంటం సర్క్యూట్ యొక్క పారామీటర్లను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
5. పునరావృతం: కాస్ట్ ఫంక్షన్ ఒక కనిష్ట విలువకు చేరే వరకు 2-4 దశలు పునరావృతం చేయబడతాయి, ఇది సమస్యకు సరైన పరిష్కారాన్ని సూచిస్తుంది.

ఉదాహరణ: MaxCut సమస్యను పరిష్కరించడానికి QAOA వర్తింపజేయబడింది, ఇది ఒక క్లాసిక్ కాంబినేటోరియల్ ఆప్టిమైజేషన్ సమస్య, ఇక్కడ ఒక గ్రాఫ్ యొక్క శిఖరాలను రెండు సెట్‌లుగా విభజించడం లక్ష్యం, తద్వారా సెట్‌ల మధ్య దాటే అంచుల సంఖ్య గరిష్టీకరించబడుతుంది. పోర్ట్‌ఫోలియో ఆప్టిమైజేషన్ మరియు ట్రాఫిక్ రూటింగ్ అనువర్తనాల కోసం కూడా QAOA అన్వేషించబడింది.

3. క్వాంటం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (QNNs)

క్వాంటం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (QNNs) సాంప్రదాయకంగా క్లాసికల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ద్వారా నిర్వహించబడే పనులను చేయడానికి క్వాంటం గణనను ఉపయోగించుకునే మెషిన్ లెర్నింగ్ నమూనాలు. హైబ్రిడ్ QNNs శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ అభ్యాస వ్యవస్థలను సృష్టించడానికి క్వాంటం మరియు క్లాసికల్ భాగాలను మిళితం చేస్తాయి.

హైబ్రిడ్ QNNల రకాలు:

• క్వాంటం-మెరుగుపరచబడిన క్లాసికల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు: ఈ నెట్‌వర్క్‌లు ఒక పెద్ద క్లాసికల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నిర్మాణంలో క్వాంటం సర్క్యూట్‌లను భాగాలుగా ఉపయోగిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక నాన్-లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌ను నిర్వహించడానికి లేదా ఫీచర్ మ్యాప్‌లను రూపొందించడానికి ఒక క్వాంటం సర్క్యూట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.
• క్లాసికల్-సహాయంతో కూడిన క్వాంటం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు: ఈ నెట్‌వర్క్‌లు క్వాంటం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ కోర్‌తో కలిపి డేటాను ప్రీప్రాసెస్ చేయడానికి, పారామీటర్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, లేదా ఫలితాలను విశ్లేషించడానికి క్లాసికల్ అల్గారిథమ్‌లను ఉపయోగిస్తాయి.
• న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లుగా వేరియేషనల్ క్వాంటం సర్క్యూట్‌లు: VQE మరియు QAOA లను కూడా క్వాంటం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల రూపాలుగా పరిగణించవచ్చు, ఇక్కడ ఆన్సాట్జ్ లేదా క్వాంటం సర్క్యూట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌గా పనిచేస్తుంది మరియు క్లాసికల్ ఆప్టిమైజర్ అభ్యాస ప్రక్రియను నిర్వహిస్తుంది.

ఉదాహరణ: చిత్ర గుర్తింపు పనుల కోసం క్వాంటం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల (QCNNs) వాడకాన్ని పరిశోధకులు అన్వేషిస్తున్నారు. ఈ QCNNs కన్వల్యూషన్ ఆపరేషన్లను నిర్వహించడానికి క్వాంటం సర్క్యూట్‌లను ఉపయోగిస్తాయి, ఇది క్లాసికల్ CNNలతో పోలిస్తే వేగం మరియు సామర్థ్యం పరంగా ప్రయోజనాలను అందించవచ్చు. అంతేకాకుండా, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు మోసం గుర్తింపు కోసం హైబ్రిడ్ QNNలు అన్వేషించబడ్డాయి.

4. క్వాంటం కెర్నల్స్

క్వాంటం కెర్నల్స్ అనేవి క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను, ముఖ్యంగా సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్‌లను (SVMలు), క్వాంటం ఫీచర్ మ్యాప్‌ల శక్తిని ఉపయోగించి మెరుగుపరచడానికి ఒక సాంకేతికత. అవి అధిక-పరిమాణ క్వాంటం ఫీచర్ స్పేస్‌లో ఇన్నర్ ప్రొడక్ట్‌లను సమర్థవంతంగా గణించడానికి ఒక మార్గాన్ని సూచిస్తాయి, ఇది మెరుగైన వర్గీకరణ పనితీరుకు దారితీస్తుంది.

క్వాంటం కెర్నల్స్ ఎలా పనిచేస్తాయి:

1. డేటా ఎన్‌కోడింగ్: క్లాసికల్ డేటాను క్వాంటం ఫీచర్ మ్యాప్‌ను ఉపయోగించి క్వాంటం స్థితులలోకి ఎన్‌కోడ్ చేస్తారు. ఈ మ్యాప్ డేటాను అధిక-పరిమాణ హిల్బర్ట్ స్పేస్‌లోకి మారుస్తుంది.
2. క్వాంటం కెర్నల్ గణన: క్వాంటం కంప్యూటర్ కెర్నల్ ఫంక్షన్‌ను లెక్కిస్తుంది, ఇది విభిన్న డేటా పాయింట్‌లకు సంబంధించిన క్వాంటం స్థితుల మధ్య ఇన్నర్ ప్రొడక్ట్‌ను సూచిస్తుంది. ఈ ఇన్నర్ ప్రొడక్ట్ క్వాంటం ఇంటర్‌ఫియరెన్స్‌ను ఉపయోగించి సమర్థవంతంగా గణించబడుతుంది.
3. క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్: గణించిన క్వాంటం కెర్నల్‌ను వర్గీకరణ లేదా రిగ్రెషన్ పనుల కోసం SVM వంటి క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌కు ఇన్‌పుట్‌గా ఉపయోగిస్తారు.

ఉదాహరణ: చిత్ర వర్గీకరణ మరియు ఔషధ ఆవిష్కరణ వంటి పనుల కోసం SVMల పనితీరును మెరుగుపరచడంలో క్వాంటం కెర్నల్స్ ఆశాజనకంగా ఉన్నాయి. సంక్లిష్టమైన ఇన్నర్ ప్రొడక్ట్‌లను సమర్థవంతంగా గణించడానికి క్వాంటం కంప్యూటర్ల సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, క్వాంటం కెర్నల్స్ క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరవగలవు.

హైబ్రిడ్ QML అల్గారిథమ్‌ల ప్రయోజనాలు

హైబ్రిడ్ QML అల్గారిథమ్‌లు పూర్తిగా క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతుల కంటే అనేక సంభావ్య ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి:

• క్వాంటం ప్రయోజనానికి అవకాశం: కొన్ని సమస్యల కోసం, హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లు క్వాంటం ప్రయోజనాన్ని సాధించగలవు, అంటే అవి అత్యుత్తమంగా తెలిసిన క్లాసికల్ అల్గారిథమ్‌ల కంటే వేగంగా లేదా మరింత కచ్చితంగా సమస్యను పరిష్కరించగలవు.
• NISQ పరికరాలకు అనుకూలత: హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లు ప్రస్తుత NISQ పరికరాల పరిమితులకు అనుకూలంగా ఉండేలా రూపొందించబడ్డాయి, ఇది సమీప-కాల క్వాంటం కంప్యూటింగ్‌కు ఆచరణాత్మక విధానంగా చేస్తుంది.
• వనరుల సామర్థ్యం: గణన భారాన్ని క్లాసికల్ మరియు క్వాంటం వనరుల మధ్య పంపిణీ చేయడం ద్వారా, హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లు వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు మరియు మొత్తం గణన వ్యయాన్ని తగ్గించగలవు.
• నూతన ఫీచర్ సంగ్రహణ: క్లాసికల్ పద్ధతులను ఉపయోగించి ఉత్పత్తి చేయడానికి కష్టమైన లేదా అసాధ్యమైన నూతన ఫీచర్ మ్యాప్‌లను సృష్టించడానికి క్వాంటం సర్క్యూట్‌లను ఉపయోగించవచ్చు, ఇది మెరుగైన మెషిన్ లెర్నింగ్ పనితీరుకు దారితీయవచ్చు.

సవాళ్లు మరియు భవిష్యత్ దిశలు

వాటి వాగ్దానం ఉన్నప్పటికీ, హైబ్రిడ్ QML అల్గారిథమ్‌లు అనేక సవాళ్లను కూడా ఎదుర్కొంటాయి:

• నాయిస్ నివారణ: NISQ పరికరాలు సహజంగానే నాయిస్‌తో ఉంటాయి, ఇది క్వాంటం గణనల పనితీరును క్షీణింపజేస్తుంది. ఆచరణాత్మక క్వాంటం ప్రయోజనాన్ని సాధించడానికి సమర్థవంతమైన నాయిస్ నివారణ పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం చాలా కీలకం.
• స్కేలబిలిటీ: పెద్ద మరియు మరింత సంక్లిష్టమైన సమస్యలను నిర్వహించడానికి హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లను స్కేల్ చేయడానికి క్వాంటం హార్డ్‌వేర్ మరియు క్లాసికల్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులలో మరిన్ని పురోగతులు అవసరం.
• అల్గారిథమ్ రూపకల్పన: సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లను రూపొందించడానికి క్వాంటం కంప్యూటింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ సూత్రాలపై లోతైన అవగాహన అవసరం.
• బెంచ్‌మార్కింగ్ మరియు ధ్రువీకరణ: క్లాసికల్ పద్ధతుల కంటే వాటి ఆధిక్యతను ప్రదర్శించడానికి హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌ల పనితీరును కఠినంగా బెంచ్‌మార్కింగ్ చేయడం మరియు ధ్రువీకరించడం చాలా అవసరం.

ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడం మరియు కొత్త అనువర్తనాలను అన్వేషించడంపై కొనసాగుతున్న పరిశోధనతో హైబ్రిడ్ QML అల్గారిథమ్‌ల భవిష్యత్తు ఉజ్వలంగా ఉంది. కీలక దృష్టి సారించే ప్రాంతాలు:

• మరింత దృఢమైన నాయిస్ నివారణ పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడం.
• క్వాంటం హార్డ్‌వేర్ మరియు క్లాసికల్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతుల స్కేలబిలిటీని మెరుగుపరచడం.
• నిర్దిష్ట మెషిన్ లెర్నింగ్ సమస్యలకు అనుగుణంగా నూతన క్వాంటం సర్క్యూట్‌లు మరియు హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లను రూపొందించడం.
• ఔషధ ఆవిష్కరణ, మెటీరియల్స్ సైన్స్, ఫైనాన్స్ మరియు ఇతర రంగాల కోసం క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ వాడకాన్ని అన్వేషించడం.

ప్రపంచవ్యాప్త ప్రభావం మరియు అనువర్తనాలు

క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ముఖ్యంగా హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌ల సంభావ్య ప్రభావం ప్రపంచవ్యాప్తంగా మరియు అనేక పరిశ్రమలలో విస్తరించి ఉంది. కొన్ని ఉదాహరణలను పరిశీలిద్దాం:

• ఔషధ ఆవిష్కరణ: VQEని ఉపయోగించి అణు పరస్పర చర్యలను అనుకరించడం కొత్త మందులు మరియు చికిత్సల ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది, ప్రపంచ ఆరోగ్య సవాళ్లను పరిష్కరిస్తుంది. ఫార్మాస్యూటికల్ కంపెనీలు మరియు క్వాంటం కంప్యూటింగ్ పరిశోధన సమూహాల మధ్య అంతర్జాతీయ సహకారాలు ఇప్పటికే జరుగుతున్నాయి.
• మెటీరియల్స్ సైన్స్: క్వాంటం సిమ్యులేషన్‌లను ఉపయోగించి నిర్దిష్ట లక్షణాలతో నూతన పదార్థాలను రూపొందించడం ఇంధన నిల్వ నుండి ఏరోస్పేస్ వరకు పరిశ్రమలను విప్లవాత్మకం చేస్తుంది. వివిధ దేశాల పరిశోధకులు బ్యాటరీలు, సోలార్ సెల్స్ మరియు ఇతర అనువర్తనాల కోసం కొత్త పదార్థాలను అన్వేషించడానికి క్వాంటం కంప్యూటర్లను ఉపయోగిస్తున్నారు.
• ఫైనాన్షియల్ మోడలింగ్: QAOA మరియు QNNలను ఉపయోగించి పెట్టుబడి పోర్ట్‌ఫోలియోలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు మోసాన్ని గుర్తించడం ఆర్థిక స్థిరత్వం మరియు భద్రతను మెరుగుపరుస్తుంది. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఆర్థిక సంస్థలు పోటీ ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి క్వాంటం కంప్యూటింగ్ పరిశోధనలో పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి.
• లాజిస్టిక్స్ మరియు సరఫరా గొలుసు ఆప్టిమైజేషన్: QAOAని ఉపయోగించి మార్గాలు మరియు షెడ్యూల్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం ప్రపంచ సరఫరా గొలుసులలో సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది. డెలివరీ మార్గాలు, గిడ్డంగి కార్యకలాపాలు మరియు ఇన్వెంటరీ నిర్వహణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కంపెనీలు క్వాంటం అల్గారిథమ్‌ల వాడకాన్ని అన్వేషిస్తున్నాయి.
• ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: క్వాంటం కెర్నల్స్ మరియు QNNలతో క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను మెరుగుపరచడం మరింత శక్తివంతమైన మరియు తెలివైన AI వ్యవస్థలకు దారితీస్తుంది. ఇది రోబోటిక్స్, సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ వంటి అనేక రంగాలకు చిక్కులను కలిగి ఉంది.

అంతర్జాతీయ పరిశోధన మరియు అభివృద్ధికి ఉదాహరణలు

క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగం నిజంగా ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉంది. ఈ రంగంలో నూతన ఆవిష్కరణలను నడిపిస్తున్న అంతర్జాతీయ ప్రయత్నాలకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• యూరప్: యూరోపియన్ యూనియన్ యొక్క క్వాంటం ఫ్లాగ్‌షిప్ చొరవ QML అల్గారిథమ్‌లతో సహా క్వాంటం టెక్నాలజీలను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి సారించిన అనేక పరిశోధన ప్రాజెక్టులకు నిధులు సమకూరుస్తోంది.
• ఉత్తర అమెరికా: యునైటెడ్ స్టేట్స్ మరియు కెనడా అంతటా విశ్వవిద్యాలయాలు మరియు పరిశోధన సంస్థలు ప్రభుత్వ ఏజెన్సీలు మరియు ప్రైవేట్ కంపెనీల నుండి గణనీయమైన నిధులతో QML పరిశోధనలో చురుకుగా నిమగ్నమై ఉన్నాయి.
• ఆసియా: చైనా, జపాన్ మరియు దక్షిణ కొరియా వంటి దేశాలు QMLతో సహా క్వాంటం కంప్యూటింగ్ పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో గణనీయమైన పెట్టుబడులు పెడుతున్నాయి. ఈ దేశాలు ప్రపంచ క్వాంటం రేసులో నాయకులుగా మారాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి.
• ఆస్ట్రేలియా: ఆస్ట్రేలియా క్వాంటం హార్డ్‌వేర్ మరియు అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి సారించి అనేక ప్రపంచ స్థాయి క్వాంటం కంప్యూటింగ్ పరిశోధన కేంద్రాలను స్థాపించింది.

ముగింపు

హైబ్రిడ్ క్వాంటం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు సమీప భవిష్యత్తులో క్వాంటం కంప్యూటర్ల శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి ఒక ఆశాజనకమైన మార్గాన్ని సూచిస్తాయి. సాంప్రదాయ మరియు క్వాంటం కంప్యూటింగ్ యొక్క బలాలను కలపడం ద్వారా, ఈ అల్గారిథమ్‌లు ఔషధ ఆవిష్కరణ నుండి ఆర్థిక నమూనా వరకు వివిధ రంగాలలో సవాలుతో కూడిన సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తాయి. గణనీయమైన సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నప్పటికీ, కొనసాగుతున్న పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి ప్రయత్నాలు మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో క్వాంటం కంప్యూటింగ్ ఒక ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించే భవిష్యత్తుకు మార్గం సుగమం చేస్తున్నాయి. ఈ రంగం పరిపక్వత చెందుతున్న కొద్దీ, మనం మరింత వినూత్నమైన హైబ్రిడ్ అల్గారిథమ్‌లు ఉద్భవించడాన్ని చూడవచ్చు, ఇవి శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణ మరియు సాంకేతిక పురోగతికి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తాయి. ఈ సాంకేతికత యొక్క ప్రపంచవ్యాప్త ప్రభావాలు అపారమైనవి, ఇది ప్రపంచంలోని అత్యంత తీవ్రమైన సవాళ్లను పరిష్కరించే సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది.