Квантове машинне навчання: дослідження потужності гібридних алгоритмів

Квантове машинне навчання (QML) — це галузь, що стрімко розвивається та прагне використати потужність квантових комп'ютерів для покращення та прискорення завдань машинного навчання. Хоча повноцінні відмовостійкі квантові комп'ютери ще попереду, епоха зашумлених квантових пристроїв середнього масштабу (Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ) стимулювала розробку гібридних квантово-класичних алгоритмів. Ці алгоритми розумно поєднують сильні сторони як класичних, так і квантових обчислювальних ресурсів, пропонуючи шлях до практичної квантової переваги в найближчій перспективі.

Що таке гібридні квантово-класичні алгоритми?

Гібридні алгоритми розроблені для подолання обмежень сучасних пристроїв NISQ, які характеризуються обмеженою кількістю кубітів та значним шумом. Замість того, щоб покладатися виключно на квантові обчислення, ці алгоритми делегують певні завдання класичним комп'ютерам, створюючи синергетичний робочий процес. Зазвичай ці алгоритми включають:

• Квантовий процесор (QPU): Квантовий комп'ютер виконує обчислення, які є складними або неможливими для класичних комп'ютерів, наприклад, підготовку складних квантових станів або еволюцію квантових систем.
• Класичний процесор (CPU): Класичний комп'ютер обробляє такі завдання, як попередня обробка даних, оптимізація параметрів та аналіз результатів.
• Цикл комунікації та зворотного зв'язку: CPU та QPU ітераційно обмінюються інформацією, що дозволяє алгоритму уточнювати свої параметри та збігатися до розв'язку.

Цей спільний підхід дозволяє дослідникам вивчати потенціал квантових обчислень, не чекаючи на появу відмовостійких машин. Стратегічно розподіляючи обчислювальне навантаження між класичними та квантовими ресурсами, гібридні алгоритми мають на меті досягти вищої продуктивності порівняно з суто класичними методами для конкретних задач машинного навчання.

Ключові гібридні алгоритми QML

Декілька гібридних алгоритмів QML стали перспективними кандидатами для застосування в найближчому майбутньому. Давайте розглянемо деякі з найвидатніших прикладів:

1. Варіаційний квантовий розв'язувач власних значень (VQE)

Варіаційний квантовий розв'язувач власних значень (VQE) — це гібридний алгоритм, призначений для знаходження енергії основного стану квантової системи. Він особливо актуальний для квантової хімії та матеріалознавства, де визначення електронної структури молекул і матеріалів є надзвичайно важливим.

Як працює VQE:

1. Підготовка анзацу: На QPU готується параметризована квантова схема, відома як анзац. Анзац представляє пробну хвильову функцію для квантової системи.
2. Вимірювання енергії: Енергія квантової системи вимірюється за допомогою QPU. Це включає виконання квантових вимірювань та отримання очікуваних значень.
3. Класична оптимізація: Класичний оптимізатор налаштовує параметри анзацу для мінімізації виміряної енергії. Цей процес оптимізації виконується на CPU.
4. Ітерація: Кроки 1-3 повторюються ітераційно, доки енергія не збігається до мінімального значення, що представляє енергію основного стану системи.

Приклад: VQE використовувався для обчислення енергії основного стану малих молекул, таких як водень (H₂) та гідрид літію (LiH). Дослідники з IBM, Google та інших установ продемонстрували симуляції VQE на реальному квантовому обладнанні, демонструючи його потенціал для застосувань у квантовій хімії.

2. Квантовий наближений алгоритм оптимізації (QAOA)

Квантовий наближений алгоритм оптимізації (QAOA) — це гібридний алгоритм, призначений для розв'язання задач комбінаторної оптимізації. Ці задачі передбачають пошук найкращого рішення зі скінченного набору можливостей і виникають у різних галузях, включаючи логістику, фінанси та планування.

Як працює QAOA:

1. Кодування проблеми: Задача оптимізації кодується в квантовий гамільтоніан, який представляє енергетичний ландшафт проблеми.
2. Квантова еволюція: QPU еволюціонує квантовий стан відповідно до параметризованої квантової схеми, яка розроблена для дослідження енергетичного ландшафту.
3. Вимірювання: Вимірюється кінцевий стан квантової системи, і на основі результатів вимірювань обчислюється класична функція вартості.
4. Класична оптимізація: Класичний оптимізатор налаштовує параметри квантової схеми для мінімізації функції вартості.
5. Ітерація: Кроки 2-4 повторюються ітераційно, доки функція вартості не збігається до мінімального значення, що представляє оптимальне рішення задачі.

Приклад: QAOA застосовувався для розв'язання проблеми MaxCut, класичної задачі комбінаторної оптимізації, де метою є поділ вершин графа на дві множини таким чином, щоб кількість ребер, що перетинають ці множини, була максимальною. QAOA також досліджувався для застосування в оптимізації портфеля та маршрутизації трафіку.

3. Квантові нейронні мережі (QNN)

Квантові нейронні мережі (QNN) — це моделі машинного навчання, які використовують квантові обчислення для виконання завдань, традиційно виконуваних класичними нейронними мережами. Гібридні QNN поєднують квантові та класичні компоненти для створення потужних та універсальних систем навчання.

Типи гібридних QNN:

• Квантово-посилені класичні нейронні мережі: Ці мережі використовують квантові схеми як компоненти в межах більшої архітектури класичної нейронної мережі. Наприклад, квантова схема може використовуватися для виконання нелінійної функції активації або для генерації карт ознак.
• Класично-асистовані квантові нейронні мережі: Ці мережі використовують класичні алгоритми для попередньої обробки даних, оптимізації параметрів або аналізу результатів у поєднанні з ядром квантової нейронної мережі.
• Варіаційні квантові схеми як нейронні мережі: VQE та QAOA самі по собі можуть розглядатися як форми квантових нейронних мереж, де анзац або квантова схема діє як нейронна мережа, а класичний оптимізатор виконує процес навчання.

Приклад: Дослідники вивчають використання квантових згорткових нейронних мереж (QCNN) для завдань розпізнавання зображень. Ці QCNN використовують квантові схеми для виконання операцій згортки, потенційно пропонуючи переваги з точки зору швидкості та ефективності порівняно з класичними CNN. Крім того, гібридні QNN досліджувалися для обробки природної мови та виявлення шахрайства.

4. Квантові ядра

Квантові ядра — це техніка для покращення класичних алгоритмів машинного навчання, зокрема опорно-векторних машин (SVM), шляхом використання потужності квантових карт ознак. Вони представляють спосіб ефективного обчислення скалярних добутків у високорозмірному квантовому просторі ознак, що може призвести до покращення продуктивності класифікації.

Як працюють квантові ядра:

1. Кодування даних: Класичні дані кодуються в квантові стани за допомогою квантової карти ознак. Ця карта перетворює дані у високорозмірний гільбертів простір.
2. Обчислення квантового ядра: Квантовий комп'ютер обчислює функцію ядра, яка представляє скалярний добуток між квантовими станами, що відповідають різним точкам даних. Цей скалярний добуток ефективно обчислюється за допомогою квантової інтерференції.
3. Класичне машинне навчання: Обчислене квантове ядро потім використовується як вхідні дані для класичного алгоритму машинного навчання, такого як SVM, для завдань класифікації або регресії.

Приклад: Квантові ядра показали перспективу в покращенні продуктивності SVM для таких завдань, як класифікація зображень та відкриття ліків. Використовуючи здатність квантових комп'ютерів ефективно обчислювати складні скалярні добутки, квантові ядра можуть відкрити нові можливості для класичних алгоритмів машинного навчання.

Переваги гібридних алгоритмів QML

Гібридні алгоритми QML пропонують кілька потенційних переваг над суто класичними методами машинного навчання:

• Потенціал для квантової переваги: Для певних проблем гібридні алгоритми можуть досягти квантової переваги, що означає, що вони можуть розв'язувати проблему швидше або точніше, ніж найкращі відомі класичні алгоритми.
• Адаптивність до пристроїв NISQ: Гібридні алгоритми розроблені таким чином, щоб бути сумісними з обмеженнями поточних пристроїв NISQ, що робить їх практичним підходом для квантових обчислень найближчого майбутнього.
• Ефективність ресурсів: Розподіляючи обчислювальне навантаження між класичними та квантовими ресурсами, гібридні алгоритми можуть оптимізувати використання ресурсів і зменшити загальну вартість обчислень.
• Видобуток нових ознак: Квантові схеми можна використовувати для створення нових карт ознак, які важко або неможливо згенерувати за допомогою класичних методів, що потенційно може призвести до покращення продуктивності машинного навчання.

Виклики та майбутні напрямки

Незважаючи на свою перспективність, гібридні алгоритми QML також стикаються з кількома викликами:

• Пом'якшення шуму: Пристрої NISQ є за своєю природою зашумленими, що може погіршити продуктивність квантових обчислень. Розробка ефективних методів пом'якшення шуму є надзвичайно важливою для досягнення практичної квантової переваги.
• Масштабованість: Масштабування гібридних алгоритмів для обробки більших і складніших проблем вимагає подальших досягнень як у квантовому апаратному забезпеченні, так і в класичних методах оптимізації.
• Проектування алгоритмів: Проектування ефективних та дієвих гібридних алгоритмів вимагає глибокого розуміння як квантових обчислень, так і принципів машинного навчання.
• Бенчмаркінг та валідація: Ретельне тестування та валідація продуктивності гібридних алгоритмів є важливими для демонстрації їх переваги над класичними методами.

Майбутнє гібридних алгоритмів QML є світлим, а поточні дослідження зосереджені на вирішенні цих проблем та дослідженні нових застосувань. Ключові напрямки фокусу включають:

• Розробка більш надійних методів пом'якшення шуму.
• Покращення масштабованості квантового апаратного забезпечення та класичних методів оптимізації.
• Проектування нових квантових схем та гібридних алгоритмів, адаптованих до конкретних проблем машинного навчання.
• Дослідження використання квантового машинного навчання для відкриття ліків, матеріалознавства, фінансів та інших галузей.

Глобальний вплив та застосування

Потенційний вплив квантового машинного навчання і, зокрема, гібридних алгоритмів, є глобальним і охоплює численні галузі. Розглянемо деякі приклади:

• Відкриття ліків: Симуляція молекулярних взаємодій за допомогою VQE може прискорити відкриття нових ліків і терапій, вирішуючи глобальні проблеми охорони здоров'я. Міжнародні співпраці між фармацевтичними компаніями та дослідницькими групами з квантових обчислень вже ведуться.
• Матеріалознавство: Проектування нових матеріалів з певними властивостями за допомогою квантових симуляцій може революціонізувати галузі від зберігання енергії до аерокосмічної промисловості. Дослідники з різних країн використовують квантові комп'ютери для вивчення нових матеріалів для батарей, сонячних елементів та інших застосувань.
• Фінансове моделювання: Оптимізація інвестиційних портфелів та виявлення шахрайства за допомогою QAOA та QNN може покращити фінансову стабільність та безпеку. Фінансові установи по всьому світу інвестують у дослідження квантових обчислень, щоб отримати конкурентну перевагу.
• Логістика та оптимізація ланцюгів постачання: Оптимізація маршрутів та графіків за допомогою QAOA може підвищити ефективність та знизити витрати в глобальних ланцюгах постачання. Компанії досліджують використання квантових алгоритмів для оптимізації маршрутів доставки, операцій на складах та управління запасами.
• Штучний інтелект: Посилення класичних алгоритмів машинного навчання за допомогою квантових ядер та QNN може призвести до створення більш потужних та інтелектуальних систем ШІ. Це має наслідки для багатьох галузей, включаючи робототехніку, обробку природної мови та комп'ютерний зір.

Приклади міжнародних досліджень та розробок

Галузь квантового машинного навчання є справді глобальною. Ось кілька прикладів міжнародних зусиль, що стимулюють інновації в цій галузі:

• Європа: Ініціатива Quantum Flagship Європейського Союзу фінансує численні дослідницькі проекти, зосереджені на розробці квантових технологій, включаючи алгоритми QML.
• Північна Америка: Університети та дослідницькі установи в США та Канаді активно займаються дослідженнями QML, отримуючи значне фінансування від урядових агентств та приватних компаній.
• Азія: Такі країни, як Китай, Японія та Південна Корея, роблять значні інвестиції в дослідження та розробки в галузі квантових обчислень, включаючи QML. Ці країни прагнуть стати лідерами у світовій квантовій гонці.
• Австралія: Австралія створила кілька світового класу дослідницьких центрів з квантових обчислень, які зосереджуються на розробці як квантового апаратного забезпечення, так і алгоритмів.

Висновок

Гібридні алгоритми квантового машинного навчання є перспективним напрямком для використання потужності квантових комп'ютерів у найближчій перспективі. Поєднуючи сильні сторони класичних та квантових обчислень, ці алгоритми пропонують потенціал для розв'язання складних проблем у різних галузях, від відкриття ліків до фінансового моделювання. Хоча значні виклики залишаються, поточні дослідження та розробки прокладають шлях до майбутнього, де квантові обчислення відіграватимуть значну роль у машинному навчанні та штучному інтелекті. З розвитком галузі ми можемо очікувати появи ще більш інноваційних гібридних алгоритмів, що відкриватимуть нові можливості для наукових відкриттів та технологічного прогресу. Глобальні наслідки цієї технології є величезними, пропонуючи потенціал для вирішення деяких з найгостріших світових проблем.