Квантове машинне навчання: використання гібридних моделей для підвищення продуктивності

Квантове машинне навчання (КМН) - це нова галузь, що поєднує принципи квантових обчислень з алгоритмами машинного навчання. Хоча повноцінні квантові комп'ютери, стійкі до помилок, все ще перебувають у стадії розробки, квантові пристрої найближчого майбутнього, які часто називають зашумленими квантовими комп'ютерами проміжного масштабу (NISQ), пропонують потенціал для прискорення конкретних завдань машинного навчання шляхом використання таких квантових явищ, як суперпозиція та заплутаність. Однак ці пристрої NISQ мають обмеження щодо кількості кубітів, часу когерентності та точності вентилів. Саме тут у гру вступають гібридні моделі.

Що таке гібридні квантово-класичні моделі?

Гібридні квантово-класичні моделі розроблені для використання переваг як класичних, так і квантових комп'ютерів. Вони передбачають використання квантового комп'ютера як співпроцесора для прискорення певних частин алгоритму машинного навчання, тоді як решта обчислень виконується на класичному комп'ютері. Цей підхід особливо корисний для пристроїв NISQ, дозволяючи дослідникам і практикам досліджувати потенціал квантових обчислень у машинному навчанні, не вимагаючи повноцінних квантових комп'ютерів, стійких до помилок.

Основна ідея гібридного КМН полягає в тому, щоб розділити завдання машинного навчання на компоненти, які найкраще підходять для квантових або класичних обчислень. Наприклад, квантовий комп'ютер може бути використаний для ефективного виконання певної операції лінійної алгебри, яка є обчислювально дорогою на класичному комп'ютері, тоді як класичний комп'ютер обробляє решту даних та навчає модель.

Ключові компоненти гібридних квантово-класичних моделей

Типова гібридна квантово-класична модель складається з наступних компонентів:

Класична попередня обробка: Це включає підготовку даних у формат, придатний для квантової обробки. Це може включати вилучення ознак, кодування даних та методи зменшення розмірності, що виконуються на класичному комп'ютері. Наприклад, у розпізнаванні зображень можна використовувати класичні методи обробки зображень для вилучення релевантних ознак перед подачею даних у квантову схему.
Квантова схема: Це квантовий компонент моделі, який зазвичай реалізується на пристрої NISQ. Квантова схема виконує певне обчислення над закодованими даними, використовуючи квантові явища, такі як суперпозиція та заплутаність. Параметри схеми часто оптимізуються під час процесу навчання.
Вимірювання: Після квантового обчислення вимірюється квантовий стан. Результати вимірювання є класичними даними, які можуть бути використані як вхідні дані для класичного алгоритму машинного навчання.
Класична постобробка: Це включає обробку результатів вимірювань з квантової схеми та їх використання для оновлення параметрів моделі або для створення прогнозів. Цей крок виконується на класичному комп'ютері.
Цикл оптимізації: Класичний алгоритм оптимізації використовується для ітеративного налаштування параметрів квантової схеми та/або класичної моделі з метою покращення загальної продуктивності гібридної моделі. Цей цикл триває до досягнення бажаного рівня точності.

Типи гібридних квантово-класичних моделей

Було розроблено кілька типів гібридних квантово-класичних моделей, кожна з яких має свої сильні та слабкі сторони. Деякі з найпопулярніших типів включають:

Варіаційний квантовий розв'язувач (VQE)

VQE — це гібридний алгоритм, який використовується для знаходження енергії основного стану квантової системи. Він використовує квантовий комп'ютер для підготовки пробної хвильової функції та вимірювання її енергії, тоді як класичний комп'ютер використовується для оптимізації параметрів пробної хвильової функції з метою мінімізації енергії. VQE особливо корисний для симуляцій у квантовій хімії та матеріалознавстві.

Приклад: У відкритті матеріалів VQE можна використовувати для симуляції електронної структури молекули або матеріалу. Квантовий комп'ютер обчислює енергію пробної електронної конфігурації, а класичний оптимізатор налаштовує параметри конфігурації доти, доки не буде знайдено мінімальну енергію (основний стан). Ця інформація потім може бути використана для прогнозування властивостей матеріалу.

Квантовий наближений алгоритм оптимізації (QAOA)

QAOA — це гібридний алгоритм, який використовується для знаходження наближених розв'язків комбінаторних задач оптимізації. Він використовує квантовий комп'ютер для дослідження простору рішень і класичний комп'ютер для керування пошуком. QAOA особливо корисний для таких задач, як задача комівояжера, розбиття графів та MAX-CUT.

Приклад: Розглянемо логістичну компанію, яка намагається оптимізувати маршрути доставки. QAOA можна використовувати для пошуку майже оптимального маршруту, який мінімізує відстань та час у дорозі, навіть за великої кількості пунктів доставки. Квантовий комп'ютер досліджує різні комбінації маршрутів, а класичний оптимізатор налаштовує параметри квантового алгоритму, щоб зосередитися на перспективних рішеннях.

Варіаційні квантові класифікатори (VQC) / Квантові нейронні мережі (QNN)

VQC або QNN — це квантові схеми, призначені для виконання завдань класифікації. Вони навчаються за допомогою гібридного підходу, де квантова схема виконує класифікацію, а класичний оптимізатор налаштовує параметри схеми для підвищення точності. Вони розглядаються як аналоги класичних нейронних мереж, але реалізовані на квантовому обладнанні. Дані кодуються в квантові стани, а квантові вентилі діють як параметри, що навчаються.

Приклад: У виявленні фінансового шахрайства VQC можна навчити класифікувати транзакції як шахрайські або законні. Квантовий комп'ютер аналізує дані транзакцій (закодовані в квантові стани) і робить прогноз. Класичний оптимізатор налаштовує параметри квантової схеми на основі точності прогнозів, ітеративно покращуючи продуктивність класифікатора.

Квантові опорно-векторні машини (QSVM)

QSVM використовують квантові комп'ютери для прискорення обчислення ядра в опорно-векторних машинах (SVM). SVM — це потужний класичний алгоритм машинного навчання, що використовується для класифікації та регресії. Використовуючи квантовий комп'ютер для обчислення функції ядра, QSVM потенційно можуть досягти експоненційного прискорення для певних наборів даних.

Приклад: У розробці ліків QSVM можна використовувати для класифікації молекул як схожих на ліки або ні. Квантовий комп'ютер обчислює схожість між молекулами за допомогою квантового ядра, яке потім використовується SVM для навчання класифікатора. Це може значно прискорити процес ідентифікації потенційних кандидатів у ліки.

Переваги гібридних квантово-класичних моделей

Гібридні квантово-класичні моделі пропонують кілька переваг порівняно з суто класичними або суто квантовими підходами:

Придатність для пристроїв NISQ: Вони добре підходять для пристроїв NISQ, оскільки використовують сильні сторони як класичних, так і квантових комп'ютерів, дозволяючи дослідникам і практикам досліджувати потенціал квантових обчислень, не вимагаючи повноцінних квантових комп'ютерів, стійких до помилок.
Потенціал для квантової переваги: Вони пропонують потенціал для досягнення квантової переваги для конкретних завдань машинного навчання. Це означає, що вони можуть виконувати певні обчислення швидше або точніше, ніж найкращі відомі класичні алгоритми.
Гнучкість: Вони є дуже гнучкими і можуть бути адаптовані до широкого спектра задач машинного навчання. Вони дозволяють комбінувати різні квантові та класичні методи для створення індивідуальних рішень, пристосованих до конкретних потреб.
Ефективність використання ресурсів: Перекладаючи обчислювально інтенсивні завдання на квантовий комп'ютер, гібридні моделі можуть зменшити обчислювальне навантаження на класичні комп'ютери, що призводить до більш ефективного використання ресурсів.
Покращена точність: У деяких випадках гібридні моделі можуть досягати вищої точності, ніж суто класичні моделі, особливо при роботі зі складними наборами даних.

Виклики гібридних квантово-класичних моделей

Незважаючи на свій потенціал, гібридні квантово-класичні моделі також стикаються з кількома проблемами:

Обмеження обладнання: Пристрої NISQ мають обмеження щодо кількості кубітів, часу когерентності та точності вентилів. Ці обмеження можуть впливати на продуктивність та масштабованість гібридних моделей.
Кодування даних: Кодування класичних даних у квантові стани може бути складним і ресурсомістким. Вибір правильної схеми кодування має вирішальне значення для досягнення хорошої продуктивності.
Оптимізація: Навчання гібридних моделей може бути обчислювально дорогим і вимагати спеціалізованих методів оптимізації. Пошук оптимальних параметрів для квантової схеми та класичної моделі може бути складним завданням.
Масштабованість: Масштабування гібридних моделей до більших розмірів задач може бути складним через обмеження поточного квантового обладнання та складність алгоритмів.
Квантова корекція помилок: Пристрої NISQ схильні до помилок, що може впливати на точність результатів. Хоча повна квантова корекція помилок ще не доступна, дослідники вивчають методи пом'якшення помилок для зменшення впливу шуму.
Складність інтеграції: Інтеграція квантових і класичних обчислювальних ресурсів може бути складною, вимагаючи спеціалізованого програмного та апаратного забезпечення.

Застосування гібридних квантово-класичних моделей

Гібридні квантово-класичні моделі мають широкий спектр потенційних застосувань у різних галузях, зокрема:

Фінанси

У фінансах гібридні моделі можуть використовуватися для таких завдань, як оптимізація портфеля, управління ризиками, виявлення шахрайства та алгоритмічна торгівля.

Приклад: Оптимізація портфеля: Гібридну модель можна використовувати для оптимізації портфеля активів, враховуючи різні фактори, такі як толерантність до ризику, інвестиційні цілі та ринкові умови. Квантовий комп'ютер міг би ефективно досліджувати різні комбінації портфелів, тоді як класичний комп'ютер керує даними та виконує розрахунки ризиків.

Охорона здоров'я

В охороні здоров'я гібридні моделі можуть використовуватися для розробки ліків, медичної візуалізації, персоналізованої медицини та діагностики захворювань.

Приклад: Розробка ліків: Гібридні моделі можуть використовуватися для симуляції взаємодії між молекулами ліків та білками-мішенями, прискорюючи процес ідентифікації потенційних кандидатів у ліки. Квантовий комп'ютер може виконувати обчислювально інтенсивні молекулярні симуляції, тоді як класичний комп'ютер керує даними та виконує аналіз.

Матеріалознавство

У матеріалознавстві гібридні моделі можуть використовуватися для відкриття, проектування та характеристики матеріалів.

Приклад: Відкриття матеріалів: Гібридні моделі можуть використовуватися для симуляції властивостей нових матеріалів, таких як їх міцність, провідність та магнетизм. Квантовий комп'ютер може виконувати обчислювально інтенсивні розрахунки електронної структури, тоді як класичний комп'ютер керує даними та виконує аналіз.

Логістика та управління ланцюгами поставок

Гібридні моделі можуть використовуватися для таких задач оптимізації, як оптимізація маршрутів, управління запасами та планування ланцюгів поставок.

Приклад: Оптимізація маршрутів: Як зазначалося раніше, QAOA добре підходить для вирішення цієї задачі.

Штучний інтелект

Гібридні моделі можуть використовуватися для покращення різних завдань ШІ, включаючи розпізнавання зображень, обробку природної мови та машинне навчання.

Приклад: Розпізнавання зображень: VQC можна навчити класифікувати зображення з вищою точністю або ефективністю порівняно з класичними моделями, особливо для складних наборів даних. Квантовий комп'ютер аналізує дані зображення (закодовані в квантові стани) і робить прогноз. Класичний оптимізатор налаштовує параметри квантової схеми на основі точності прогнозів.

Майбутні напрямки

Галузь гібридних квантово-класичних моделей швидко розвивається. Майбутні напрямки досліджень включають:

Розробка нових квантових алгоритмів: Дослідники розробляють нові квантові алгоритми, спеціально призначені для гібридних моделей.
Удосконалення пристроїв NISQ: Прогрес у квантовому обладнанні призводить до створення більш потужних та надійних пристроїв NISQ.
Розробка методів пом'якшення помилок: Дослідники розробляють нові методи для пом'якшення впливу шуму на пристрої NISQ.
Розробка програмних інструментів для квантових обчислень: Розробляються нові програмні інструменти, щоб спростити проектування, впровадження та тестування гібридних квантово-класичних моделей.
Дослідження нових застосувань: Дослідники вивчають нові застосування гібридних моделей у різних галузях.

Висновок

Гібридні квантово-класичні моделі являють собою багатообіцяючий підхід до використання потужності квантових обчислень для машинного навчання. Поєднуючи сильні сторони як класичних, так і квантових комп'ютерів, ці моделі потенційно можуть досягти квантової переваги для конкретних завдань. Хоча проблеми залишаються, поточні дослідження та розробки прокладають шлях до ширшого впровадження та застосування гібридних квантово-класичних моделей у різних галузях. Очікується, що в міру розвитку квантових технологій гібридні моделі відіграватимуть все більш важливу роль у формуванні майбутнього машинного навчання та штучного інтелекту.

Практичні поради:

Будьте в курсі: Постійно стежте за дослідженнями та розробками в галузі квантового машинного навчання та гібридних моделей.
Експериментуйте з інструментами з відкритим кодом: Використовуйте комплекти для розробки квантового програмного забезпечення (SDK) з відкритим кодом для експериментів зі створенням та тестуванням гібридних моделей КМН. Прикладами є PennyLane, Cirq та Qiskit.
Визначте потенційні сценарії використання: Оцініть, як гібридні моделі КМН можна застосувати для вирішення конкретних проблем у вашій організації чи галузі.
Співпрацюйте з експертами: Спілкуйтеся з дослідниками та експертами в галузі квантових обчислень, щоб отримати цінні знання та поради.
Розгляньте поетапний підхід: Почніть з менших, чітко визначених проектів, щоб набути досвіду та експертизи, перш ніж братися за більші та складніші завдання.