M

MLOG

Tiếng Việt

Khám phá sức mạnh của các mô hình lai trong học máy lượng tử, kết hợp thuật toán cổ điển và lượng tử để nâng cao hiệu suất và tạo ra các ứng dụng mới trong nhiều ngành công nghiệp.

Học máy Lượng tử: Khai thác Mô hình Lai để Nâng cao Hiệu suất

Học máy lượng tử (QML) là một lĩnh vực mới nổi kết hợp các nguyên tắc của điện toán lượng tử với các thuật toán học máy. Trong khi các máy tính lượng tử có khả năng chịu lỗi hoàn toàn vẫn đang trong giai đoạn phát triển, các thiết bị lượng tử trong tương lai gần, thường được gọi là máy tính Lượng tử Quy mô Trung bình Nhiễu (NISQ), mang lại tiềm năng tăng tốc các tác vụ học máy cụ thể bằng cách tận dụng các hiện tượng lượng tử như chồng chập và rối. Tuy nhiên, các thiết bị NISQ này có những hạn chế về số lượng qubit, thời gian kết hợp và độ trung thực của cổng. Đây là lúc các mô hình lai phát huy tác dụng.

Mô hình Lai Lượng tử-Cổ điển là gì?

Các mô hình lai lượng tử-cổ điển được thiết kế để tận dụng thế mạnh của cả máy tính cổ điển và máy tính lượng tử. Chúng bao gồm việc sử dụng máy tính lượng tử như một bộ đồng xử lý để tăng tốc các phần cụ thể của thuật toán học máy trong khi phần còn lại của các phép tính được thực hiện trên máy tính cổ điển. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho các thiết bị NISQ, cho phép các nhà nghiên cứu và chuyên gia khám phá tiềm năng của điện toán lượng tử trong học máy mà không cần đến các máy tính lượng tử có khả năng chịu lỗi hoàn toàn.

Ý tưởng cốt lõi đằng sau QML lai là phân chia một tác vụ học máy thành các thành phần phù hợp nhất cho tính toán lượng tử hoặc cổ điển. Ví dụ, một máy tính lượng tử có thể được sử dụng để thực hiện hiệu quả một phép toán đại số tuyến tính cụ thể vốn tốn kém về mặt tính toán trên máy tính cổ điển, trong khi máy tính cổ điển xử lý phần còn lại của việc xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình.

Các Thành phần Chính của Mô hình Lai Lượng tử-Cổ điển

Một mô hình lai lượng tử-cổ điển điển hình bao gồm các thành phần sau:

Các loại Mô hình Lai Lượng tử-Cổ điển

Nhiều loại mô hình lai lượng tử-cổ điển đã được phát triển, mỗi loại có những điểm mạnh và điểm yếu riêng. Một số loại phổ biến nhất bao gồm:

Bộ giải Eigen Lượng tử Biến phân (VQE)

VQE là một thuật toán lai được sử dụng để tìm năng lượng trạng thái cơ bản của một hệ lượng tử. Nó sử dụng một máy tính lượng tử để chuẩn bị một hàm sóng thử và đo năng lượng của nó, trong khi một máy tính cổ điển được sử dụng để tối ưu hóa các tham số của hàm sóng thử nhằm giảm thiểu năng lượng. VQE đặc biệt hữu ích cho các mô phỏng hóa học lượng tử và khoa học vật liệu.

Ví dụ: Trong khám phá vật liệu, VQE có thể được sử dụng để mô phỏng cấu trúc điện tử của một phân tử hoặc vật liệu. Máy tính lượng tử tính toán năng lượng của một cấu hình điện tử thử, và bộ tối ưu hóa cổ điển điều chỉnh các tham số của cấu hình cho đến khi tìm thấy năng lượng tối thiểu (trạng thái cơ bản). Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán các thuộc tính của vật liệu.

Thuật toán Tối ưu hóa Xấp xỉ Lượng tử (QAOA)

QAOA là một thuật toán lai được sử dụng để tìm các giải pháp gần đúng cho các bài toán tối ưu hóa tổ hợp. Nó sử dụng một máy tính lượng tử để khám phá không gian giải pháp và một máy tính cổ điển để hướng dẫn việc tìm kiếm. QAOA đặc biệt hữu ích cho các bài toán như bài toán người bán hàng du lịch, phân vùng đồ thị và MAX-CUT.

Ví dụ: Hãy xem xét một công ty logistics đang cố gắng tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng. QAOA có thể được sử dụng để tìm một tuyến đường gần tối ưu nhằm giảm thiểu khoảng cách và thời gian di chuyển, ngay cả với một số lượng lớn các địa điểm giao hàng. Máy tính lượng tử khám phá các sự kết hợp tuyến đường khác nhau, và bộ tối ưu hóa cổ điển điều chỉnh các tham số của thuật toán lượng tử để tập trung vào các giải pháp hứa hẹn.

Bộ phân loại Lượng tử Biến phân (VQC) / Mạng Nơ-ron Lượng tử (QNN)

VQC hoặc QNN là các mạch lượng tử được thiết kế để thực hiện các tác vụ phân loại. Chúng được huấn luyện bằng phương pháp lai, trong đó mạch lượng tử thực hiện việc phân loại và một bộ tối ưu hóa cổ điển điều chỉnh các tham số của mạch để cải thiện độ chính xác. Chúng được xem là tương tự như các mạng nơ-ron cổ điển nhưng được triển khai trên phần cứng lượng tử. Dữ liệu được mã hóa thành các trạng thái lượng tử, và các cổng lượng tử hoạt động như các tham số có thể học được.

Ví dụ: Trong phát hiện gian lận tài chính, một VQC có thể được huấn luyện để phân loại các giao dịch là gian lận hoặc hợp pháp. Máy tính lượng tử phân tích dữ liệu giao dịch (được mã hóa thành các trạng thái lượng tử) và đưa ra dự đoán. Bộ tối ưu hóa cổ điển điều chỉnh các tham số của mạch lượng tử dựa trên độ chính xác của các dự đoán, cải thiện hiệu suất của bộ phân loại một cách lặp đi lặp lại.

Máy Vector Hỗ trợ Lượng tử (QSVM)

QSVM tận dụng các máy tính lượng tử để tăng tốc tính toán kernel trong Máy Vector Hỗ trợ (SVM). SVM là một thuật toán học máy cổ điển mạnh mẽ được sử dụng để phân loại và hồi quy. Bằng cách sử dụng máy tính lượng tử để tính toán hàm kernel, QSVM có thể đạt được tốc độ tăng theo cấp số nhân cho một số bộ dữ liệu nhất định.

Ví dụ: Trong khám phá thuốc, một QSVM có thể được sử dụng để phân loại các phân tử là giống thuốc hoặc không giống thuốc. Máy tính lượng tử tính toán sự tương đồng giữa các phân tử bằng cách sử dụng một kernel lượng tử, sau đó được SVM sử dụng để huấn luyện một bộ phân loại. Điều này có thể tăng tốc đáng kể quá trình xác định các ứng cử viên thuốc tiềm năng.

Ưu điểm của Mô hình Lai Lượng tử-Cổ điển

Các mô hình lai lượng tử-cổ điển mang lại một số lợi thế so với các phương pháp thuần túy cổ điển hoặc thuần túy lượng tử:

Thách thức của Mô hình Lai Lượng tử-Cổ điển

Mặc dù có nhiều tiềm năng, các mô hình lai lượng tử-cổ điển cũng phải đối mặt với một số thách thức:

Ứng dụng của Mô hình Lai Lượng tử-Cổ điển

Các mô hình lai lượng tử-cổ điển có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm:

Tài chính

Trong tài chính, các mô hình lai có thể được sử dụng cho các tác vụ như tối ưu hóa danh mục đầu tư, quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và giao dịch thuật toán.

Ví dụ: Tối ưu hóa Danh mục đầu tư: Một mô hình lai có thể được sử dụng để tối ưu hóa danh mục tài sản bằng cách xem xét các yếu tố khác nhau như mức độ chấp nhận rủi ro, mục tiêu đầu tư và điều kiện thị trường. Máy tính lượng tử có thể khám phá hiệu quả các sự kết hợp danh mục đầu tư khác nhau, trong khi máy tính cổ điển quản lý dữ liệu và thực hiện các tính toán rủi ro.

Y tế

Trong y tế, các mô hình lai có thể được sử dụng để khám phá thuốc, hình ảnh y tế, y học cá nhân hóa và chẩn đoán bệnh.

Ví dụ: Khám phá Thuốc: Các mô hình lai có thể được sử dụng để mô phỏng sự tương tác giữa các phân tử thuốc và protein mục tiêu, đẩy nhanh quá trình xác định các ứng cử viên thuốc tiềm năng. Máy tính lượng tử có thể thực hiện các mô phỏng phân tử chuyên sâu về tính toán, trong khi máy tính cổ điển quản lý dữ liệu và thực hiện phân tích.

Khoa học Vật liệu

Trong khoa học vật liệu, các mô hình lai có thể được sử dụng để khám phá vật liệu, thiết kế vật liệu và đặc tính hóa vật liệu.

Ví dụ: Khám phá Vật liệu: Các mô hình lai có thể được sử dụng để mô phỏng các thuộc tính của vật liệu mới, chẳng hạn như độ bền, độ dẫn điện và từ tính của chúng. Máy tính lượng tử có thể thực hiện các tính toán cấu trúc điện tử chuyên sâu, trong khi máy tính cổ điển quản lý dữ liệu và thực hiện phân tích.

Logistics và Quản lý Chuỗi cung ứng

Các mô hình lai có thể được sử dụng cho các bài toán tối ưu hóa như tối ưu hóa tuyến đường, quản lý hàng tồn kho và lập lịch chuỗi cung ứng.

Ví dụ: Tối ưu hóa Tuyến đường: Như đã đề cập trước đó, QAOA rất phù hợp để giải quyết vấn đề này.

Trí tuệ Nhân tạo

Các mô hình lai có thể được sử dụng để tăng cường các tác vụ AI khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.

Ví dụ: Nhận dạng Hình ảnh: VQC có thể được huấn luyện để phân loại hình ảnh với độ chính xác hoặc hiệu quả cao hơn so với các mô hình cổ điển, đặc biệt là đối với các bộ dữ liệu phức tạp. Máy tính lượng tử phân tích dữ liệu hình ảnh (được mã hóa thành các trạng thái lượng tử) và đưa ra dự đoán. Bộ tối ưu hóa cổ điển điều chỉnh các tham số của mạch lượng tử dựa trên độ chính xác của các dự đoán.

Hướng đi Tương lai

Lĩnh vực mô hình lai lượng tử-cổ điển đang phát triển nhanh chóng. Các hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm:

Kết luận

Các mô hình lai lượng tử-cổ điển đại diện cho một phương pháp đầy hứa hẹn để khai thác sức mạnh của điện toán lượng tử cho học máy. Bằng cách kết hợp thế mạnh của cả máy tính cổ điển và máy tính lượng tử, các mô hình này có khả năng đạt được lợi thế lượng tử cho các tác vụ cụ thể. Mặc dù vẫn còn những thách thức, các nỗ lực nghiên cứu và phát triển đang diễn ra đang mở đường cho việc áp dụng rộng rãi hơn và ứng dụng rộng hơn của các mô hình lai lượng tử-cổ điển trong các ngành công nghiệp đa dạng. Khi công nghệ lượng tử trưởng thành, các mô hình lai được kỳ vọng sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc định hình tương lai của học máy và trí tuệ nhân tạo.

Những hiểu biết có thể hành động: