Kombination von Machine Learning und Quantencomputing

Ist Quantenmaschinelles Lernen nützlich?

Ist Quantenmaschinelles Lernen nützlich? Wenn wir uns diese Frage stellen, neigen wir dazu, uns zu fragen, ob Quantencomputing unsere bekannten ML-Algorithmen beschleunigen kann. Aber das könnte der falsche Ansatz sein. Eine Quantenverarbeitungseinheit ist eine andere Art von Hardware mit anderen Rechenprinzipien und daher ein großartiger Kandidat, um neue ML-Algorithmen mit rein quantenmechanischen Prinzipien zu entwickeln.

Quanten-ML kann eigentlich mehrere Dinge bedeuten. Es gibt 2 Komponenten von ML: Daten generierung und Datenverarbeitungsgerät, und jede Komponente könnte quanten- oder klassisch sein:

Wenn sowohl der Daten generierungsprozess als auch das Datenverarbeitungsgerät klassisch sind, wäre das typisches maschinelles Lernen, wie wir es kennen.
Typischerweise denken die Menschen, wenn sie an QML denken, an den Daten generierungsprozess, der klassisch ist und die Datenverarbeitung, die auf einem Quantencomputer durchgeführt wird. Die Daten könnten Text, Bilder oder Zeitreihen sein, und wir benötigen eine Quanten-Klassik-Schnittstelle, um diese Daten in Quantendaten umzuwandeln. Der Quantencomputer kann nur Quantendaten verarbeiten, und ein Quantenalgorithmen würde Ausgaben erzeugen, die in klassische Daten umgewandelt werden müssen. Das Umwandeln der Daten hin und her erfordert mindestens lineare Zeitkomplexität in der Größe der Daten, was eine exponentielle Geschwindigkeit bei Lernaufgaben verhindert. Viele Menschen zweifeln daran, dass dieser Prozess jemals nützlich sein wird.
Eine interessante Richtung für QML ist, wenn die Daten generierung inhärent quantenmechanisch ist. Zum Beispiel beschäftigen sich Forscher in den Abteilungen Physik, Chemie oder Biologie täglich mit quantenmechanischen "Daten". Elektronen in Ihrem CPU oder Medikamentenmoleküle unterliegen quantenmechanischen Gesetzen. Eine typische Methode, um diese Phänomene zu untersuchen, besteht darin, numerische Simulationen mit synthetischen klassischen Daten zu erstellen, die quantenmechanische Teilchen simulieren, und diese Simulationen auf einem klassischen Computer laufen zu lassen. Das ist sehr langsam, und wir können nur eine begrenzte Anzahl von Teilchen auf einmal simulieren. Aber wenn wir Quantendaten verwenden könnten, um quantenmechanische Teilchen zu simulieren, könnten wir Quanten-ML-Algorithmen direkt auf diesen Daten anwenden. Es gibt Hinweise darauf, dass dies zu einer Quantenbeschleunigung des Prozesses führen würde. Quanten-ML könnte zu riesigen wissenschaftlichen Sprüngen in naher Zukunft führen!

Einige hybride Quanten-Klassik-Architekturen wurden vorgeschlagen, bei denen Modelle auf klassische und Quantenverarbeitungseinheiten verteilt sind. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Quantendaten mit einem Computer, aber profitiert von den Vorteilen von gut verstandenen Berechnungen auf klassischen Computern. Zum Beispiel können Sie klassische Computer als äußere Optimierungsloops für Quantenneuronennetze verwenden.

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