Gabungkan Pembelajaran Mesin dan Komputasi Kuantum

Apakah Quantum Machine Learning berguna?

Apakah Quantum Machine Learning berguna? Ketika kita memikirkan pertanyaan ini, kita cenderung bertanya-tanya apakah komputasi kuantum dapat mempercepat algoritma ML yang kita kenal. Tapi itu mungkin cara yang salah untuk melakukannya. Unit pemrosesan kuantum adalah jenis perangkat keras yang berbeda dengan prinsip komputasi yang berbeda, dan sebagai hasilnya, itu adalah kandidat yang sangat baik untuk mengembangkan algoritma ML baru dengan prinsip kuantum murni.

Quantum ML sebenarnya dapat berarti banyak hal. Ada 2 komponen dalam ML: pembuatan data dan perangkat pemrosesan data, dan setiap komponen dapat bersifat kuantum atau klasik:

Jika baik proses pembuatan data maupun perangkat pemrosesan data bersifat klasik, itu akan menjadi Machine Learning biasa yang kita kenal.
Biasanya, ketika orang memikirkan QML, mereka berpikir tentang proses pembuatan data yang bersifat klasik dan pemrosesan data yang dilakukan pada komputer kuantum. Data dapat berupa teks, gambar, atau deret waktu, dan kita membutuhkan antarmuka kuantum-klasik untuk mengonversi data tersebut menjadi data kuantum. Komputer kuantum hanya dapat memproses data kuantum, dan algoritma kuantum akan menghasilkan output yang perlu dikonversi menjadi data klasik. Mengonversi data bolak-balik membutuhkan setidaknya kompleksitas waktu linear dalam ukuran data, sehingga mencegah percepatan eksponensial tugas pembelajaran. Banyak orang meragukan proses ini akan pernah berguna.
Salah satu jalur yang menarik untuk QML adalah jika pembuatan data bersifat intrinsik kuantum. Misalnya, di departemen Fisika, Kimia, atau Biologi, peneliti berurusan dengan "data" kuantum setiap hari. Elektron di CPU Anda atau molekul obat mematuhi hukum mekanika kuantum. Cara yang biasa untuk mempelajari fenomena tersebut adalah dengan membangun simulasi numerik menggunakan data sintetik klasik yang mensimulasikan partikel kuantum, dengan simulasi tersebut dijalankan pada komputer klasik. Ini sangat lambat, dan kita hanya dapat mensimulasikan jumlah partikel yang terbatas sekaligus. Tapi jika kita bisa menggunakan data kuantum untuk mensimulasikan partikel kuantum, kita bisa menjalankan algoritma ML kuantum secara langsung pada data tersebut. Ada bukti bahwa hal ini akan menghasilkan percepatan kuantum pada proses tersebut. Quantum ML dapat menghasilkan lompatan ilmiah besar di masa depan!

Beberapa arsitektur kuantum-klasik hibrida telah diusulkan di mana model tersebar di seluruh unit pemrosesan kuantum dan klasik. Ini memungkinkan pemrosesan data kuantum dengan komputer tetapi memanfaatkan keuntungan dari komputasi yang dipahami dengan baik pada komputer klasik. Misalnya, Anda dapat menggunakan komputer klasik sebagai pengoptimasi luar untuk jaringan saraf kuantum.

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.