Kết hợp Học Máy và Máy Tính Lượng Tử

Học máy lượng tử có hữu ích không?

Học máy lượng tử có hữu ích không? Khi chúng ta nghĩ về câu hỏi này, chúng ta thường tự hỏi liệu máy tính lượng tử có thể tăng tốc các thuật toán ML mà chúng ta đã biết hay không. Nhưng đó có thể là cách tiếp cận sai lầm. Đơn vị xử lý lượng tử là một loại phần cứng khác với các nguyên tắc tính toán khác nhau, và do đó, nó là một ứng cử viên tuyệt vời để phát triển các thuật toán ML mới với các nguyên tắc hoàn toàn lượng tử.

Học máy lượng tử thực sự có thể mang nhiều ý nghĩa. Có 2 thành phần trong ML: tạo dữ liệu và thiết bị xử lý dữ liệu, và mỗi thành phần có thể là lượng tử hoặc cổ điển:

• Nếu cả quá trình tạo dữ liệu và thiết bị xử lý dữ liệu đều là cổ điển, đó sẽ là Học máy điển hình như chúng ta đã biết.

• Thông thường, khi mọi người nghĩ về QML, họ nghĩ đến quá trình tạo dữ liệu là cổ điển và việc xử lý dữ liệu được thực hiện trên máy tính lượng tử. Dữ liệu có thể là văn bản, hình ảnh hoặc chuỗi thời gian, và chúng ta cần một giao diện lượng tử-cổ điển để chuyển đổi dữ liệu đó thành dữ liệu lượng tử. Máy tính lượng tử chỉ có thể xử lý dữ liệu lượng tử, và một thuật toán lượng tử sẽ tạo ra các đầu ra cần được chuyển đổi thành dữ liệu cổ điển. Việc chuyển đổi dữ liệu qua lại đòi hỏi ít nhất độ phức tạp thời gian tuyến tính theo kích thước của dữ liệu, ngăn chặn bất kỳ tốc độ học tập theo cấp số nhân nào. Nhiều người nghi ngờ rằng quá trình này sẽ không bao giờ có lợi.

• Một hướng đi thú vị cho QML là nếu việc tạo dữ liệu là bản chất lượng tử. Ví dụ, trong các khoa Vật lý, Hóa học hoặc Sinh học, các nhà nghiên cứu xử lý "dữ liệu" lượng tử hàng ngày. Các electron trong CPU của bạn hoặc các phân tử thuốc tuân theo các quy luật cơ học lượng tử. Một cách điển hình để nghiên cứu những hiện tượng đó là xây dựng các mô phỏng số bằng dữ liệu cổ điển tổng hợp mô phỏng các hạt lượng tử, với các mô phỏng đó được chạy trên máy tính cổ điển. Điều này rất chậm, và chúng ta chỉ có thể mô phỏng một số lượng hạt hạn chế cùng một lúc. Nhưng nếu chúng ta có thể sử dụng dữ liệu lượng tử để mô phỏng các hạt lượng tử, chúng ta có thể chạy các thuật toán ML lượng tử trực tiếp trên những dữ liệu đó. Có bằng chứng cho thấy điều này sẽ dẫn đến việc tăng tốc lượng tử của quá trình. Học máy lượng tử có thể dẫn đến những bước nhảy vọt khoa học lớn trong tương lai gần!

Một vài kiến trúc kết hợp lượng tử-cổ điển đã được đề xuất, trong đó các mô hình được phân bố trên các đơn vị xử lý cổ điển và lượng tử. Điều này cho phép xử lý dữ liệu lượng tử bằng máy tính nhưng hưởng lợi từ lợi thế của các tính toán đã được hiểu rõ trên máy tính cổ điển. Ví dụ, bạn có thể sử dụng máy tính cổ điển làm bộ tối ưu hóa vòng ngoài cho các mạng nơ-ron lượng tử.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: AiUTOMATING PEOPLE, ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.

© ABN ASIA