Học máy lượng tử

Các khái niệm lượng tử cốt lõi trong QML

Để hiểu được QML, bạn cần nắm được một số khái niệm lượng tử cơ bản:

• Qubit: Đơn vị cơ bản của thông tin lượng tử, tương tự như bit cổ điển. Không giống như bit, qubit có thể biểu diễn 0, 1 hoặc chồng chập cả hai trạng thái cùng lúc. Điều này cho phép mật độ thông tin lớn hơn đáng kể.
• Chồng chập: Nguyên lý này cho phép qubit tồn tại ở nhiều trạng thái cùng một lúc cho đến khi được đo. Điều này cho phép máy tính lượng tử thực hiện nhiều phép tính song song.
• Sự vướng víu: Một hiện tượng mà các qubit trở nên kết nối với nhau, cùng chung số phận bất kể khoảng cách giữa chúng. Những thay đổi đối với một qubit vướng víu sẽ ảnh hưởng ngay lập tức đến các qubit khác, cho phép các mối tương quan phức tạp hữu ích cho một số thuật toán nhất định.
• Thuật toán lượng tử: QML tìm cách phát triển các thuật toán lượng tử có thể vượt trội hơn các thuật toán cổ điển trong các nhiệm vụ như tối ưu hóa, phân loại và lấy mẫu, có khả năng tăng tốc quá trình đào tạo mô hình hoặc cải thiện việc trích xuất tính năng .

Máy tính lượng tử cải thiện khả năng học máy như thế nào

QML hướng đến khai thác các hiện tượng lượng tử để cải thiện nhiều khía cạnh khác nhau của quy trình làm việc ML. Máy tính lượng tử có thể tăng tốc cho các tác vụ tính toán chuyên sâu phổ biến trong ML, chẳng hạn như giải các hệ phương trình tuyến tính lớn, thực hiện tối ưu hóa phức tạp ( Thuật toán tối ưu hóa ) hoặc tìm kiếm qua các tập dữ liệu lớn ( Dữ liệu lớn ). Ví dụ, thuật toán lượng tử có khả năng tăng tốc một số phần của quy trình đào tạo cho các mô hình phức tạp hoặc cho phép tạo ra các loại mô hình mới hoàn toàn. Các phương pháp tiếp cận kết hợp, kết hợp các kỹ thuật ML cổ điển (có thể được quản lý thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB ) với các đơn vị xử lý lượng tử ( GPU , TPU ), là một lĩnh vực nghiên cứu hiện tại quan trọng, nhằm tận dụng thế mạnh của cả hai mô hình.

Ứng dụng và tiềm năng trong thế giới thực

Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển, QML hứa hẹn sẽ hữu ích cho một số lĩnh vực:

• Khám phá thuốc và khoa học vật liệu: Mô phỏng tương tác phân tử đòi hỏi tính toán cao đối với máy tính cổ điển. QML có thể đẩy nhanh đáng kể việc khám phá thuốc và vật liệu mới bằng cách mô hình hóa chính xác các tương tác lượng tử. Nghiên cứu khám phá việc sử dụng thuật toán lượng tử để mô phỏng phân tử .
• Mô hình tài chính: Thuật toán QML có khả năng tối ưu hóa danh mục đầu tư tài chính, cải thiện đánh giá rủi ro và tăng cường phát hiện gian lận bằng cách phân tích các mô hình phức tạp hiệu quả hơn các phương pháp cổ điển. Các ứng dụng điện toán lượng tử trong tài chính đang được khám phá tích cực.
• Tối ưu hóa hệ thống phức tạp: Các vấn đề về hậu cần, quản lý chuỗi cung ứng ( Tái định hình chuỗi cung ứng bằng AI ) và bản thân nghiên cứu AI, chẳng hạn như điều chỉnh siêu tham số nâng cao, có thể được hưởng lợi từ các kỹ thuật tối ưu hóa lượng tử.
• Nâng cao khả năng AI: QML có thể cải thiện khả năng nhận dạng mẫu trong các lĩnh vực như Thị giác máy tính (CV) hoặc cho phép phân tích dữ liệu phức tạp hơn cho các tác vụ như phân tích hình ảnh y tế .

So sánh với máy học cổ điển

QML khác biệt đáng kể so với ML cổ điển:

• Tính toán: ML cổ điển sử dụng bit và dựa trên các khuôn khổ như PyTorch hoặc TensorFlow chạy trên CPU hoặc GPU. QML sử dụng qubit và yêu cầu phần cứng lượng tử chuyên dụng, thường được truy cập thông qua các nền tảng điện toán đám mây như IBM Quantum hoặc Google Quantum AI .
• Thuật toán: ML cổ điển sử dụng các thuật toán đã được thiết lập tốt (ví dụ: Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phát hiện đối tượng , Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) để phát hiện chuỗi). QML khám phá các thuật toán lượng tử như Máy vectơ hỗ trợ lượng tử hoặc Phân tích thành phần chính lượng tử.
• Xử lý dữ liệu: Việc biểu diễn dữ liệu cổ điển trên các hệ thống lượng tử là một thách thức, thường đòi hỏi các kỹ thuật nhúng phức tạp.
• Độ trưởng thành: ML cổ điển là một lĩnh vực trưởng thành với các ứng dụng và công cụ rộng rãi như tài liệu Ultralytics . QML là thử nghiệm, đối mặt với những thách thức về tính ổn định của phần cứng ( sửa lỗi lượng tử), phát triển thuật toán và chứng minh lợi thế lượng tử thực tế so với các phương pháp cổ điển được tối ưu hóa cao ( so sánh hiệu suất mô hình ).

Những thách thức và triển vọng tương lai

Những thách thức chính đối với QML bao gồm xây dựng các máy tính lượng tử ổn định, có khả năng mở rộng và chịu lỗi, phát triển các thuật toán lượng tử mạnh mẽ cung cấp khả năng tăng tốc có thể chứng minh được và tạo ra các công cụ và giao diện (như Qiskit hoặc TensorFlow Quantum ) cho các nhà phát triển. Bất chấp những rào cản này, nghiên cứu đang diễn ra của các tổ chức như Quantum Economic Development Consortium (QED-C) và những tiến bộ trong phần cứng lượng tử cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn, nơi QML có thể bổ sung cho ML cổ điển, mở ra những khả năng mới trong nghiên cứu AI và giải quyết một số vấn đề phức tạp nhất thế giới, có khả năng tác động đến mọi thứ từ khoa học cơ bản đến các chiến lược triển khai mô hình . Đánh giá hiệu suất bằng các số liệu như độ chính xác và hiểu các số liệu hiệu suất YOLO sẽ vẫn rất quan trọng, ngay cả trong lĩnh vực lượng tử.