量子机器学习

QML 中的核心量子概念

理解 QML 需要掌握一些基本的量子概念：

• 量子比特：量子信息的基本单位，类似于经典比特。与比特不同，量子比特可以同时表示 0、1 或两种状态的叠加。这使得信息密度大大提高。
• 叠加：这一原理允许量子比特在测量前同时存在于多个状态。这使得量子计算机能够并行执行许多计算。
• 纠缠：一种量子比特相互连接的现象，无论它们之间的距离有多远，都能共享相同的命运。一个纠缠的量子比特发生变化，会立即影响其他量子比特，从而产生对某些算法有用的复杂关联。
• 量子算法：QML 致力于开发在优化、分类和采样等任务中性能优于经典算法的量子算法，从而加快模型训练或增强特征提取。

量子计算如何增强机器学习能力

QML 旨在利用量子现象改进 ML 工作流程的各个方面。量子计算机可能会加快 ML 中常见的计算密集型任务的速度，例如求解大型线性方程组、执行复杂的优化（优化算法）或搜索庞大的数据集（大数据）。例如，量子算法有可能加速复杂模型的部分训练过程，或完全支持新型模型。混合方法，将经典的 ML 技术（或许可以通过Ultralytics HUB 等平台进行管理）与量子处理单元（GPU）结合起来。GPU, TPU），是当前研究的一个重要领域，旨在利用这两种模式的优势。

现实世界的应用和潜力

虽然 QML 在很大程度上仍处于研发阶段，但它在多个领域都大有可为：

• 药物发现与材料科学：模拟分子相互作用对经典计算机的计算要求很高。通过准确模拟量子相互作用，QML 可以大大加快新药物和新材料的发现。研究探索了分子模拟中的量子算法。
• 金融建模：通过比传统方法更高效地分析复杂模式，QML 算法有可能优化金融投资组合、改进风险评估和加强欺诈检测。目前正在积极探索量子计算在金融领域的应用。
• 复杂系统优化：物流、供应链管理（《用人工智能重塑供应链》）和人工智能研究本身的问题，如高级超参数调整，都可能受益于量子优化技术。
• 增强人工智能能力：QML 可提高计算机视觉 (CV)等领域的模式识别能力，或为医疗图像分析等任务提供更复杂的数据分析。

与经典机器学习的比较

QML 与经典 ML 有很大不同：

• 计算：经典 ML 使用比特并依赖于以下框架 PyTorch或 TensorFlow等框架，在 CPU 或 GPU 上运行。QML 使用量子比特，需要专门的量子硬件，通常通过IBM Quantum或Google Quantum AI 等云计算平台访问。
• 算法：经典 ML 采用成熟的算法（如用于物体检测的卷积神经网络 (CNN)、用于序列的循环神经网络 (RNN)）。QML 探索量子算法，如量子支持向量机或量子主成分分析。
• 数据处理：在量子系统上表示经典数据是一项挑战，通常需要复杂的嵌入技术。
• 成熟度：经典 ML 是一个成熟的领域，有着广泛的应用和工具，如Ultralytics 文档。QML 还处于实验阶段，在硬件稳定性（量子纠错）、算法开发以及展示量子相对于高度优化的经典方法的实际优势（比较模型性能）方面面临挑战。

挑战与未来展望

量子语言面临的主要挑战包括：构建稳定、可扩展的容错量子计算机；开发强大的量子算法，提供可证明的速度提升；以及为开发人员创建工具和接口（如Qiskit或TensorFlow Quantum）。尽管存在这些障碍，但量子经济发展联盟（QED-C）等组织正在进行的研究以及量子硬件的进步都预示着一个充满希望的未来：QML 可以补充经典 ML，为人工智能研究带来新的可能性，并解决一些世界上最复杂的问题，从而可能影响从基础科学到模型部署策略的方方面面。即使在量子领域，使用准确性等指标评估性能和了解YOLO 性能指标仍然至关重要。