Быстрые ссылки

AwesomeOps: квантовое машинное обучение, часть 1 из 4

AwesomeOps: квантовое машинное обучение, часть 2 из 4

Часть 3: Скоро

Часть 4: Скоро

Генезис квантовых алгоритмов

Квантовые алгоритмы подобны слиянию двух миров. Представьте себе странный и удивительный мир квантовой механики и посмотрим, сможем ли мы использовать его для обработки чисел быстрее, чем наши традиционные компьютеры. Некоторые пионеры, такие как Питер Шор и Лов Гровер, показали нам путь в 90-х годах. Шор умел разбивать большие числа, а Гроувер обладал умением быстро искать в базах данных.

Линейная алгебра: основа машинного обучения

В основе многих алгоритмов машинного обучения лежат операции линейной алгебры — подумайте об умножении матриц, векторных пространствах и задачах на собственные значения. Традиционные вычислительные системы выполняют эти операции последовательно, но квантовые системы с присущим им параллелизмом обещают гораздо более эффективные вычисления.

Например, алгоритм обращения квантовой матрицы можно использовать для решения линейных систем уравнений экспоненциально быстрее, чем классические методы. Учитывая, что решение таких систем является фундаментальной операцией в задачах машинного обучения, таких как регрессия, потенциал квантового ускорения в анализе данных огромен.

Квантовые алгоритмы в ландшафте машинного обучения

Несколько квантовых алгоритмов могут произвести революцию в машинном обучении. О некоторых я расскажу ниже.

Квантовые машины опорных векторов (QSVM)

QSVM — это алгоритм машинного обучения, использующий принципы квантовых вычислений для повышения производительности классических машин опорных векторов (SVM). SVM — это популярный алгоритм, используемый для задач классификации и регрессии. Он находит гиперплоскость, которая лучше всего разделяет точки данных разных классов в многомерном пространстве.

В классическом SVM вычислительная сложность значительно возрастает с увеличением размера набора данных и размерности признаков. QSVM, с другой стороны, использует квантовый параллелизм для одновременной обработки нескольких возможностей, что потенциально приводит к более быстрому решению сложных задач классификации. Кодируя данные в квантовые состояния, QSVM может одновременно исследовать несколько представлений функций. Этот подход позволяет более эффективно находить оптимальную гиперплоскость или границу решения, предлагая более быструю и точную классификацию для больших и многомерных наборов данных.

Чтобы сделать это более понятным, представьте, что вы столкнулись с пугающей задачей сортировки обширной библиотеки книг, каждая из которых относится к жанрам научной фантастики или фэнтези. Некоторые из этих книг имеют такие тонкие различия, что даже опытный библиотекарь может с трудом различить их при беглом взгляде.

В этом сложном сценарии классическая машина опорных векторов (SVM) выступает в роли библиотекаря, который тщательно прочитывает каждую книгу, тщательно отмечая нюансы, и пытается провести четкую границу между жанрами научной фантастики и фэнтези. Со временем, с большим количеством книг, библиотекарь SVM лучше справляется с этой задачей. Однако при столкновении с миллионами книг этот процесс становится чрезвычайно трудоемким.

Войдите в квантовую машину опорных векторов (QSVM), чудо, похожее на волшебного библиотекаря с экстраординарными способностями. В одно мгновение этот библиотекарь QSVM впитывает суть тысяч книг одновременно. Используя возможности квантовой суперпозиции, библиотекарь может одновременно исследовать многочисленные потенциальные границы между жанрами, достигая результатов быстрее и эффективнее по сравнению с классическим коллегой библиотекаря, особенно при работе с огромным количеством книг или тонкими различиями. По сути, и классическая SVM, и волшебная QSVM разделяют общую цель категоризации книг, но квантовые возможности QSVM позволяют библиотекарю обрабатывать информацию экспоненциально более эффективно при правильных условиях.

Несколько потенциальных приложений для QSVM:

  • Финансы и инвестиции. С помощью QSVM мы можем углубляться в финансовые данные, выявлять рыночные тенденции и, в конечном счете, помогать принимать более взвешенные инвестиционные решения.
  • Открытие лекарств и здравоохранение. QSVM открывает захватывающие возможности в области молекулярного анализа. Его можно использовать для исследования запутанного мира молекулярных структур, выявления потенциальных кандидатов в лекарства и разгадывания тайн, скрытых в сложных биологических данных.
  • Обработка естественного языка (NLP). Квантовые алгоритмы могут давать преимущества в определенных аспектах NLP, таких как семантический анализ, анализ настроений и задачи языкового перевода. QSVM можно применять в сочетании с классическими подходами НЛП для повышения общей скорости обучения.

Квантовый анализ главных компонентов (QPCA)

Анализ основных компонентов (PCA) — это широко используемый метод классического машинного обучения для уменьшения размерности. PCA помогает идентифицировать наиболее важные шаблоны или функции (основные компоненты) в наборе данных и представляет его в пространстве меньшего размера, сохраняя при этом большую часть исходной информации.

QPCA — это квантовый аналог PCA, целью которого является выполнение той же задачи по уменьшению размерности, но в рамках квантовых вычислений. Квантовые вычисления теоретически могут обрабатывать большие наборы данных более эффективно, чем классические аналоги, для определенных задач из-за квантовой суперпозиции и запутанности. В QPCA квантовые алгоритмы используются для извлечения основных компонентов из данных, что может привести к более быстрым вычислениям и лучшему представлению данных в более низких измерениях. Потенциальные преимущества QPCA включают более эффективное извлечение признаков, обеспечивающее лучшее сжатие данных и более быструю обработку в различных приложениях квантового машинного обучения.

Чтобы получить лучшее представление об этом, представьте, что у вас есть гигантская загадочная головоломка, состоящая из миллионов частей, и вы хотите найти самые важные части, которые раскрывают основную картину. Однако это не обычная головоломка — она существует в нескольких измерениях, что делает ее невероятно сложной для анализа классическими методами.

Войдите в квантовый анализ главных компонентов (QPCA), QPCA действует как замечательная команда решателей квантовых головоломок, вооруженных передовыми квантовыми компьютерами. Эти квантовые решатели обладают необычайной способностью одновременно исследовать многочисленные пути и измерения головоломки, что значительно ускоряет поиск этих жизненно важных частей.

Точно так же, как анализ основных компонентов в классических вычислениях определяет наиболее важные характеристики или измерения данных, QPCA использует мощь квантовой механики для обнаружения наиболее важных частей этой многомерной головоломки. Это достигается за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности, что позволяет обрабатывать огромное количество информации одновременно и извлекать основные компоненты гораздо эффективнее, чем классические методы.

Благодаря уникальной способности QPCA обрабатывать многомерные данные, он может быстро выявить ключевые аспекты головоломки, влияющие на ее общую структуру. Эта функция квантовых вычислений позволяет исследователям извлекать важные сведения из сложных наборов данных, что делает их мощным инструментом для решения проблем в различных областях, таких как машинное обучение, финансы и медицина.

Несколько потенциальных приложений для QPCA:

  • Анализ финансовых данных. QPCA можно использовать для анализа сложных наборов финансовых данных и выявления скрытых факторов, влияющих на цены активов, риск и другие финансовые показатели. Это может привести к более эффективной оптимизации портфеля и управлению рисками.
  • Обнаружение лекарств. Методы квантового машинного обучения, включая QPCA, могут использоваться для анализа молекулярных данных и выявления ключевых особенностей, влияющих на взаимодействие лекарств, что может ускорить процесс открытия лекарств.
  • Биоинформатика. Методы квантового машинного обучения, включая QPCA, могут применяться для анализа биологических данных, таких как последовательности ДНК и структуры белков, что помогает в геномике и персонализированной медицине.

Квантовые нейронные сети (QNN)

Квантовые нейронные сети (QNN) — это основанные на квантовых вычислениях аналоги классических нейронных сетей, которые представляют собой мощные модели для различных задач машинного обучения, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и многое другое. В классических нейронных сетях информация обрабатывается с помощью взаимосвязанных слоев искусственных нейронов, которые учатся распознавать закономерности в данных.

QNN используют принципы квантовой механики, такие как квантовая суперпозиция и запутанность, для более эффективной обработки информации, чем классические нейронные сети для определенных задач. Теоретически QNN могут обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные вычисления с использованием квантового параллелизма.

Для более ясного понимания представьте себе отряд судебно-медицинских экспертов на месте преступления. В стандартной схеме расследования думайте о каждом эксперте как о воплощении классической нейронной сети. Они тщательно исследуют доказательства, выявляют закономерности и последовательно постулируют теории. Хотя они тщательны, они также ограничены временем, которое требуется для анализа каждой детали, и последовательным методом, которого они должны придерживаться, чтобы разоблачить преступника.

Теперь добавьте к уравнению квантовые нейронные сети (QNN). Вместо типичных судмедэкспертов представьте следователей с квантовыми технологиями. Они обладают отличительной способностью. Когда они тщательно изучают доказательства, они не ограничиваются восприятием единственного сценария. Благодаря своим квантовым свойствам они могут одновременно предвидеть множество сценариев и исходов, повторяя принцип суперпозиции в квантовой механике, согласно которому квантовые сущности могут сосуществовать в различных состояниях.

Кроме того, эти квантовые исследователи могут мгновенно передавать информацию друг другу, независимо от того, насколько далеко они друг от друга. Это отражает концепцию квантовой запутанности. Когда один следователь натыкается на важную зацепку, он может мгновенно поделиться информацией, гарантируя, что вся команда будет в курсе событий без каких-либо задержек.

Их процесс принятия решений напоминает квантовую интерференцию. Среди множества потенциальных решений, которые они обдумывают, они могут повысить шансы наиболее правдоподобных сценариев и ослабить менее вероятные. В то время как классическую нейронную сеть можно представить как эксперта-криминалиста, методично собирающего факты, квантовая нейронная сеть действует как бригада квантовых следователей, способных одновременно исследовать различные версии, обмениваться мнениями в режиме реального времени и коллективно устанавливать истину в подход, отличный от традиционных моделей.

Несколько потенциальных приложений для QNN:

  • Квантовая обработка изображений и сигналов. QNN можно применять к таким задачам, как шумоподавление, сжатие и улучшение изображений и сигналов. Используя квантовые свойства, эти сети могут превзойти классические методы в определенных сценариях.
  • Задачи оптимизации. Квантовые компьютеры отлично подходят для решения сложных задач оптимизации. QNN можно использовать для решения проблем оптимизации, обычно возникающих в логистике, финансах, управлении цепочками поставок и других областях.
  • Финансовое моделирование. QNN могут помочь в прогнозировании финансовых рынков, оптимизации портфеля, анализе рисков и обнаружении мошенничества. Квантовые алгоритмы потенциально могут обеспечить преимущество в скорости в этих ресурсоемких вычислительных задачах.

Квантовые машины Больцмана

Квантовые машины Больцмана (КВМ) — это квантовые версии классических машин Больцмана, которые представляют собой генеративные модели, используемые для задач обучения без учителя. Машины Больцмана предназначены для изучения основного распределения вероятностей набора данных и полезны для таких задач, как изучение признаков, кластеризация и обнаружение аномалий.

Используя квантовую динамику, QBM потенциально могут выполнять задачи обучения без учителя более эффективно и точно, чем классические машины Больцмана. Квантовые системы могут параллельно исследовать несколько возможностей и использовать квантовые эффекты, такие как туннелирование и суперпозиция, для поиска лучших решений задач оптимизации. Кроме того, присущий квантовым системам параллелизм может позволить QBM более эффективно обрабатывать большие наборы данных и выявлять сложные закономерности, которые сложны для классических подходов.

Чтобы лучше понять это, представьте себе большой особняк, где каждая комната посвящена уникальной мировой кухне. На вашем грандиозном званом ужине каждый гость представляет собой отдельную точку данных, у каждого из которых есть свои кулинарные предпочтения. Ваш вызов? Назначьте каждому гостю ту комнату, где его гастрономические вкусы будут наиболее удовлетворены. Улов? Вы не можете спросить их напрямую. Вместо этого вы полагаетесь на наблюдение за их реакцией на различные кухни, чтобы принять обоснованное решение о том, где они лучше всего подходят.

Думайте о традиционном компьютере как о прилежном, но методичном хозяине, проводящем одного гостя по каждой комнате, наблюдая за реакцией и шаг за шагом принимая решения. При большом количестве гостей и залов этот процесс может затянуться и стать неэффективным. Эта ситуация отражает работу классической машины Больцмана, своего рода нейронной сети. Эта машина использует вероятностную методологию, принимая решения, рассматривая одновременно одного гостя и одну комнату. Его цель? Чтобы оптимизировать удовлетворенность каждого.

Войдите в квантовую машину Больцмана (QBM), похожую на хост, наделенный экстраординарными возможностями. Этот хост может таинственным образом проводить всех гостей по всем комнатам одновременно. Они моментально оценивают все реакции, позволяя за короткое время определить наиболее оптимальную компоновку сидений. Используя принцип суперпозиции, квантовые биты или кубиты могут одновременно существовать во многих состояниях. Это позволяет QBM одновременно оценивать множество решений, обещая более быстрое и эффективное решение проблем, особенно с обширными и сложными наборами данных.

Несколько потенциальных приложений для QBM:

  • Обучение без учителя. Квантовые машины Больцмана потенциально могут предоставить решения для задач обучения без учителя, таких как кластеризация и уменьшение размерности. Это может быть особенно полезно при работе с большими наборами данных в различных отраслях.
  • Квантовая обработка данных. QBM можно использовать для задач квантовой обработки данных, таких как создание квантовых состояний и моделирование квантовых систем. Эти приложения потенциально могут привести к прогрессу в квантовой химии, материаловедении и других областях, связанных с квантовой физикой.
  • Улучшенная квантовая выборка. Квантовые машины Больцмана были предложены в качестве инструментов для улучшения выборки в квантовых системах, которые могут быть полезны в таких областях, как моделирование квантовой химии и оптимизация квантовых схем.

Гибридные квантово-классические модели

По мере развития области квантового машинного обучения исследователи осознают текущие ограничения квантовых компьютеров и изучают альтернативные подходы к использованию их возможностей. На этом зарождающемся этапе полностью квантовые модели машинного обучения не являются единственным направлением. Вместо этого исследователи обращаются к гибридным квантово-классическим моделям, которые сочетают сильные стороны квантовых вычислений с классическими методами для достижения более эффективных и действенных результатов.

Идея гибридных моделей состоит в том, чтобы использовать квантовые процессы для определенных подзадач, где квантовые технологии дают явное преимущество, а остальные задачи решаются классически. Квантовые компьютеры отлично подходят для решения определенных типов задач, особенно тех, которые связаны со сложными матричными операциями, которые для классических компьютеров требуют значительных вычислительных ресурсов. Однако квантовые компьютеры по-прежнему ограничены с точки зрения времени когерентности кубитов, частоты ошибок и масштабируемости. В результате они еще не подходят для обработки всех аспектов конвейера машинного обучения.

В гибридной квантово-классической нейронной сети квантовые процессы можно использовать для задач, которые выигрывают от квантового параллелизма и квантовой запутанности. Эти усиленные квантовыми вычислениями процессы могут обеспечить значительное ускорение конкретных вычислений, что приведет к более эффективной модели в целом.

Например, вот пример того, как может работать гибридная квантово-классическая нейронная сеть:

  • Предварительная обработка данных (классическая). Этапы ввода и вывода данных обычно обрабатываются классически. Классическая система подготавливает и форматирует входные данные, делая их совместимыми с квантовыми операциями. Затем обработанные данные отправляются на квантовый компьютер.
  • Квантовая обработка (Quantum): квантовая подсистема выполняет определенные вычисления, которые хорошо подходят для квантовых вычислений. Например, квантовые компьютеры могут эффективно обрабатывать сложные матричные операции, необходимые для определенных задач оптимизации или решения квантовых алгоритмов, таких как квантовое преобразование Фурье (КТП) и алгоритм поиска Гровера.
  • Классическая постобработка (классическая): окончательные результаты из квантовой подсистемы возвращаются в классическую систему, которая дополнительно обрабатывает и интерпретирует результаты. Классическая система может также выполнять такие задачи, как принятие решений, классификация и генерация выходных данных.

Гибридный квантово-классический подход использует преимущества квантовой вычислительной мощности там, где это наиболее важно, избегая при этом вычислительных накладных расходов и подверженности ошибкам, с которыми в настоящее время сталкиваются квантовые компьютеры. Эта стратегия позволяет исследователям на практике использовать квантовые преимущества, не ограничиваясь ограничениями современной квантовой технологии.

По мере того, как область квантовых вычислений развивается и квантовые компьютеры становятся все более мощными и надежными, баланс между квантовыми и классическими компонентами в гибридных моделях может измениться. В конце концов, по мере развития квантовых компьютеров, акцент может сместиться в сторону полностью квантовых моделей машинного обучения, но на данный момент гибридные модели предлагают многообещающий путь для изучения возможностей квантовых вычислений более практичным и достижимым образом.

Чего ждать от 3 части

В этом посте мы говорили о потенциальных возможностях квантового машинного обучения. Мы рассмотрели некоторые методы, которые потенциально можно применить в реальном мире. Наконец, мы рассмотрели, как может работать гибридная квантово-классическая модель. В третьей части мы рассмотрим некоторые проблемы и ограничения, которые необходимо знать при использовании квантовых компьютеров. Мы также рассмотрим, как классическое оборудование, такое как графические процессоры, сравнивается с квантовыми вычислениями. В частности, над параллельной обработкой.

Квантовые вычисления в Mentat

В Mentat мы проводим исследования, чтобы найти способы использования квантовых компьютеров для более эффективного обучения наших моделей ИИ. Цель состоит в том, чтобы обучить модели в течение нескольких минут, а не часов или дней. Это позволяет нам обучать/обновлять модели, которые нужны клиентам, в разумные сроки.