Узнайте, как квантовая оптимизация переосмысливает ИИ и глубокое обучение. Узнайте, как квантовые алгоритмы, кубиты и гибридные вычисления позволяют создавать более умные и быстрые модели.
Большинство передовых систем искусственного интеллекта, от самоуправляемого автомобиля до модели прогнозирования акций, постоянно идут на компромиссы, подстраиваясь, совершенствуясь и извлекая уроки из опыта. За этими решениями стоит один из самых важных процессов в ИИ - оптимизация.
Например, модель искусственного интеллекта, обученная распознавать дорожные знаки или предсказывать цены на жилье, учится на примерах. В процессе обучения она постоянно совершенствует свои методы. На каждом этапе корректируются миллионы параметров, настраиваются веса и смещения, чтобы уменьшить ошибки прогнозирования и повысить точность.
Этот процесс можно представить как масштабную оптимизационную задачу. Цель - найти оптимальную комбинацию параметров, которая обеспечит точные результаты без перебора и лишней траты вычислительных ресурсов.
На самом деле оптимизация - это ключевая часть искусственного интеллекта. Независимо от того, идентифицирует ли модель ИИ изображение или прогнозирует цену, она должна искать наиболее эффективное решение среди бесчисленных возможностей. Но по мере роста моделей и массивов данных этот поиск становится все более сложным и требует больших вычислительных затрат.
Квантовая оптимизация - это новый подход, который может помочь решить эту проблему. Он основан на квантовых вычислениях, которые используют принципы квантовой механики для обработки информации новыми способами.
Вместо битов, которые могут быть только 0 или 1, в квантовых компьютерах используются кубиты, которые могут находиться в нескольких состояниях одновременно. Это позволяет им параллельно исследовать множество возможных решений, решая сложные задачи оптимизации в некоторых случаях эффективнее, чем классические методы.
Однако квантовый параллелизм - это не то же самое, что одновременная работа множества классических процессоров. Это вероятностный процесс, который зависит от квантовой интерференции для получения полезных результатов.
Проще говоря, это означает, что квантовые компьютеры не проверяют все возможности сразу. Вместо этого они используют интерференцию, когда одни возможности усиливают друг друга, а другие отменяют, чтобы увеличить шансы найти правильный ответ.
В этой статье мы рассмотрим, как работает квантовая оптимизация, почему она важна и что она может означать для будущего интеллектуальных вычислений. Давайте начнем!
Квантовая оптимизация - это растущая область квантовых вычислений, которая фокусируется на решении сложных оптимизационных задач с использованием уникальных свойств квантовой механики. Она опирается на десятилетия исследований в области информатики и физики, объединяя их для решения задач, с которыми не справляются традиционные вычисления.
Идея использования квантовых систем для оптимизации впервые возникла в конце 1990-х годов, когда исследователи начали изучать, как квантовые принципы, такие как суперпозиция (одновременные состояния) и запутанность (связанные кубиты), могут быть применены для решения задач.
Со временем это переросло в квантовую оптимизацию, где исследователи разработали алгоритмы, использующие квантовые эффекты для эффективного поиска оптимальных решений в больших и сложных пространствах задач.
В основе квантовой оптимизации лежат три ключевых компонента: квантовые алгоритмы, кубиты и квантовые схемы. Квантовые алгоритмы обеспечивают логику, которая позволяет эффективно исследовать большие наборы возможных решений.
Эти алгоритмы работают с кубитами - фундаментальными единицами квантовой информации, которые отличаются от классических битов (двоичных единиц данных в традиционных компьютерах, которые могут иметь значение либо 0, либо 1) тем, что могут существовать в состоянии суперпозиции, представляя собой одновременно 0 и 1.
Это уникальное свойство позволяет квантовым системам оценивать несколько возможностей одновременно, что значительно расширяет их вычислительный потенциал. Между тем квантовые схемы соединяют кубиты с помощью последовательностей квантовых затворов, которые управляют потоком информации и взаимодействием, чтобы постепенно направлять систему к почти оптимальному решению.
Вот несколько ключевых различий между классическим и квантовым подходами к оптимизации:
Далее давайте разберемся, как на самом деле работает квантовая оптимизация. Все начинается с определения реальной проблемы и перевода ее в форму, которую может обработать квантовый компьютер.
Вот обзор основных этапов квантовой оптимизации:
Благодаря последним достижениям в области квантовых вычислений исследователи разработали ряд алгоритмов квантовой оптимизации, которые позволяют решать сложные задачи более эффективно. Эти подходы определяют будущее данной области. Давайте рассмотрим некоторые из них.
Квантовый отжиг - это метод, используемый для решения задач оптимизации, которые предполагают поиск наилучшего расположения или комбинации из множества возможных. Это так называемые комбинаторные оптимизационные задачи, такие как составление графика поставок, маршрутизация транспортных средств или группировка похожих точек данных.
Метод вдохновлен физическим процессом, известным как отжиг, когда материал медленно охлаждается, чтобы достичь стабильного низкоэнергетического состояния. Подобным образом квантовый отжиг постепенно направляет квантовую систему к ее наименьшему энергетическому состоянию, которое представляет собой наилучшее возможное решение проблемы.
Этот процесс, основанный на принципах адиабатических квантовых вычислений, позволяет системе исследовать множество потенциальных решений и остановиться на одном, близком к оптимальному. Поскольку результаты являются вероятностными, процесс обычно повторяется несколько раз, а классические вычисления часто используются для уточнения ответов.
Квантовый отжиг демонстрирует потенциал для решения реальных задач оптимизации в таких областях, как логистика, кластеризация и распределение ресурсов. Однако исследователи все еще изучают, когда и как он может работать лучше, чем традиционные методы.
Алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA) также решает задачи комбинаторной оптимизации, но по-другому, чем квантовый отжиг. Вместо того чтобы постепенно эволюционировать к состоянию с наименьшей энергией, QAOA чередует две энергетические функции, называемые гамильтонианами.
Один из них представляет цель и ограничения задачи, а другой помогает системе исследовать новые конфигурации. Переключаясь между этими этапами, алгоритм неуклонно движется к близкому к оптимальному решению.
QAOA работает на гибридных квантовых и классических системах, где квантовый компьютер генерирует возможные решения, а классический компьютер корректирует параметры после каждого запуска. Такой подход делает QAOA гибким инструментом для решения многих оптимизационных задач, включая планирование, маршрутизацию и задачи с графами, такие как MaxCut (поиск наилучшего способа разделить сеть на две части) и vertex cover (выбор наименьшего набора вершин, которые соединяются с каждым ребром сети). Хотя исследования еще продолжаются, QAOA широко рассматривается как многообещающий шаг к объединению классической и квантовой оптимизации.
Еще один важный алгоритм - вариационный квантовый эйгенсолвер (VQE). В отличие от QAOA и квантового отжига, которые решают задачи комбинаторной оптимизации с дискретным выбором, VQE фокусируется на непрерывной оптимизации, где переменные могут принимать диапазон значений, а не фиксированные варианты.
В основном он используется для оценки основного состояния, или наименьшей возможной энергии, квантовой системы. Это делает его особенно полезным для изучения поведения молекул и материалов в физике и химии.
В VQE также используется гибридный подход, сочетающий квантовые и классические вычисления. Квантовый компьютер подготавливает и тестирует возможные состояния, а классический компьютер анализирует результаты и настраивает параметры для повышения точности.
Поскольку для его реализации требуется меньшее количество кубитов и более простые схемы, VQE хорошо работает на современных устройствах NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum). Это современное поколение квантовых компьютеров, которые имеют ограниченное количество кубитов и подвержены влиянию шума, но все еще достаточно мощны для исследований и первых практических экспериментов.
VQE стал важным инструментом в квантовой химии, материаловедении и оптимизации процессов. Он помогает исследователям моделировать молекулы, изучать реакции и находить стабильные конфигурации.
Полубесконечное программирование (ПДП) - это математический метод, используемый для решения задач оптимизации, включающих линейные зависимости между переменными. Он часто применяется, когда необходимо найти наилучший возможный результат при сохранении определенных условий в допустимом диапазоне.
Квантовые алгоритмы SDP призваны ускорить эти вычисления, особенно когда данные включают множество переменных или сложные, высокоразмерные пространства. Они используют принципы квантовых вычислений для одновременного анализа нескольких возможностей, что может сделать решение масштабных задач более эффективным.
Эти алгоритмы изучаются в таких областях, как машинное обучение, обработка сигналов и системы управления, где они могут помочь моделям распознавать закономерности, улучшать прогнозы или управлять сложными системами. Несмотря на то, что исследования еще продолжаются, квантовый SDP обещает ускорить решение задач оптимизации, которые сложны для классических компьютеров.
Квантовая оптимизация - это активная область исследований, но она также начинает находить практическое применение в таких областях, как искусственный интеллект и машинное обучение. Исследователи изучают, как квантовые методы могут помочь решать сложные задачи более эффективно.
Далее мы подробнее рассмотрим некоторые из новых примеров и сценариев использования, которые подчеркивают его потенциал в реальных сценариях.
Квантовая оптимизация изучается для улучшения настройки моделей машинного обучения, особенно в отношении оптимизации гиперпараметров и выбора признаков. Последние достижения в области процессоров на нейтральных атомах также расширяют сферу применения экспериментов по квантовой оптимизации в ИИ и машинном обучении.
В этих процессорах в качестве кубитов используются отдельные атомы, удерживаемые на месте лазерами. Это позволяет исследователям создавать масштабируемые и стабильные квантовые системы для тестирования сложных алгоритмов.
Ведущие технологические компании уже экспериментируют с этими идеями. Например, исследовательская группа Google недавно продемонстрировала генеративное квантовое преимущество, где 68-кубитный процессор научился генерировать сложные распределения, что намекает на применение в обучении генеративных моделей.
Аналогичным образом NVIDIA наводит мосты между квантовыми технологиями и ИИ, интегрируя квантовые исследования в свою экосистему суперкомпьютеров и GPU. Например, компания запустила Центр ускоренных квантовых исследований (NVAQC), чтобы объединить квантовое оборудование с системами ИИ.
Кроме того, AWS разработала гибридный квантово-классический рабочий процесс на Amazon Braket, который использует квантовые схемы вместе с классической оптимизацией для точной настройки параметров для задач классификации изображений.
Одной из наиболее практичных областей для квантовой оптимизации является логистика и составление расписаний. Эти задачи включают планирование маршрутов, назначение транспортных средств и распределение ресурсов.
Хорошим примером является планирование энергосистем, где операторы должны в реальном времени балансировать спрос и предложение электроэнергии, снижая при этом затраты и сохраняя надежность. Исследователи использовали квантовую оптимизацию, чтобы представить эту задачу планирования в виде энергетического ландшафта или гамильтониана.
Здесь цель - найти состояние с наименьшей энергией, которое представляет собой наиболее эффективную конфигурацию. Например, квантовые решатели D Wave были протестированы для решения подобных задач и показали более быстрые и гибкие результаты по сравнению с традиционными методами оптимизации.
Аналогичные идеи сейчас изучаются в таких областях, как управление портфелями и планирование цепочек поставок. По мере совершенствования аппаратного обеспечения эти подходы могут изменить методы планирования и принятия решений системами ИИ в условиях реальных ограничений.
Квантовая оптимизация также привлекает внимание в областях, где понимание сложных молекулярных взаимодействий и энергетических ландшафтов имеет решающее значение. Например, в открытии лекарств и материаловедении поиск наиболее стабильных молекулярных структур или конфигураций является задачей оптимизации.
Гибридные квантовые алгоритмы, такие как VQE, используются для ускорения таких процессов, как предсказание структуры белков и поиск молекулярных конформаций. Исследователи также изучают способы объединения квантовых вычислений и искусственного интеллекта, чтобы улучшить процесс обучения моделей и извлечения характеристик из данных.
По мере развития квантового оборудования эти комбинированные подходы могут привести к значительным прорывам в химии, биологии и исследованиях материалов, обеспечивая более быстрые открытия и более точное моделирование на молекулярном уровне.
Вот некоторые преимущества использования квантовой оптимизации:
Несмотря на то, что квантовые исследования быстро развиваются, все еще существуют определенные проблемы, которые препятствуют их широкомасштабному внедрению. Вот некоторые из ключевых ограничений, которые необходимо учитывать:
Квантовая оптимизация меняет наше представление о решении проблем в искусственном интеллекте, науке и промышленности. Объединяя мощь квантовых вычислений с классическими методами, исследователи находят новые способы решения сложных задач и ускорения открытий. По мере совершенствования аппаратного обеспечения и развития алгоритмов квантовая оптимизация может стать ключевой движущей силой следующего поколения интеллектуальных технологий.
Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Присоединяйтесь к нашему активному сообществу и открывайте инновации в таких секторах, как ИИ в розничной торговле и Vision AI в производстве. Чтобы начать работу с компьютерным зрением сегодня, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.
