Квантовое машинное обучение

Квантовое машинное обучение (КМО) - это междисциплинарная область, объединяющая принципы квантовой механики и искусственного интеллекта (ИИ) для решения вычислительных задач с беспрецедентной скоростью и эффективностью. В то время как традиционное машинное обучение (ML) опирается на классические компьютеры для обработки двоичных данных, QML использует уникальные свойства квантовых компьютеров - такие как суперпозиция и запутывание, для обработки высокоразмерных данных и выполнения сложных вычислений, которые в настоящее время являются неразрешимыми даже для в настоящее время не под силу даже самым мощным суперкомпьютерам. По мере того как исследователи из таких организаций, как Google Quantum AI продолжают совершенствовать аппаратные возможности, QML готов совершить революцию. революционизировать подход к анализу данных и разработке алгоритмов.

Основные концепции и механизмы

Для понимания QML необходимо различать классические биты и квантовые биты, или кубитами. Классический бит существует в состоянии либо 0, либо 1. В отличие от него, кубиты могут существовать в состоянии суперпозиции, представляя собой одновременно 0 и 1 одновременно. Это свойство позволяет квантовым алгоритмам параллельно обрабатывать огромные объемы информации. Когда в нейронных сетях (НС) эта возможность позволяет исследовать огромные пространства параметров гораздо быстрее, чем классические методы глубокого обучения (DL).

Другим важнейшим явлением является квантовая запутанность, когда кубиты становятся взаимосвязанными таким образом, что состояние одного кубита мгновенно влияет на другой, независимо от независимо от расстояния. Это позволяет моделям QML выявлять сложные корреляции в в больших массивах данных, улучшая такие задачи, как распознавание образов и обнаружение аномалий.

Отличие QML от классического машинного обучения

Хотя обе области нацелены на получение знаний из данных, их операционные методы и сильные стороны существенно различаются:

• Классическое машинное обучение: Полагается на центральные и Графические процессоры для выполнения матричных операций. Оно отлично справляется с такими сложными задачами, как обнаружение объектов и классификация изображений. Современный уровень в этой области включают такие модели, как YOLO11которая предлагает производительность в реальном времени для компьютерного зрения.
• Квантовое машинное обучение: использует блоки квантовой обработки (QPU) для манипулирования квантовыми состояниями. Это особенно подходит для решения задач оптимизации, где пространство поиска экспоненциально велико. QML не заменяет классический ML, а является дополнительным инструментом, используемым для ускорения определенных подпрограмм, таких как настройка гиперпараметров или оценка ядра оценка.

Применение в реальном мире

Хотя QML все еще находится на стадии зарождения, несколько отраслей промышленности начинают экспериментировать с гибридными квантово-классическими решателями.

• Открытие лекарств и материаловедение: Моделирование молекулярных взаимодействий требует огромных вычислительных мощностей. QML может моделировать квантово-механические свойства молекул более естественно, чем классические системы. Это ускоряет разработку новых лекарств и материалов, что является ключевым компонентом ИИ в здравоохранении. Исследование, опубликованное в журнале Nature, рассказывают о том, как квантовое моделирование позволяет предсказывать химические реакции с высокой точностью.
• Оптимизация финансового портфеля: В финансовом секторе выбор оптимального набора активов для Для получения максимальной прибыли при минимизации риска необходимо проанализировать различные комбинации. Квантовые алгоритмы оптимизации Алгоритмы квантовой оптимизации, такие как алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA), могут преодолевать эти сложные ландшафты более эффективно, чем классические методы, что способствует надежному прогностического моделирования.
• Логистика и цепочки поставок: Решение "задачи о путешествующем продавце" для глобальных автопарков является требует больших вычислительных затрат. Алгоритмы QML помогают оптимизировать маршруты и распределение запасов, значительно повышая эффективность эффективность ИИ в логистике.

Текущая реализация и перспективы на будущее

В настоящее время в большинстве практических приложений используются "гибридные" подходы, при которых классические компьютеры выполняют основную часть обработки - например, предварительной обработки данных и извлечение признаков, в то время какквантовые компьютеры привлекаются для выполнения отдельных, тяжелых в вычислительном отношении этапов оптимизации.

Пока исследователи работают над созданием "квантового преимущества", классические модели остаются промышленным стандартом для немедленного развертывания. для немедленного развертывания. Например, Ultralytics YOLO11 и предстоящий YOLO26 обеспечивают высоко оптимизированные, комплексные решения для визуальных задач с использованием классического оборудования.

Следующий код на Python демонстрирует стандартный процесс классического обучения с использованием ultralytics. В будущем гибридном QML-конвейере train Метод может потенциально разгрузить сложные оптимизационные вычисления на квантовый процессор.

from ultralytics import YOLO

# Load a classical YOLO11 model (weights stored as standard bits)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train the model on a standard dataset using classical GPU acceleration
# Classical optimization algorithms (like SGD or Adam) are used here
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5)

print("Classical training optimization complete.")

По мере развития технологии мы можем ожидать, что квантовые алгоритмы станут более доступными и в конечном итоге будут легко интегрироваться в стандартные конвейеры MLOps для решения задач которые ранее считались невозможными.