Квантовое машинное обучение

Квантовое машинное обучение (QML) — это новая междисциплинарная область, которая сочетает в себе квантовые вычисления и машинное обучение (ML). Она сосредоточена на разработке алгоритмов, которые работают на квантовых устройствах (или гибридных квантово-классических системах) для решения задач, которые являются вычислительно затратными или неразрешимыми для классических компьютеров. В то время как традиционные модели ML, такие как сверточные нейронные сети (CNN), обрабатывают данные с использованием двоичных битов (0 и 1), QML использует принципы квантовой механики, в частности суперпозицию и запутанность, для обработки информации принципиально иными способами. Эта способность позволяет QML потенциально ускорить время обучения и повысить точность моделей, работающих со сложными высокоразмерными данными.

Основные механизмы QML

Чтобы понять, как работает QML, полезно рассмотреть различия между классическими битами и квантовыми битами, или кубитами.

• Суперпозиция: в отличие от классического бита, который может находиться только в одном состоянии, кубит может существовать в состоянии суперпозиции, представляя несколько состояний одновременно. Это позволяет квантовым алгоритмам исследовать обширное пространство поиска потенциальных решений гораздо быстрее, чем классические методы перебора.
• Сплетение: кубиты могут вступать в состояние сплетения, что означает, что состояние одного кубита напрямую коррелирует с состоянием другого, независимо от расстояния между ними. Это свойство позволяет моделям QML улавливать сложные корреляции в больших данных, которые могут быть упущены стандартными статистическими методами.
• Интерференция: квантовые алгоритмы используют интерференцию для усиления правильных ответов и отмены неправильных, оптимизируя путь к наилучшему решению, что имеет решающее значение для таких задач, как настройка гиперпараметров.

Применение в реальном мире

В то время как полномасштабные отказоустойчивые квантовые компьютеры все еще находятся в стадии разработки, гибридные подходы уже показывают перспективность в специализированных областях.

• Открытие лекарственных препаратов и материаловедение: одно из наиболее актуальных применений — моделирование молекулярных структур. Классические компьютеры не справляются с квантово-механической природой атомов, но QML может естественным образом моделировать эти взаимодействия. Это ускоряет развитие ИИ в здравоохранении, позволяя предсказывать, как новые лекарства будут взаимодействовать с биологическими мишенями, что потенциально сокращает время, необходимое для клинических испытаний.
• Финансовая оптимизация: Финансовые рынки включают в себя огромные массивы данных со сложными взаимосвязями. Алгоритмы QML могут улучшить прогнозное моделирование для оптимизации портфеля и оценки рисков, обрабатывая сценарии, на анализ которых классическим суперкомпьютерам потребовались бы дни, за незначительную часть времени.
• Улучшенное распознавание образов: в областях, требующих высокоточной классификации, таких как обнаружение аномалий в производственном оборудовании или анализ спутниковых изображений, квантовые методы ядра могут разделять точки данных, которые неразличимы в классических пространствах с меньшим количеством измерений .

Отличие QML от классического машинного обучения

Важно отличать QML от стандартных рабочих процессов машинного обучения.

• Классический машинное обучение: использует процессоры и графические процессоры для выполнения матричных операций над бинарными данными. В настоящее время в области визуальных задач, таких как обнаружение объектов, преобладают классические модели, такие как YOLO26, которые в значительной степени оптимизированы для обеспечения скорости и точности на существующем оборудовании.
• Квантовый ML: использует квантовые процессоры (QPU). В настоящее время он не предназначен для замены классического ML в повседневных задачах, таких как распознавание изображений на смартфоне. Вместо этого он служит специализированным инструментом для алгоритмов оптимизации или обработки данных с квантовыми структурами.

Гибридные квантово-классические рабочие процессы

В настоящее время наиболее практичной реализацией QML является вариационный квантовый собственный решатель (VQE) или аналогичные гибридные алгоритмы. В этих конфигурациях классический компьютер обрабатывает стандартные задачи, такие как предварительная обработка данных и извлечение признаков, в то время как специфические сложные для вычисления ядра переносятся на квантовый процессор.

Для современных разработчиков освоение классических рабочих процессов является необходимым условием для будущей интеграции QML. Такие инструменты, как Ultralytics , позволяют эффективно управлять наборами данных и обучать их на классическом оборудовании, устанавливая эталоны, которые будущие системы QML должны будут превзойти.

Следующий Python демонстрирует стандартный классический цикл обучения с использованием ultralytics. В будущем гибридном конвейере этап оптимизации (в настоящее время обрабатываемый алгоритмами типа SGD Adam) теоретически может быть улучшен с помощью квантового сопроцессора.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n model (standard classical weights)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train on a dataset using classical GPU acceleration
# Future QML might optimize the 'optimizer' argument specifically
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640)

print("Classical training completed successfully.")

Перспективы на будущее

По мере совершенствования оборудования таких компаний, как IBM Quantum и Google AI, мы ожидаем более глубокой интеграции QML в конвейеры MLOps. Эта эволюция вероятно будет следовать по пути GPU, где квантовые процессоры станут доступными ускорителями для определенных подпрограмм в рамках более крупных систем искусственного интеллекта (ИИ). До тех пор оптимизация классических моделей, таких как YOLO26, остается наиболее эффективной стратегией для внедрения в реальных условиях.