Học máy lượng tử

Học máy lượng tử (QML) là một lĩnh vực mới nổi, kết hợp các nguyên lý của cơ học lượng tử với các thuật toán học máy . Nó tận dụng các đặc tính độc đáo của máy tính lượng tử—như chồng chập, vướng víu và hiệu ứng đường hầm—để xử lý thông tin theo những cách hoàn toàn mới. Mục tiêu của QML là tạo ra các thuật toán mạnh mẽ và hiệu quả hơn, có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp mà ngay cả những máy tính cổ điển tiên tiến nhất hiện nay cũng không thể giải quyết. Trong khi học máy cổ điển, vốn là nền tảng cho các mô hình như Ultralytics YOLO , đã cách mạng hóa thị giác máy tính (CV) , QML hứa hẹn sẽ mở rộng ranh giới của trí tuệ nhân tạo (AI) hơn nữa.

Học máy lượng tử hoạt động như thế nào

Không giống như máy tính cổ điển sử dụng bit để biểu diễn thông tin dưới dạng 0 hoặc 1, máy tính lượng tử sử dụng qubit. Một qubit có thể tồn tại đồng thời ở trạng thái chồng chập của cả 0 và 1, cho phép nó lưu trữ và xử lý một lượng thông tin lớn hơn nhiều. Các thuật toán QML được thiết kế để khai thác đặc tính này để thực hiện các phép tính trên nhiều trạng thái khác nhau cùng một lúc. Tính song song khổng lồ này có thể dẫn đến tốc độ tăng theo cấp số nhân cho một số loại bài toán nhất định.

Một khái niệm quan trọng khác là vướng víu lượng tử, một hiện tượng trong đó các qubit kết nối với nhau và số phận của chúng được liên kết, bất kể khoảng cách giữa chúng. Các mô hình QML có thể sử dụng vướng víu để nắm bắt các mối tương quan phức tạp trong dữ liệu mà mạng nơ-ron (NN) cổ điển khó có thể mô hình hóa. Bằng cách kết hợp các hiệu ứng lượng tử này, QML hướng đến việc cải thiện các tác vụ như tối ưu hóa , phân loại và lấy mẫu.

Học máy lượng tử so với học máy cổ điển

Sự khác biệt chính giữa QML và Học máy (ML) cổ điển nằm ở mô hình tính toán cơ bản.

• Học máy cổ điển : Dựa trên máy tính cổ điển ( CPU và GPU ) và các kỹ thuật như học sâu (DL) để tìm kiếm các mẫu trong các tập dữ liệu lớn. Nó vượt trội trong các tác vụ như phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng , trong khi các mô hình như YOLOv8 và YOLO11 đã thiết lập các chuẩn mực trong ngành.
• Học máy lượng tử : Sử dụng máy tính lượng tử để giải quyết các vấn đề với dữ liệu đa chiều hoặc cấu trúc phức tạp. Học máy lượng tử không nhằm mục đích thay thế học máy cổ điển mà là bổ sung cho nó, mang lại lợi thế cho các thách thức tính toán cụ thể. Ví dụ, trong khi một mô hình cổ điển có thể yêu cầu điều chỉnh siêu tham số rộng rãi để tối ưu hóa, thì một thuật toán lượng tử có khả năng tìm ra giải pháp tối ưu trực tiếp hơn.

Mặc dù QML khác biệt so với các lĩnh vực như học tăng cường , nhưng một ngày nào đó nó có thể được sử dụng để tăng cường các quy trình tối ưu hóa trong các khuôn khổ học tập như vậy.

Ứng dụng và ví dụ thực tế

Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn đầu, QML có một số ứng dụng đầy hứa hẹn có thể chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

• Khám phá Thuốc và Khoa học Vật liệu : Việc mô phỏng hành vi lượng tử của các phân tử là vô cùng khó khăn đối với máy tính cổ điển. QML có thể mô hình hóa chính xác các tương tác phân tử, đẩy nhanh đáng kể việc khám phá các loại thuốc và vật liệu mới. Điều này có ý nghĩa sâu sắc đối với AI trong chăm sóc sức khỏe , cho phép thiết kế các loại dược phẩm mới với độ chính xác cao hơn. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đang khám phá cách QML có thể giúp tìm ra chất xúc tác mới cho các phản ứng hóa học hiệu quả hơn, như được trình bày chi tiết trong nghiên cứu từ các tổ chức như Caltech .
• Mô hình hóa và Tối ưu hóa Tài chính : Nhiều vấn đề trong tài chính liên quan đến việc tối ưu hóa các hệ thống rộng lớn và phức tạp, chẳng hạn như danh mục đầu tư hoặc mô hình rủi ro. Các thuật toán QML, chẳng hạn như Thuật toán Tối ưu hóa Xấp xỉ Lượng tử (QAOA), đang được phát triển để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa này nhanh hơn và hiệu quả hơn so với các phương pháp cổ điển. Điều này có thể dẫn đến thị trường tài chính ổn định hơn và có ứng dụng trong các hệ thống phức tạp khác, bao gồm AI trong hậu cần để tối ưu hóa chuỗi cung ứng toàn cầu. Các công ty như JPMorgan Chase đang tích cực nghiên cứu các ứng dụng này.

Những thách thức và triển vọng tương lai

Những thách thức chính đối với QML bao gồm xây dựng các máy tính lượng tử ổn định, có khả năng mở rộng và chịu lỗi, phát triển các thuật toán lượng tử mạnh mẽ cung cấp khả năng tăng tốc có thể chứng minh được và tạo ra các công cụ và giao diện (như Qiskit hoặc TensorFlow Quantum ) cho các nhà phát triển. Bất chấp những rào cản này, nghiên cứu đang diễn ra của các tổ chức như Quantum Economic Development Consortium (QED-C) và những tiến bộ trong phần cứng lượng tử cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn, nơi QML có thể bổ sung cho ML cổ điển, mở ra những khả năng mới trong nghiên cứu AI và giải quyết một số vấn đề phức tạp nhất thế giới, có khả năng tác động đến mọi thứ từ khoa học cơ bản đến các chiến lược triển khai mô hình . Đánh giá hiệu suất bằng các số liệu như độ chính xác và hiểu các số liệu hiệu suất YOLO sẽ vẫn rất quan trọng, ngay cả trong lĩnh vực lượng tử.