量子机器学习

量子机器学习 (QML) 是一个跨学科领域，它将量子力学原理与人工智能 (AI) 人工智能 (AI) 以前所未有的速度和效率解决计算问题。而传统的 机器学习 (ML)依靠经典的 计算机来处理二进制数据，而 QML 则利用量子计算机的独特特性--如叠加和纠缠--来处理高密度数据。 纠缠等量子计算机的独特特性来处理高维数据，并执行目前即使是最强大的超级计算机也难以完成的复杂计算。 超级计算机也难以完成的复杂计算。随着 Google 量子人工智能等机构的研究人员不断提升硬件能力，QML 将彻底改变我们的数据分析和计算方法。 将彻底改变我们进行数据分析和算法开发的方式。

核心概念和机制

要理解 QML，必须区分经典比特和量子比特，即 量子比特。经典比特的状态是 要么是 0，要么是 1。相比之下，量子比特可以以叠加状态存在，同时代表 0 和 1。 同时存在。这一特性使得量子算法可以并行处理大量信息。当 应用于神经网络（NN）时，这种能力 在应用于神经网络（NN）时，这种能力使得探索海量参数空间的速度比经典的 深度学习（DL）方法更快。

另一个关键现象是 量子纠缠、 在量子纠缠中，量子比特相互连接，一个量子比特的状态会立即影响另一个量子比特，无论距离多远。 距离。这使得 QML 模型能够识别大数据集中错综复杂的相关性，从而提高模式识别等任务的效率。 大数据集中错综复杂的相关性，从而提高模式识别和异常检测等任务的效率。 和异常检测等任务。

QML 与经典机器学习的区别

虽然这两个领域的目标都是从数据中学习，但它们的操作方法和优势却大相径庭：

• 经典机器学习：依赖于 CPU和 GPU来执行矩阵运算。 它擅长于有形任务，如 物体检测和 图像分类。该领域最先进的 模型包括 YOLO11等模型，它们为计算机视觉提供了 为计算机视觉提供实时性能。
• 量子机器学习：利用量子处理单元（QPU）操纵量子态。它 量子机器学习：利用量子处理单元（QPU）来操纵量子态。 搜索空间呈指数级 大的优化问题。QML 并非经典 ML 的替代品，而是用于加速特定子程序的补充工具、 例如超参数调整或内核评估。 评估。

实际应用

尽管 QML 仍处于萌芽阶段，但一些行业已开始尝试使用混合 量子-经典求解器。

• 药物发现与材料科学：模拟分子相互作用需要庞大的 计算能力。QML 可以比经典系统更自然地模拟分子的量子力学特性。 这加快了新药和新材料的开发，是医疗保健领域人工智能的关键组成部分。 人工智能在医疗保健领域的关键组成部分。发表在 自然》上发表的研究报告重点介绍了量子模拟如何 高精度地预测化学反应。
• 金融投资组合优化：在金融领域，选择最佳的资产组合以实现收益最大化和风险最小化 分析不同的组合。 量子优化 算法，如量子近似优化算法 (QAOA)，能比经典方法更有效地穿越这些复杂的景观，从而帮助实现稳健的投资组合。 比传统方法更有效，有助于建立稳健的 预测建模。
• 物流与供应链：解决全球车队的 "旅行推销员问题 "耗资巨大。 计算成本高昂。QML 算法有助于优化路线和库存分配，显著提高人工智能在物流领域的效率。 物流中的人工智能效率。

当前实施情况和未来展望

目前，大多数实际应用都采用 "混合 "方法，即由传统计算机处理大部分 处理，如数据预处理和特征提取。 特征提取，而量子计算机 量子计算机则用于特定的、计算量大的优化步骤。

在研究人员努力实现 "量子优势 "的同时，经典模型仍然是即时部署的行业标准。 立即部署的行业标准。例如，Ultralytics YOLO11和 和即将推出的YOLO26提供了高度优化的端到端 解决方案。

下面的Python 代码演示了标准的经典训练工作流程，其中使用了 ultralytics.在 在未来的混合 QML 管道中 train 这种方法有可能将复杂的优化计算 量子处理器。

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.")

随着技术的成熟，我们可以预见量子算法将变得 最终无缝集成到标准的 MLOps流程，以解决 以前认为不可能解决的问题。