量子机器学习

量子机器学习 (QML) 是一个新兴领域，它将量子力学的原理与机器学习算法相结合。它利用量子计算机的独特属性（如叠加、纠缠和隧道效应）以全新的方式处理信息。QML 的目标是创建更强大、更高效的算法，能够解决即使是最先进的经典计算机也难以处理的复杂问题。虽然为 Ultralytics YOLO 等模型提供支持的经典 ML 已经彻底改变了 计算机视觉 (CV)，但 QML 有望进一步突破人工智能 (AI)的界限。

量子机器学习如何工作

与使用比特（bit）以0或1表示信息的经典计算机不同，量子计算机使用量子比特（qubit）。量子比特可以同时存在于0和1的叠加态，从而能够存储和处理更多信息。量子机器学习（QML）算法旨在利用这一特性，同时对多种不同的状态执行计算。这种大规模并行性可以为某些类型的问题带来指数级的加速。

另一个关键概念是量子纠缠，这是一种量子比特相互连接并且它们的命运相互关联的现象，无论它们之间的距离如何。QML 模型可以使用纠缠来捕获经典 神经网络 (NN) 难以建模的数据中的复杂相关性。通过结合这些量子效应，QML 旨在增强优化、分类和采样等任务。

量子机器学习与经典机器学习

QML 与经典机器学习 (ML) 之间的主要区别在于底层计算范例。

• 经典机器学习：依赖于经典计算机（CPU和GPU）和诸如深度学习（DL）之类的技术，以发现大型数据集中的模式。它擅长图像分类和目标检测等任务，其中YOLOv8和YOLO11等模型已树立行业基准。
• 量子机器学习：利用量子计算机来处理具有高维数据或复杂结构的问题。它并非旨在取代经典 ML，而是对其进行补充，为特定的计算挑战提供优势。例如，虽然经典模型可能需要大量的超参数调整才能优化，但量子算法可能会更直接地找到最佳解决方案。

虽然 QML 与强化学习等领域不同，但它有朝一日可能会用于增强此类学习框架内的优化过程。

真实世界的应用和案例

虽然仍处于早期阶段，但 QML 具有几个有希望的应用，可以改变各个行业。

• 药物发现和材料科学：对于经典计算机来说，模拟分子的量子行为非常困难。 QML可以准确地模拟分子相互作用，从而大大加速新药和材料的发现。 这对医疗保健领域AI具有深远的影响，从而能够以更高的精度设计新型药物。 例如，研究人员正在探索QML如何帮助寻找用于更高效化学反应的新催化剂，正如加州理工学院等机构的研究详细说明的那样。
• 金融建模和优化：金融领域的许多问题都涉及优化庞大而复杂的系统，例如投资组合或风险模型。量子机器学习算法，如量子近似优化算法 (QAOA)，正在被开发，以比经典方法更快、更有效地解决这些优化问题。这可能会导致更稳定的金融市场，并应用于其他复杂系统，包括人工智能在物流领域，用于优化全球供应链。摩根大通等公司正在积极研究这些应用。

挑战与未来展望

量子机器学习 (QML) 的主要挑战包括构建稳定、可扩展的容错量子计算机，开发提供可证明加速的强大量子算法，以及为开发人员创建工具和接口（如 Qiskit 或 TensorFlow Quantum）。尽管存在这些障碍，但 量子经济发展联盟 (QED-C) 等组织正在进行的研究以及量子硬件的进步表明，QML 有着光明的未来，它可以补充经典的 ML，在 人工智能研究 中释放新的可能性，并解决世界上一些最复杂的问题，潜在地影响从基础科学到 模型部署策略 的一切。即使在量子领域，使用 准确率 等指标评估性能和理解 YOLO 性能指标 仍然至关重要。