量子机器学习

量子机器学习（QML）是一个新兴领域，它将量子力学原理与机器学习算法相结合。它利用量子计算机的独特特性（如叠加、纠缠和隧道），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，以解决目前即使是最先进的经典计算机也难以解决的复杂问题。经典 ML（Ultralytics YOLO 等模型的动力）已经彻底改变了计算机视觉（CV），而 QML 则有望进一步推动人工智能（AI）的发展。

量子机器学习如何工作

与使用比特将信息表示为 0 或 1 的经典计算机不同，量子计算机使用的是量子比特。量子比特可以同时存在于 0 和 1 的叠加中，从而可以存储和处理更大量的信息。QML 算法旨在利用这一特性，同时对许多不同的状态进行计算。对于某些类型的问题，这种大规模并行性可以带来指数级的速度提升。

另一个关键概念是量子纠缠，这是一种量子比特相互连接、命运相连的现象，无论它们之间的距离有多远。QML 模型可以利用纠缠来捕捉数据中复杂的相关性，而经典神经网络 (NN)很难对这些相关性进行建模。通过结合这些量子效应，QML 可增强优化、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)的主要区别在于其基本计算模式。

• 经典机器学习：依靠传统计算机（CPU和GPU）和深度学习（DL）等技术在大型数据集中寻找模式。它擅长图像分类和物体检测等任务，YOLOv8和YOLO11等模型在这些领域树立了行业标杆。
• 量子机器学习：利用量子计算机解决高维数据或复杂结构问题。其目的不是取代经典机器学习，而是对其进行补充，为特定的计算挑战提供优势。例如，经典模型可能需要大量的超参数调整才能优化，而量子算法则有可能更直接地找到最优解。

虽然 QML 有别于强化学习等领域，但有朝一日它也能在此类学习框架内用于优化过程。

真实世界的应用和实例

尽管 QML 仍处于早期阶段，但它的一些应用前景广阔，可以改变各行各业。

• 药物发现与材料科学：模拟分子的量子行为对于传统计算机来说是极其困难的。QML 可以精确地模拟分子相互作用，大大加快新药和新材料的发现。这对医疗保健领域的人工智能有着深远的影响，可以更精确地设计新型药物。例如，研究人员正在探索 QML 如何帮助寻找新的催化剂，以实现更高效的化学反应，加州理工学院等机构的研究对此进行了详细介绍。
• 金融建模与优化：金融领域的许多问题都涉及优化庞大而复杂的系统，如投资组合或风险模型。目前正在开发量子近似优化算法（QAOA）等 QML 算法，以比经典方法更快、更有效地解决这些优化问题。这可能会带来更稳定的金融市场，并可应用于其他复杂系统，包括用于优化全球供应链的物流人工智能。摩根大通等公司正在积极研究这些应用。

挑战与未来展望

量子语言面临的主要挑战包括：构建稳定、可扩展的容错量子计算机；开发强大的量子算法，提供可证明的速度提升；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都预示着一个充满希望的未来：QML 可以补充经典 ML，为人工智能研究带来新的可能性，并解决一些世界上最复杂的问题，从而可能影响从基础科学到模型部署策略的方方面面。即使在量子领域，使用准确性等指标评估性能和了解YOLO 性能指标仍然至关重要。