Вы когда-нибудь задумывались о том, чтобы выиграть время? И решение большого количества математических матриц, данных и запросов всего за доли секунды. Затем, без всякой дилеммы, следует слово «квант».
Квантовые компьютеры раскрывают параллелизм, что сокращает количество шагов, необходимых для решения проблем. Он использует кубиты, которые могут быть представлены электронами, вращающимися вокруг ядра. По сравнению с нашими классическими компьютерами, которые работают с битами и находятся либо в нулевом, либо в одном состоянии, но не в обоих одновременно, с квантовыми компьютерами происходит нечто странное.
Электроны кубитов попадают в возбуждающее состояние и основное состояние, и даже оба состояния одновременно называются суперпозицией. Помимо этого, квантовые частицы взаимодействуют друг с другом и измеряются относительно друг друга. Это означает, что если одна квантовая частица в паре имеет спин вниз, то другая будет переключаться на спин вверх, что называется квантовой запутанностью. Таким образом, вычисления в квантовых компьютерах управляются феноменом суперпозиции и запутанности в соответствии с принципом дуальности волна-частица.
Обладая суперпозицией кубитов, «n» кубитов могут исследовать 2ⁿ бинарные конфигурации. Например, «50» кубитов могут выполнять 2⁵⁰ решения за один и тот же импульс, опережая время классических компьютеров. Увеличение кубитов приводит к экспоненциальному росту массового параллелизма.
Помимо квантовых вычислений, адаптация к машинному обучению в наши дни всегда была сложной задачей. Как подмножество искусственного интеллекта, алгоритмы машинного обучения обычно связаны со сбором данных, обучением данных, оценкой и развертыванием модели для прогнозирования. Системы рекомендаций, чат-боты на основе ИИ, такие как Alexa, Siri, Prediction Machine, обработка естественного языка, распознавание речи, - все это создание алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения.
Обучение этих моделей на классических компьютерах, как правило, требует больших затрат и времени, а некоторые из них невозможно вычислить. Но это можно сделать эффективным с помощью машин квантовых векторов поддержки, которые облегчают квантовые алгоритмы и свойства, такие как запутанность и интерференция, создавая массивное пространство квантовых состояний, вызывающее ускорение и улучшение оценки ядра.
Точно так же для нахождения собственных значений и больших матриц собственных векторов квантовые PCA и особенности топологии могут использоваться для нахождения собственных векторов и значений матриц большой размерности. Кроме того, кластеризация данных большой размерности может быть выполнена с использованием квантового поиска кластеризации. От алгоритмов моделирования квантовой механики до алгоритмов квантового преобразования Фурье в квантовом машинном обучении была проведена различная эволюция, чтобы изучить структуру данных, которые не могут быть изучены классическими компьютерами.
Но это не так. легко реализовать. Чтобы кубиты стали стабильными, требуется около -460F, что мешает квантовым компьютерам с большим количеством кубитов. Точно так же не была разработана единая теория квантового обучения, что заставляет нас в этой области решать нерешенные вопросы.
Принимая эту проблему как вызов, IBM, Google и Microsoft прилагают усилия, чтобы произвести революцию. Проводятся исследования по реконструкции новой технологии физики и больших данных. От новых алгоритмов, таких как простая квантовая нейронная сеть и обучение для решения проблемы обучения квантовых сетей, до квантового персептрона, работающего на классических нейронах, имеющих нелинейные функции, - это революционные усилия. Точно так же эксперименты, такие как эксперименты с дымящимся пистолетом для квантового ускорения для машинного обучения, являются еще одним открытием в этой области.
Квантовые компьютеры для машинного обучения кажутся странными и сложными. Но это может быть замечательным нововведением в оптимизации проблем и изменении модели безопасности данных в сторону снижения энергопотребления и ускорения операций. Таким образом, нет никаких сомнений в том, что квантовое машинное обучение может изменить будущий мир больших данных и науки.
Ресурсы
"Изображение"
