Квантовые вычисления — что это и их значение в улучшении алгоритмов машинного обучения

Мир стремительно движется в сторону цифровизации, и каждый день человечество генерирует колоссальные объемы данных, которые требуют не только хранения, но и эффективной обработки.

Именно здесь на помощь приходят самообучающиеся интеллектуальные системы, основанные на алгоритмах квантового машинного обучения. Эти технологии уже доказали свою эффективность в самых разных областях — от медицины и финансов до транспорта и развлечений.

В статье узнаете, с какими вызовами сталкивается развитие квантовых вычислений и как именно они функционируют.

Квантовые вычисления — что это и их значение в улучшении алгоритмов машинного обучения

https://rb.ru/story/kvantovye-vychisleniya/

1. Истории

Подписаться на RB.RU в Telegram

Системы квантовых вычислений: принципы и основные понятия

Квантовые вычисления и программирование открывают новые горизонты для решения сложных задач и создания инновационных технологий. 

Технологии стремительно развиваются, однако с каждым годом становится очевидным, что традиционные вычислительные системы приближаются к своим физическим и технологическим ограничениям. 

Возникает острая потребность в разработке новых подходов к обработке информации, особенно для решения вопросов, требующих колоссальных вычислительных ресурсов. К таким вопросам относятся квантовое обучение, моделирование сложных систем и анализ больших объемов данных.

Квантовые вычисления представляют собой новый тип расчетов, основанный на принципах науки, изучающей поведение материи и энергии на уровне субатомных частиц. 

В отличие от классических компьютеров, работающих с битами (значениями 0 и 1), специализированные компьютеры используют кубиты — аналоги битов.

Кубит способен одновременно находиться в состоянии 0 и 1 благодаря явлению суперпозиции, что позволяет проводить параллельные вычисления и значительно увеличивает производительность при решении определенных вопросов. 

Еще одним ключевым принципом считается запутанность. Благодаря этим уникальным свойствам устройства способны обрабатывать сложную информацию и решать проблемы, которые недоступны для классических систем.

Развитие квантовых вычислений и квантовой информации открывает новые перспективы для науки и технологий.

Принципы функционирования

Изучение основ квантовых вычислений, чтобы понять потенциал этой новой парадигмы в области информационных технологий. 

Работа компьютера основана на применении фундаментальных законов, среди которых ключевыми считаются:

1. Суперпозиция. Кубит способен одновременно находиться в нескольких состояниях — 0, 1 или их комбинации. Это позволяет вычислительной машине обрабатывать множество вариантов одновременно, что значительно ускоряет вычисления.
2. Запутанность. Кубиты могут быть связаны таким образом, что изменение состояния одного из них мгновенно влияет на состояние других, даже если они находятся на расстоянии. Это свойство обеспечивает высокую степень согласованности и параллельности в операциях.
3. Интерференция. Состояния могут взаимодействовать друг с другом, усиливая или подавляя определенные вероятности.
4. Измерение. После выполнения вычислений состояние кубитов измеряется, и результат преобразуется в классическую информацию (0 или 1). Однако измерение разрушает состояние суперпозиции, что делает процесс вычислений необратимым.

Вслед за этим начались первые теоретические исследования, связанные с разработкой алгоритмов для вычислительных машин. Среди наиболее известных выделяется алгоритм Шора, который способен разлагать числа на множители за полиномиальное время — задача, крайне трудная для классических вычислительных систем.

Ещё одним значимым достижением стал алгоритм Гровера, обеспечивающий квадратичное ускорение при поиске элементов в неструктурированных базах данных.

Их преимущества основаны на принципах молекулярной механики, что делает их эффективными в определенных ключевых областях:

• Оптимизации. 

Алгоритмы способны находить оптимальные решения в задачах с большим числом переменных.

• Моделировании молекул и химических процессов. 

Использование квантового компьютера для вычислений открывает новые возможности в моделировании молекулярных взаимодействий. Это открывает новые горизонты в производстве лекарств, материалов и изучении фундаментальных химических процессов. 

Квантовые вычисления применяются в шифровании, чтобы генерировать и передавать криптографические ключи. Алгоритм Шора позволяет разлагать большие числа на множители значительно быстрее, чем классические методы, что ставит под угрозу традиционные системы шифрования, такие как RSA. 

Однако технологии также предлагают новые подходы к защите данных, включая криптографию.

• Поиске в неструктурированных данных. 

Алгоритм Гровера обеспечивает ускорение поиска в базах данных, что делает его особенно полезным для анализа больших объемов информации.

• Факторизации чисел. 

Одним из наиболее известных применений компьютеров является факторизация больших чисел, которая играет значимую роль в современной криптографии. 

Классические компьютеры справляются с этой задачей крайне медленно: время выполнения экспоненциально увеличивается с ростом размера числа.

• Решении оптимизационных задач. 

Такие вопросы встречаются практически во всех сферах человеческой деятельности: от логистики и планирования до финансов и промышленного производства.

Квантовые вычисления в этой области демонстрируют огромный потенциал. Классическим устройствам сложно моделировать поведение молекул и химических реакций из-за их высокой сложности и большого числа взаимодействий между частицами. 

Также квантовые вычисления применяются для моделирования поведения химических соединений в аккумуляторах, что помогает создавать долговечные батареи.

Применение технологий в квантовом машинном обучении

Алгоритмы обеспечивают значительное ускорение вычислений по сравнению с традиционными подходами.

Основные модели QML:

1. Точное квантовое обучение на основе запросов принадлежности. Использует запросы для поиска функции. Преимущество — экспоненциальное ускорение в некоторых задачах.
2. Приблизительно корректное квантовое обучение. Работает с набором данных. Алгоритмы обеспечивают лишь умеренное ускорение, но полезны для специфических целей.
3. Агностическое квантовое обучение. Предсказывает значения на основе предыдущих данных.

Использование вычислений на практике

Квантовые вычисления и искусственный интеллект продолжают впечатлять. Крупные корпорации, включая IBM, Google и китайскую Origin Quantum, добиваются значительных успехов в создании процессоров нового поколения. 

Например, в 2022 году IBM представила процессор Osprey с 433 кубитами, что стало важным шагом вперед по сравнению с предыдущими разработками.

Более того, компания планирует к 2025 году выпустить компьютер с 4 тыс. кубитов.

Ограничения и вызовы квантового машинного обучения

Несмотря на значительный интерес со стороны исследователей и бизнеса, КМО сталкивается с серьезными проблемами и ограничениями:

1. Современные устройства находятся на раннем этапе своего развития и имеют существенные аппаратные ограничения. Одной из главных проблем считается ограниченное количество кубитов, доступных в современных системах.
2. Низкая точность операций. Для успешной работы алгоритмов квантового машинного обучения требуется высокая степень точности, однако текущие технологии не всегда могут этого обеспечить. Это ограничивает возможность выполнять сложные расчеты и снижает надежность полученных результатов.
3. Декогеренция — потеря суперпозиции, которая возникает из-за взаимодействия кубитов с окружающей средой.
4. Шумы — значительная проблема для систем, они возникают как в аппаратной части, так и во время выполнения алгоритмов.
5. Производство компьютеров связано с высокой степенью неоднородности, что означает, что каждый кубит может обладать уникальными характеристиками.
6. Высокая вероятность ошибок при чтении и записи данных. Системы не обладают той же степенью надежности, что и классические устройства, поэтому операции с данными часто сопровождаются потерей информации или некорректной интерпретацией результатов.
7. Необходимость кодирования — одна из самых сложных задач в КМО. Для некоторых задач может потребоваться огромное количество кубитов и сложные методы представления данных в новом формате.

Основные принципы функционирования и применение алгоритмов

Квантовые алгоритмы вычисления представляют собой особый класс вычислительных методов, основанных на законах молекулярной механики.

Кроме того, запутанность обеспечивает взаимодействие кубитов даже на расстоянии, что открывает дополнительные возможности для оптимизации вычислений.

Декогеренция

Это процесс, при котором система утрачивает свои характерные свойства, такие как суперпозиция и запутанность, под воздействием окружающей среды. 

Это явление возникает из-за неизбежного взаимодействия кубитов с внешними факторами, включая тепловое излучение, вибрации или электромагнитные поля.

Главная сложность декогеренции заключается в том, что она ограничивает продолжительность сохранения когерентности системы. Этот период, называемый временем когерентности, играет решающую роль в работе устройств. 

Читайте также: Квантовый компьютер Google смог мгновенно справиться с решаемой за 47 лет задачей

Без эффективного управления декогеренцией выполнять сложные алгоритмы становится невозможно, так как система теряет свою точность до завершения вычислений.

Чтобы бороться с декогеренцией, ученые изолируют кубиты от внешней среды. Например, используются сверхпроводящие материалы, охлаждение до экстремально низких температур и сложные экранирующие конструкции.

Кроме того, активно изучаются подходы к созданию топологических кубитов, которые менее подвержены декогеренции благодаря своей устойчивости к локальным возмущениям.

Современное состояние и перспективы

Квантовые вычисления применяются сегодня повсеместно и переживают этап активного развития. Ведущие технологические компании, включая IBM, Google и Microsoft, активно вкладывают значительные ресурсы в разработку процессоров и создание ПО для их использования. 

Уже созданы прототипы компьютеров, содержащие десятки кубитов, которые демонстрируют впечатляющие результаты при решении узкоспециализированных задач.

Квантовые технологии и квантовые вычисления сегодня активно развиваются и находят применение в различных сферах науки и техники. На практике такие устройства начинают находить применение в различных сферах.

Например, они используются для точного моделирования химических реакций и свойств материалов, что открывает новые возможности в разработке лекарственных препаратов и создании инновационных материалов.

Читайте также: Квантовый компьютер: что это такое?

Несмотря на значительный прогресс, перед исследователями все еще стоят серьезные вызовы. Основные из них связаны с ошибками вычислений (из-за декогеренции и шумов), масштабируемостью систем и необходимостью создания надежных методов коррекции ошибок.

Все это делает логичным то, что компании из сферы высоких технологий готовы привлекать и платить высокую зарплату специалисту, который разбирается в квантовых вычислениях.

Фото на обложке: Freepik