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機(jī)器學(xué)習(xí)也將解決量子問題

穎脈Imgtec ? 2022-10-19 11:20 ? 次閱讀
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作者:CHARLES Q. CHOI
來源:IEEE電氣電子工程師


當(dāng)量子計算機(jī)執(zhí)行可能導(dǎo)致下一代電池或新藥的復(fù)雜物理和化學(xué)模擬時,它可能比任何傳統(tǒng)超級計算機(jī)強大得多。然而,可能需要很多年才能實現(xiàn)實用和廣泛的量子計算。

現(xiàn)在,一項新的研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可以為計算機(jī)視覺語音識別等提供動力,在量子計算機(jī)擅長的任務(wù)種類上,它也可以證明比普通計算機(jī)好得多。這些發(fā)現(xiàn)表明,在量子計算機(jī)最終出現(xiàn)之前,機(jī)器學(xué)習(xí)可能有助于解決關(guān)鍵的量子問題。

量子計算機(jī)理論上可以實現(xiàn)“量子優(yōu)勢”,它們可以找到經(jīng)典計算機(jī)無法解決的問題的答案。量子計算機(jī)擁有的量子比特越多,其計算能力就可以以指數(shù)形式增長。

“If quantum computers were mature right now, it would definitely be better to use quantum computers.”
—Robert Hsin-Yuan Huang, Caltech

量子計算機(jī)的一個主要應(yīng)用可能是模擬復(fù)雜分子和其他系統(tǒng),其中奇怪的量子效應(yīng)起著關(guān)鍵作用。這些奇怪的現(xiàn)象包括疊加,其中一個物體可能同時存在于兩個或多個位置或狀態(tài),以及糾纏,其中多個物體可以瞬間相互影響,而不管它們相距多遠(yuǎn)。經(jīng)典計算機(jī)通常難以模擬量子系統(tǒng),尤其是涉及多個實體的系統(tǒng)。相比之下,量子計算機(jī)本身就是量子系統(tǒng),因此理論上可以更快地解決這類量子多體問題。然而,量子計算機(jī)目前是嘈雜的中等規(guī)模量子(NISQ)平臺,這意味著它們的量子比特數(shù)最多可達(dá)幾百。為了證明對實際應(yīng)用有用,未來的量子計算機(jī)可能需要數(shù)千個量子比特來幫助補償錯誤,這個目標(biāo)可能需要很多年的時間。在這項新的研究中,研究人員調(diào)查了在經(jīng)典計算機(jī)上運行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,即通過經(jīng)驗自動改進(jìn)的算法。他們發(fā)現(xiàn)這些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能比經(jīng)典計算機(jī)上的任何其他算法更好地解決具有挑戰(zhàn)性的量子問題。他們在9月22日的《科學(xué)》雜志上在線詳述了他們的發(fā)現(xiàn)??茖W(xué)家們分析的一組應(yīng)用包括發(fā)現(xiàn)分子的基態(tài),即能量最少的基態(tài)。該研究的主要作者、加州帕薩迪納加州理工學(xué)院量子信息理論家Robert Hsin-Yuan Huang表示,疊加和糾纏會使預(yù)測分子基態(tài)變得非常困難,特別是當(dāng)它擁有許多原子時。研究人員調(diào)查了當(dāng)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法獲得分子基態(tài)數(shù)據(jù)時發(fā)生的情況,例如,從分子收集量子數(shù)據(jù)的實驗所提供的信息。他們發(fā)現(xiàn),這種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效、準(zhǔn)確地預(yù)測其他分子的基態(tài),這比其他類型的經(jīng)典算法要好得多。Huang說,這種優(yōu)勢來自于“大自然如何機(jī)械地操作量子”,所以從量子實驗中收集的數(shù)據(jù)“包含了自然界中量子計算能力的碎片”。這意味著從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法“可以比任何非機(jī)器學(xué)習(xí)算法更準(zhǔn)確、更有效地進(jìn)行預(yù)測,”他補充道??偠灾?,在預(yù)測基態(tài)時,經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法“在相同的計算時間內(nèi)可以比經(jīng)典的非機(jī)器學(xué)習(xí)算法更準(zhǔn)確地預(yù)測,”Huang說,“如果我們的目標(biāo)是實現(xiàn)相同的預(yù)測精度,那么經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)可以比經(jīng)典的非機(jī)器學(xué)習(xí)算法更快地運行超多項式。”研究人員探索的另一組應(yīng)用是對物質(zhì)的各種量子相進(jìn)行分類。熟悉的物質(zhì)狀態(tài)包括冰可能采用的許多晶體結(jié)構(gòu),而更奇異的物質(zhì)量子相包括拓?fù)浣^緣體中看到的那種,在那里電或光可以流動而不會散射或損失??茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn),當(dāng)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法以量子相位的經(jīng)典數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行訓(xùn)練時,它們可以有效地學(xué)習(xí)如何準(zhǔn)確分類訓(xùn)練中沒有遇到的量子相位。Huang說:“有正式證據(jù)證明,在量子物理的一個重要問題上,用物理實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以勝過任何經(jīng)典的非機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這個結(jié)果是令人興奮的。它真正顯示了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)在解決物理、化學(xué)和材料科學(xué)中具有挑戰(zhàn)性的問題方面的力量。”Huang說,未來的研究可以探索經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)可以很好解決的其他重要量子問題。他指出,進(jìn)一步的工作還可以探索如何優(yōu)化經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決量子問題的方式,根據(jù)它們需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算時間。最終,有一天,量子計算機(jī)在模擬化學(xué)和物理實驗方面甚至?xí)龠^經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)。Huang說:“如果量子計算機(jī)現(xiàn)在已經(jīng)成熟,那么使用量子計算機(jī)肯定會更好。”然而,在量子計算機(jī)出現(xiàn)之前,“根據(jù)實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以解決化學(xué)和材料科學(xué)中的實際問題,這些問題很難單獨使用經(jīng)典處理來解決,”Huang說。

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