Die Kombination von Quantencomputing und maschinellem Lernen hat das Potenzial, das Gebiet der künstlichen Intelligenz zu revolutionieren, indem sie schnellere und genauere Berechnungen komplexer Probleme ermöglicht.
Quantenbasierte maschinelle Lernalgorithmen wurden entwickelt, um die einzigartigen Eigenschaften des Quantencomputings, wie Überlagerung und Verschränkung, zu nutzen und bestimmte Berechnungen effizienter als klassische Algorithmen durchzuführen. Diese Algorithmen können für Aufgaben wie Klassifikation, Clustering und Dimensionsreduzierung verwendet werden.
Einige klassische maschinelle Lernalgorithmen wurden angepasst, um "quanteninspiriert" zu sein, was bedeutet, dass sie das Verhalten von Quantensystemen nachahmen, um ihre Leistung zu verbessern.
Die derzeit verwendeten maschinellen Lernalgorithmen, die "quanteninspiriert" sind, umfassen:
- Quanteninspirierte Support Vector Machines (QSVM)
- Quanteninspiriertes k-Means (Qk-Means)
- Quanteninspirierte Hauptkomponentenanalyse (QPCA)
- Quanteninspirierte neuronale Netzwerke (QNN)
- Quanteninspirierte Random Forests (QRandF)
Zum Beispiel wurde eine quanteninspirierte Version des k-Means-Clustering-Algorithmus entwickelt, die schneller ist als die klassische Version.
Der klassische k-Means-Algorithmus ist ein beliebter unüberwachter maschineller Lernalgorithmus, der zum Clustern von Daten in Gruppen basierend auf Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten verwendet wird.
Der Algorithmus zielt darauf ab, einen gegebenen Datensatz in k Cluster aufzuteilen, wobei jeder Datenpunkt zum Cluster mit dem nächstgelegenen Mittelwert oder Zentrum gehört.
Weitere Informationen zum k-Means-Algorithmus finden Sie unter K-Means-Algorithmus.
Der Qk-Means-Algorithmus (quanteninspiriert) kann für bestimmte Arten von Daten schneller sein als der klassische Algorithmus, insbesondere in Fällen, in denen die Daten eine hohe Dimensionalität aufweisen.
Der Algorithmus beginnt damit, k Datenpunkte zufällig aus dem Datensatz auszuwählen, um die anfänglichen Zentroide zu bilden. Jeder Datenpunkt wird als quantenmechanischer Zustand in einem Quantenregister dargestellt, wobei jede Dimension der Daten einem Qubit im Register entspricht. Diese quantenmechanischen Zustände werden dann zu einer Überlagerung zusammengeführt, die alle möglichen Konfigurationen der Datenpunkte repräsentiert. Das Quantenregister wird dann gemessen, wodurch die Überlagerung in eine klassische Wahrscheinlichkeitsverteilung über die möglichen Konfigurationen der Datenpunkte übergeht. Jeder Datenpunkt wird dem nächstgelegenen Zentroiden basierend auf der klassischen Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet. Die Zentroide werden aktualisiert, indem der Mittelwert aller den Zentroiden zugeordneten Datenpunkte genommen wird. Die Zuordnungs- und Aktualisierungsphase werden wiederholt, bis sich die Zentroide nicht mehr ändern oder eine maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist.
Weitere Informationen zum Qk-Means-Algorithmus finden Sie unter ieeexplore.ieee.org.
Im Vergleich zum klassischen k-Means-Algorithmus kann die quanteninspirierte Version für hochdimensionale Daten schneller sein, da sie die Daten als Quantenüberlagerung repräsentiert, die exponentiell mehr Informationen als ein klassischer Zustand enthalten kann.
Hybridmaschinenlernalgorithmen in der Quantenberechnung kombinieren sowohl klassische als auch Quantenberechnung, um die Stärken beider Ansätze zu nutzen. In diesen Algorithmen wird ein klassischer Computer verwendet, um die Daten vorzubereiten und einige Berechnungen durchzuführen, während ein Quantencomputer verwendet wird, um andere Berechnungen durchzuführen, die für einen klassischen Computer zu schwierig oder zeitaufwändig wären.
Quantenberechnung kann verwendet werden, um das Training von klassischen maschinellen Lernmodellen zu beschleunigen, indem bestimmte Berechnungen schneller als mit klassischer Hardware durchgeführt werden. Zum Beispiel kann die Quantenanregung verwendet werden, um die Hyperparameter eines maschinellen Lernmodells zu optimieren.
Bei der Quantenanregung wird das System in einem einfachen quantenmechanischen Zustand initialisiert und dann im Laufe der Zeit durch einen Prozess namens Anregung allmählich weiterentwickelt. Während der Anregung wird das Hamiltonian des Systems (eine mathematische Darstellung der Energie des Systems) allmählich von einem anfänglichen Hamiltonian zu einem endgültigen Hamiltonian transformiert, der die zu optimierende Zielfunktion repräsentiert.
Das System wird dann am Ende der Anregung gemessen, und die Messergebnisse werden verwendet, um die optimale Lösung des Optimierungsproblems zu bestimmen.
Ein prominentes Beispiel für eine Quantenanregungsvorrichtung ist der D-Wave-Quantencomputer, der eine spezialisierte Art der Quantenanregung namens adiabatische Quantenberechnung (AQC) verwendet. AQC ist eine Methode zur Lösung von Optimierungsproblemen, bei der das Hamiltonian des Systems allmählich von einem anfänglichen Hamiltonian zu einem endgültigen Hamiltonian transformiert wird, ähnlich wie bei der regulären Quantenanregung. AQC unterscheidet sich jedoch von anderen Methoden der Quantenanregung darin, dass es das System während des gesamten Anregungsprozesses im Grundzustand hält und sicherstellt, dass die optimale Lösung am Ende der Berechnung erreicht wird.
Die Quantenanregung hat sich als vielversprechend für die Lösung bestimmter Arten von Optimierungsproblemen erwiesen, die für klassische Computer schwer effizient zu lösen sind, wie das Problem des Handlungsreisenden und das Problem des Graphenfärbens. Allerdings ist die Quantenanregung keine universelle Rechenmethode und wird voraussichtlich nicht in der Lage sein, alle Probleme schneller als klassische Computer zu lösen.
