[ad_1]
Firma BlueQubit opracowała nowatorską metodę ładowania danych w aplikacjach kwantowego uczenia maszynowego (QML), która zmniejsza wpływ szumów i błędów sprzętowych. Firma wykorzystała oparty na sztucznej inteligencji pakiet tłumienia błędów Q-CTRL, Fire Opal, do załadowania złożonych informacji na 20 kubitów, wykazując 8-krotną poprawę wydajności.
Metoda ta, zwana Hierarchical Learning for Quantum ML, dzieli proces uczenia się na etapy, zaczynając od mniejszej liczby kubitów i stopniowo wprowadzając ich więcej. Takie podejście pozwala uniknąć typowych wyzwań związanych z ładowaniem danych w głębokich obwodach. Technika ta została przetestowana na trzech różnych konfiguracjach urządzeń IBM Quantum, wykazując znaczną poprawę wyników ładowania danych.
Kwantowe uczenie maszynowe: Pokonywanie wyzwań związanych z ładowaniem danych za pomocą Fire Opal
Kwantowe uczenie maszynowe (QML) to szybko rozwijająca się dziedzina, która stara się wykorzystać moc obliczeniową komputerów kwantowych w celu ulepszenia algorytmów uczenia maszynowego. Jednak proces ładowania klasycznych danych do systemów kwantowych, kluczowy krok w aplikacjach QML, jest często utrudniony przez szum sprzętowy i błędy. W tym artykule omówiono, w jaki sposób BlueQubit, firma zajmująca się obliczeniami kwantowymi, wykorzystała Fire Opal, oparty na sztucznej inteligencji pakiet tłumienia błędów opracowany przez Q-CTRL, w celu złagodzenia tych problemów i poprawy wydajności ładowania danych.
Innowacyjne techniki ładowania danych dla kwantowego uczenia maszynowego
Pojawienie się sztucznej inteligencji wzbudziło zainteresowanie technikami kwantowego uczenia maszynowego, które obiecują zmniejszyć obciążenia obliczeniowe i poprawić efektywność szkolenia. W zastosowaniach QML dane reprezentujące problem muszą być zakodowane w stanie kwantowym, który służy jako dane wejściowe dla kolejnych operacji kwantowych. Komputery kwantowe nie są jednak wydajnymi systemami „big data”, co sprawia, że opracowanie wydajnych i dokładnych procedur ładowania danych ma kluczowe znaczenie dla wykorzystania potencjału obliczeń kwantowych.
Obecne techniki ładowania danych opierają się głównie na algorytmach wariacyjnych, które są kompatybilne z najbliższym sprzętem. Jednak metody te często napotykają wyzwania związane ze zbieżnością i słabym skalowaniem operacji wraz ze wzrostem liczby kubitów. Aby rozwiązać te problemy, BlueQubit opracował nową metodę ładowania danych, która pozwala uniknąć problemów „jałowych płaskowyżów” i wykładniczego skalowania wymaganych operacji wraz z rozmiarem danych.
Hierarchiczne uczenie dla kwantowego uczenia maszynowego
Innowacyjna metoda BlueQubit wykorzystuje typ algorytmu QML znany jako Quantum Circuit Born Machine (QCBM). Celem QCBM i innych generatywnych technik modelowania jest nauczenie się ogólnego rozkładu prawdopodobieństwa danego zbioru danych przy użyciu tylko próbki punktów danych. Podejście to jest wydajne w przypadku ładowania danych, ponieważ pozwala na załadowanie tylko podzbioru danych, a reszta jest wnioskowana.
BlueQubit jeszcze bardziej usprawnił ten proces, dzieląc uczenie się rozkładu prawdopodobieństwa na szereg kroków, zaczynając od mniejszej liczby kubitów i stopniowo wprowadzając ich więcej. Metoda ta, znana jako Hierarchical Learning for Quantum ML, pozwala uniknąć niektórych typowych wyzwań związanych z ładowaniem danych za pomocą głębokich obwodów, takich jak pojawienie się jałowych płaskowyżów w procesie uczenia.
Wpływ szumów sprzętowych i tłumienia błędów
W domenie kwantowej szum sprzętowy i błędy stanowią dodatkowe wyzwania. Kwestie te mogą powodować degradację lub zapadanie się stanów kwantowych, które są niezwykle delikatne, co utrudnia utrzymanie spójności systemu kwantowego wystarczająco długo, aby zakończyć proces ładowania danych. Fire Opal, ze swoimi możliwościami tłumienia błędów opartymi na sztucznej inteligencji, pomaga złagodzić te kwestie, umożliwiając dokładniejsze i wydajniejsze ładowanie danych.
Wydajność Fire Opal na rzeczywistym sprzęcie
BlueQubit przetestował swoją hierarchiczną metodę uczenia się na dwóch różnych rozkładach przy użyciu trzech różnych konfiguracji urządzeń IBM Quantum. Wyniki zostały porównane przy użyciu metryki zwanej całkowitą odległością wariacyjną (TVD), która mierzy podobieństwo między dwoma rozkładami prawdopodobieństwa. Testy wykazały, że zoptymalizowane obwody Fire Opal konsekwentnie skutkowały lepszymi wynikami ładowania danych niż standardowe przebiegi sprzętowe. W jednym z testów poprawa osiągnięta przez Fire Opal wyniosła 8x.
Skalowanie na nowe wyżyny: Ładowanie danych dla 20 Qubitów
BlueQubit zademonstrował również ładowanie danych do 20 kubitów, co było znaczącym wyzwaniem, biorąc pod uwagę zwiększony rozmiar obwodu i złożoność wybranego rozkładu – bimodalnego rozkładu mieszanki Gaussa. Pomimo tych wyzwań, Fire Opal był w stanie dokładnie odtworzyć docelowy rozkład, przechwytując jego bimodalną naturę i szczegółowe cechy. W miarę skalowania obwodów do 20 kubitów, Fire Opal nadal poprawiał wydajność większych obwodów, w których szum był bardziej narażony na pogorszenie procesu ładowania danych.
Wnioski: Potencjał Fire Opal w kwantowym uczeniu maszynowym
Z pomocą Fire Opal, BlueQubit był w stanie zweryfikować swoje nowe hierarchiczne podejście do uczenia się i zademonstrować jego skuteczność w poprawie ładowania danych przy jednoczesnym łagodzeniu typowych wyzwań związanych z szumem i błędami związanymi ze wzrostem skali. Testy te potwierdzają, że poprzez zmniejszenie głębokości obwodu i tłumienie szumów, Fire Opal może sprostać ograniczeniom stawianym przez obecne urządzenia sprzętowe i umożliwić pomyślne ładowanie złożonych danych dla nowych zastosowań w kwantowym uczeniu maszynowym.
[ad_2]