Розділ 5.10: Квантові програми: оптимізація та машинне навчання

Квантові обчислення продемонстрували потенціал для революції в оптимізації та машинному навчанні завдяки тому факту, що квантові комп’ютери можуть вирішувати певні проблеми експоненціально швидше, ніж класичні комп’ютери. Одним із прикладів алгоритму квантової оптимізації є алгоритм квантового відпалу, який призначений для вирішення задач оптимізації шляхом знаходження найнижчого енергетичного стану системи.

Комп’ютер із квантовим відпалом D-Wave — один із найвідоміших квантових комп’ютерів у цій галузі, який використовувався в таких програмах, як оптимізація фінансового портфеля, оптимізація потоку трафіку та навіть згортання білка.

Квантове машинне навчання є ще одним перспективним напрямком для квантових обчислень. Одним із підходів є використання квантових алгоритмів для прискорення класичних завдань машинного навчання, таких як аналіз головних компонентів або допоміжні векторні машини. Інший підхід полягає в розробці абсолютно нових алгоритмів машинного навчання, які спеціально розроблені для квантових комп’ютерів, таких як квантові нейронні мережі.

Однак розробка алгоритмів квантового машинного навчання все ще знаходиться на ранніх стадіях, і існує багато проблем, які потрібно вирішити, наприклад, потреба у великомасштабних квантових комп’ютерах, обмежений час когерентності кубітів і складність навчання. квантові нейронні мережі.

Незважаючи на ці проблеми, квантові обчислення мають потенціал для значного вдосконалення задач оптимізації та машинного навчання, і багато дослідників і компаній активно працюють над розробкою нових квантових алгоритмів і обладнання для досягнення цієї мети.