14.09.2017
Сколтех
143

Квантовые компьютеры могут использовать в машинном обучении

Международная группа ученых рассказала о будущем машинного обучения.

©Wikipedia

Обычно мы рассматриваем информацию как некий абстрактный или виртуальный объект. Однако храниться эта информация должна на физическом носителе. Поэтому работа устройств, предназначенных для ее обработки, регулируется законами физики. Физические пределы способности машин к обучению также подчиняются этим законам. Самая известная физическая теория – квантовая, и при определении абсолютных пределов способностей компьютера к обучению нужно обращаться именно к ней.

Квантовый алгоритм – это многоступенчатая процедура, выполняемая на квантовом компьютере для решения той или иной проблемы, например поиска в базе данных. Программное обеспечение для квантового машинного обучения использует квантовые алгоритмы для обработки информации, и делает это способом, недоступным для классического компьютера.

Это открывает совершенно новые возможности и перспективы, которые могут превзойти самые известные классические алгоритмы, использующиеся в машинном обучении. Эффект, которого удается достичь с помощью квантовых компьютеров, называется «квантовым ускорением машинного обучения».

Методы машинного обучения используют математические алгоритмы для поиска определенных паттернов в больших массивах данных. Машинное обучение широко используется в биотехнологиях, фармацевтике, практической физике и многих других областях. Благодаря способности адаптироваться к новым данным, машинное обучение сильно превосходит способности людей. Несмотря на это, с некоторыми сложными задачами машинное обучение пока справиться не может. Ожидается, что квантовое ускорение станет возможным для множества задач машинного обучения, начиная от оптимизации и заканчивая глубинным обучением нейронных сетей.

В статье, опубликованной в журнале Nature, международная группа ученых под руководством сотрудника Сколтеха Якоба Биамонте (Jacob Biamonte) рассказывает о том, какие шаги надо предпринять, чтобы квантовое ускорение машинного обучения стало возможным на практике. Согласно мнению ученых квантовое машинное обучение может увеличить скорость и точность ряда базовых алгоритмов классического машинного обучения.

Дело в том, многие модели классического машинного обучения  (в частности,  глубинное обучение) основаны на классической симуляции систем, состоящих из большого количества двухуровневых подсистем (каждая из таких подсистем может находиться в одном из двух состояний). У этой математической конструкции есть прямой физический аналог – спиновые системы Изинга, хорошо известные  в квантовой и статистической физике. Квантовая механика позволяет увеличить производительность систем Изинга (т.н. больцмановских машин или машин глубинного обучения). 

Возможность использования  квантовых компьютеров в машинном обучении привлекает в последнее время  все больше внимания на фоне быстрорастущей мощности квантовых компьютеров. Эта возможность оказалась довольно неожиданной для физиков. Многие ученые полагают, что одной из основных задач квантового компьютера будет моделирование процессов химической физики для фармацевтической промышленности с целью открытия новых лекарств.

Сейчас становится ясно, что определенные модели машинного обучения, в особенности глубинного обучения, имеют свой квантовый эквивалент. Квантовое машинное обучение может быть использовано в тандеме с уже известными в квантовой теории информации методами, применимыми в квантовой химии. Это откроет новые возможности в наступающей эре квантовых технологий.

«Наша команда дискутировала по скайпу до поздней ночи, к какой области науки отнести наше исследование. Мы многократно переписывали нашу статью, меняли основную мысль, в конечном счете написали три версии за 8 месяцев, не имеющие между собой ничего общего, кроме названия – в итоге отправили конечный вариант в журнал Nature», – рассказывает Якоб Биамонте.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Предстоящие мероприятия
24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

Вчера, 16:42
Илья Ведмеденко

Украина, вероятно, потеряла недавно запущенный космический аппарат «Сич-2-30». Пока с ним нет устойчивой связи — или совсем никакой.

Вчера, 13:43
Александр Березин

Пока Германия закрывает свои последние реакторы, КНР планирует ввести 150 новых атомных энергоблоков в ближайшие 15 лет. И часть из них будет вырабатывать совсем не электричество, а нечто, многократно более востребованное нашей цивилизацией: тепло. На отопление человечество тратит намного больше энергии, чем на электроэнергетику, а отапливаться от солнечных батарей и ветряков не выйдет наверняка. Несколько процентов от выработки электроэнергетики и сегодня уходят на отопление — но более 90% нужды в тепле покрывает не она, а обособленная от нее теплоэнергетика, в виде котельных в жилых кварталах и газовых котлов в отдельно стоящих домах. Заменить эти источники одной электроэнергией невозможно: от нее тепло будет выходить в несколько раз дороже.

24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

21 января
Илья Ведмеденко

Заслуженные штурмовики A-10 и Су-25, которым дали прозвища «Бородавочник » и «Грач» соответственно, много десятилетий стоят на службе в Соединенных Штатах и России. Страны избрали разные подходы к модернизации этих самолетов, и сегодня Naked Science постарается понять, какой из них больше соответствует требованиям XXI века.

23 января
Илья Ведмеденко

(16) Психея – одно из самых необычных небесных тел в Поясе астероидов. Она может дать людям не только понимание о происхождении планет, но и невероятные по своим объемам ресурсы. Правда, придется подождать: миссия по исследованию астероида находится лишь в самом начале долгого и сложного пути.

12 января
Алиса Гаджиева

Дополнительное исследование вулканических пород формации Кибиш в Эфиопии изменило датировку найденных там костей Homo sapiens.

20 января
ТГУ

Ученые факультета физической культуры Томского государственного университета в рамках гранта, поддержанного РНФ, исследуют особенности механизма усвоения глюкозы при сахарном диабете второго типа. Для этого был организован масштабный четырехмесячный эксперимент на 240 мышах, подобного которому в мире еще никто не проводил. Животные с искусственно сформированным диабетом подвергались физической нагрузке. Установлено, что вечерние тренировки лучше снижали вес мышей мышей, а утренние – приводили к уменьшению уровня глюкозы. Предположительно, фактором, стимулирующим утилизацию глюкозы, выступил стресс. Ученые намерены проверить эту гипотезу.

24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: