Как ИИ изменит нашу жизнь — в специальном проекте Naked Science!
Перейти
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
14.09.2017
Сколтех
167

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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Позавчера, 13:49
ТюмГУ

Тюменские исследователи показали, что большинство коренных народов, проживающих в Арктике, не желают переселяться на новые территории. Поэтому при планировании действий, затрагивающих представителей коренных народов, государства должны уделять первостепенное внимание устойчивости культуры и образа жизни этих людей, их эффективному вовлечению в процессы принятия затрагивающих их решений.

Вчера, 10:24
Александр Березин

Черные дыры периодически разрывают звезды на части, но параметры конкретно этого события из ранней Вселенной поставили ученых в тупик.

29 ноября
Курчатовский институт

В медицине остро стоит вопрос о поиске «идеальных» онкомаркеров: это имеет огромное значение для раннего выявления рака и прогноза опухолевых процессов. Ученые отделения молекулярной и радиационной биофизики НИЦ «Курчатовский институт» – ПИЯФ разработали базу данных протеоформ (белковых видов), в которой содержится информация о протеоформных паттернах – устойчивых комбинациях из разных вариантов белков (протеоформ). Они помогут искать такие онкомаркеры.

25 ноября
Александр Березин

Также это повышает шансы на вовлечение волка в другие виды рискованной деятельности. Работа может иметь прикладное значение и для человеческих обществ, поскольку сходное влияние известно и для людей.

26 ноября
Александра Медведева

Окаменелость крошечного морского червя, жившего 525 миллионов лет назад, разрешила вековой спор об эволюции мозга членистоногих. Исследование показало, что мозг первых членистоногих не был сегментирован, а нервная система головы и туловища эволюционировала независимо.

26 ноября
Мария Азарова

Международный коллектив ученых спрогнозировал наши ежедневные потребности в воде в зависимости от антропометрических, экономических и экологических факторов.

19 ноября
Анна Новиковская

В последний раз черношейного фазанового голубя видели еще в 1882 году, и с тех пор ученые не знали, живет ли еще в лесах острова Фергуссон эта красивая птица. Теперь, наконец, им повезло: одна из камер запечатлела представителя редчайшего подвида фазановых голубей.

24 ноября
Редакция

Режиссер Илай Сасик (Eli Sasich), вдохновившись классическими научно-фантастическими фильмами «Чужой» и «Бегущий по лезвию», несколько лет назад снял короткометражный фильм «Атропа», который стоит посмотреть, если вы интересуетесь наукой и космическими технологиями.

24 ноября
Анна Новиковская

В то время как основные мировые языки со временем упрощают письменность, существует одно яркое исключение: китайский язык. За свою историю, насчитывающую три тысячелетия, его система письма становилась только сложнее и до сих пор остается крайне сложной для изучения.

[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
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
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: