Автор: Денис Аветисян
Представлен MerLin — программный комплекс, позволяющий моделировать и оценивать производительность фотонных квантовых алгоритмов машинного обучения.
MerLin — это фреймворк для дифференцируемого моделирования, бенчмаркинга и со-проектирования алгоритмов и аппаратного обеспечения в области гибридных квантово-классических вычислений, использующих фотонные кубиты и пространство Фока.
Несмотря на растущий интерес к квантовому машинному обучению, систематическое исследование преимуществ квантовых моделей в ближайшей перспективе затруднено из-за отсутствия единой платформы для экспериментов. В данной работе представлена MerLin — программный фреймворк, предназначенный для обнаружения и оценки фотонных и гибридных квантовых моделей машинного обучения, интегрирующий оптимизированное моделирование линейных оптических схем в стандартные рабочие процессы PyTorch и scikit-learn. MerLin позволяет проводить дифференцируемое обучение квантовых слоев и воспроизводит восемнадцать передовых работ, предоставляя модульные эксперименты для сравнительного анализа и со-проектирования алгоритмов и аппаратного обеспечения. Какие новые горизонты откроет MerLin для создания масштабируемых гибридных квантово-классических алгоритмов и разработки будущего квантового машинного обучения?
Предвидение неизбежного: Ограничения классических алгоритмов и рождение квантовых вычислений
Традиционные алгоритмы машинного обучения, несмотря на впечатляющие успехи, сталкиваются с фундаментальными ограничениями при обработке данных высокой размерности и исследовании огромных пространств решений. По мере увеличения сложности задач, требуемое количество вычислительных ресурсов растет экспоненциально, делая невозможным анализ сложных наборов данных или оптимизацию многопараметрических моделей в приемлемые сроки. Это особенно актуально в таких областях, как распознавание образов, обработка естественного языка и моделирование сложных систем, где количество возможных комбинаций решений практически бесконечно. В результате, существующие методы часто застревают в локальных оптимумах, не находя глобально оптимальное решение, или требуют неприемлемо больших затрат времени и энергии для достижения приемлемой точности. Данные ограничения подталкивают исследователей к поиску принципиально новых вычислительных парадигм, способных преодолеть эти барьеры и обеспечить качественно новый уровень производительности.
Квантовое машинное обучение (КМО) представляет собой принципиально новый подход к решению вычислительных задач, использующий законы квантовой механики для значительного увеличения вычислительной мощности. В отличие от классических алгоритмов, которые оперируют битами, представляющими 0 или 1, КМО использует кубиты. Кубиты, благодаря явлениям суперпозиции и запутанности, могут одновременно представлять 0, 1 или любую их комбинацию, что позволяет обрабатывать экспоненциально больше информации. Это открывает перспективы для решения задач, непосильных для современных компьютеров, например, в области распознавания образов, оптимизации сложных систем и моделирования молекулярных взаимодействий. |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ Данное уравнение иллюстрирует суперпозицию, где α и β — комплексные числа, определяющие вероятность нахождения кубита в состоянии 0 или 1. Использование квантовых явлений позволяет КМО совершить революцию в области машинного обучения, предлагая качественно новые возможности для анализа данных и создания интеллектуальных систем.
Фотонные квантовые вычисления представляют собой перспективную платформу благодаря своим уникальным характеристикам. В отличие от других подходов, использующих сверхпроводящие схемы или ионы в ловушках, фотонные системы оперируют частицами света — фотонами. Это обеспечивает естественную масштабируемость, поскольку фотоны легко управляются и взаимодействуют друг с другом, позволяя создавать сложные квантовые схемы с большим количеством кубитов. Кроме того, фотонные системы отличаются высокой устойчивостью к декогеренции — потере квантовой информации, что критически важно для выполнения сложных вычислений. Важным преимуществом является также энергоэффективность: фотонные вычисления требуют значительно меньше энергии по сравнению с другими квантовыми платформами, что открывает возможности для создания более компактных и экологичных квантовых компьютеров. Данные факторы делают фотонные квантовые вычисления особенно привлекательными для решения сложных задач в областях машинного обучения, оптимизации и моделирования материалов.
Архитектура будущего: Связующие звенья между квантовым оборудованием и машинным обучением
Несколько программных фреймворков, таких как Qiskit, Cirq и Pulser, предоставляют инструменты для программирования и управления квантовыми компьютерами. Qiskit, разработанный IBM, является платформой с открытым исходным кодом, ориентированной на создание и выполнение квантовых схем. Cirq, разработанный Google, предлагает гибкую платформу для создания, оптимизации и запуска квантовых алгоритмов. Pulser, разработанный Rigetti Computing, специализируется на управлении импульсами и калибровке квантового оборудования. Эти фреймворки предоставляют высокоуровневые интерфейсы программирования, позволяющие пользователям определять квантовые алгоритмы и выполнять их на различных квантовых процессорах, а также включают инструменты для симуляции квантовых вычислений.
Интеграция квантовых вычислительных фреймворков с широко используемыми библиотеками машинного обучения, такими как PyTorch, является критически важной для реализации практических приложений. Это связано с тем, что большинство задач машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов, а квантовые компьютеры потенциально могут обеспечить ускорение определенных алгоритмов. Совместное использование квантовых вычислений в рамках существующих рабочих процессов машинного обучения позволяет использовать преимущества обоих подходов, например, за счет использования квантовых схем в качестве слоев в нейронных сетях или для оптимизации параметров моделей. Отсутствие тесной интеграции между квантовым и классическим программным обеспечением значительно ограничивает возможности применения квантовых вычислений в реальных задачах.
Программные фреймворки, такие как TorchQuantum, Qiskit-Torch-Module, DeepQuantum и PennyLane, обеспечивают интеграцию квантового оборудования с классическими рабочими процессами машинного обучения. TorchQuantum позволяет напрямую использовать тензоры PyTorch в квантовых схемах, что упрощает разработку гибридных алгоритмов. Qiskit-Torch-Module предоставляет возможность использования квантовых слоев как модулей в нейронных сетях PyTorch, обеспечивая градиентный спуск для оптимизации параметров квантовых схем. DeepQuantum фокусируется на создании квантовых нейронных сетей с использованием автоматического дифференцирования. PennyLane, в свою очередь, предлагает дифференцируемое программирование квантовых вычислений, позволяя интегрировать квантовые устройства в существующие фреймворки машинного обучения, такие как TensorFlow и JAX, посредством интерфейсов, совместимых с автоматическим дифференцированием.
MerLin: Платформа для дифференцируемого квантового машинного обучения на фотонах
MerLin — это новая платформа, разработанная на базе фреймворка Perceval и предназначенная для машинного обучения на квантовых системах с использованием фотонных кубитов. Интеграция с PyTorch позволяет использовать стандартные инструменты для глубокого обучения и обеспечивает возможность дифференцируемого программирования квантовых схем. Данная архитектура позволяет эффективно моделировать и оптимизировать фотонные квантовые нейронные сети, предоставляя унифицированный интерфейс для разработки и экспериментов в области фотонного квантового машинного обучения. Платформа ориентирована на использование современных фотонных процессоров и облегчает процесс воспроизведения и улучшения результатов существующих алгоритмов QML.
MerLin поддерживает различные методы кодирования квантовой информации, включая кодирование углом (Angle Encoding) и кодирование амплитудой (Amplitude Encoding), позволяющие представлять входные данные в квантовом состоянии. Помимо базовых методов, фреймворк реализует продвинутые подходы, такие как методы квантовых ядер (Quantum Kernel Methods), использующие преимущества квантовых вычислений для построения нелинейных классификаторов, и резервуарные вычисления (Reservoir Computing), представляющие собой рекуррентную нейронную сеть с квантовым резервуаром. Эти методы позволяют адаптировать MerLin для широкого спектра задач машинного обучения, требующих различных стратегий представления данных и обработки информации.
MerLin предоставляет интерфейс дифференцируемого программирования, позволяющий осуществлять сквозное обучение квантовых схем. Это означает, что параметры квантовых операций могут быть оптимизированы с использованием стандартных алгоритмов градиентного спуска, применяемых в машинном обучении. Такой подход значительно улучшает производительность моделей и обеспечивает воспроизводимость результатов, поскольку позволяет напрямую оптимизировать квантовые схемы для конкретной задачи. В результате, по сравнению с предыдущими реализациями, MerLin достигает ускорения симуляций до нескольких порядков величины, что особенно важно для работы со сложными квантовыми алгоритмами и большими объемами данных.
Интеграция MerLin с платформой Perceval обеспечивает прямой доступ к современным фотонным процессорам для проведения экспериментов и верификации разработанных алгоритмов. Воспроизведение существующих результатов квантовых сверточных нейронных сетей (QCNN) на двух наборах данных продемонстрировало улучшение точности на тестовых данных в диапазоне 4-5% по сравнению с ранее опубликованными результатами. Это указывает на эффективность MerLin в оптимизации и реализации QML-моделей на реальном оборудовании и потенциал для достижения более высокой производительности.
Текущие симуляции в рамках MerLin ограничены приблизительно n \lesssim 20 фотонами. Это ограничение обусловлено экспоненциальным ростом требований к объему памяти, необходимой для хранения полного вектора состояния квантовой системы. Объем памяти, необходимый для представления вектора состояния, масштабируется как 2^n, где n — число фотонов. Таким образом, увеличение числа фотонов даже незначительно приводит к резкому увеличению потребляемой памяти, что становится узким местом при моделировании более крупных квантовых систем.
Расширяя горизонты: Непрерывно-переменные парадигмы и линейная оптика
Для исследования квантовых вычислений на основе непрерывных переменных ключевое значение имеют такие платформы, как Strawberry Fields и Piquasso, а также использование линейной оптики. Эти инструменты позволяют исследователям проектировать и моделировать сложные квантовые схемы, оперирующие непрерывными степенями свободы света, такими как амплитуда и фаза. В отличие от кубитных систем, использующих дискретные состояния, непрерывно-переменные системы позволяют создавать и манипулировать состояниями, описываемыми непрерывными распределениями вероятностей. Использование линейно-оптических элементов, таких как зеркала, делители луча и фазовые сдвигатели, обеспечивает гибкость и масштабируемость при создании сложных квантовых состояний, например, запутанных состояний, необходимых для квантовых алгоритмов и протоколов. Разработка и совершенствование этих фреймворков и методов открывает новые возможности для реализации мощных квантовых вычислений и решения задач, недоступных классическим компьютерам.
Фотонное квантовое вычисление особенно выигрывает от манипулирования светом с помощью линейных оптических элементов. Эти элементы, включающие в себя такие компоненты, как зеркала, разделители луча и фазосдвигающие пластины, позволяют прецизионно контролировать и направлять фотоны, формируя сложные квантовые состояния. В отличие от кубитов, оперирующих дискретными значениями, фотонное квантовое вычисление использует непрерывные переменные, такие как амплитуда и фаза света, что открывает возможности для реализации специализированных алгоритмов и кодирования информации в бесконечном числе состояний. Использование линейной оптики обеспечивает высокую точность и стабильность операций, а также масштабируемость квантовых схем, что делает данный подход перспективным для решения задач, недоступных классическим компьютерам, например, в области квантовой симуляции и оптимизации.
Современные подходы к квантовым вычислениям, использующие непрерывные переменные и линейную оптику, позволяют создавать сложные квантовые состояния и схемы, открывая широкие возможности для различных приложений. Благодаря манипулированию светом с помощью линейных оптических элементов, таких как зеркала и разделители луча, исследователи могут конструировать запутанные состояния, необходимые для выполнения квантовых алгоритмов. Эти схемы находят применение в квантовой симуляции, где можно моделировать поведение сложных систем, недоступных для классических компьютеров, а также в квантовой криптографии для создания абсолютно безопасных каналов связи. Более того, подобные подходы позволяют создавать квантовые сенсоры с беспрецедентной чувствительностью, способные обнаруживать слабые сигналы и улучшать точность измерений в различных областях науки и техники, от медицины до материаловедения.
Развитие специализированных инструментов и методик, таких как платформы Strawberry Fields и Piquasso, в сочетании с прогрессом в линейной оптике, оказывает существенное влияние на развитие фотонного квантового вычисления. Эти технологические усовершенствования позволяют создавать всё более сложные квантовые состояния и схемы, открывая возможности для решения практических задач, ранее недоступных классическим компьютерам. Потенциал фотонных квантовых компьютеров простирается от моделирования молекул и материалов с беспрецедентной точностью до оптимизации логистических цепочек и разработки новых алгоритмов машинного обучения. В частности, способность фотонных систем к параллельным вычислениям и эффективной передаче информации делает их перспективными для задач, требующих высокой скорости обработки данных и устойчивости к ошибкам.
Размышляя над представленным фреймворком MerLin, становится очевидным, что его создание — не просто инженерная задача, а скорее взращивание новой экосистемы для квантовых вычислений. Разработчики стремятся не к жесткому контролю над каждым аспектом симуляции, а к созданию гибкой среды, способной адаптироваться к меняющимся требованиям и способствующей совместному проектированию алгоритмов и аппаратного обеспечения. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Данные должны быть свободны». Этот принцип, перенесенный в сферу квантовых вычислений, находит отражение в стремлении MerLin обеспечить масштабируемое исследование гибридных квантово-классических алгоритмов, открывая возможности для более широкого круга исследователей и ускоряя прогресс в этой области. Подобно тому, как интернет возник из желания обмениваться информацией, MerLin призван стать платформой для совместного творчества и инноваций в квантовом машинном обучении.
Что дальше?
Представленный фреймворк MerLin — не столько инструмент, сколько начало экосистемы. Иллюзия контроля над квантовыми системами всегда обманчива. Каждое развертывание — это маленький апокалипсис, предсказанный архитектурными решениями. Возможность масштабирования симуляций и со-проектирования алгоритмов и оборудования, безусловно, важна, но она лишь отодвигает неизбежность столкновения с фундаментальными ограничениями фотонных систем.
Особое внимание следует уделить исследованию ошибок, не связанных с физической реализацией, а возникающих из-за самой природы симуляции. Пространство Фока, столь удобное для моделирования, неизбежно приводит к экспоненциальному росту вычислительной сложности. Попытки обойти это ограничение — это, по сути, поиск новых способов предсказать будущие сбои, новые пророчества, которые рано или поздно сбудутся.
Документация? Никто не пишет пророчества после их исполнения. Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании идеальных симуляторов, а на разработке алгоритмов, устойчивых к непредсказуемым ошибкам, возникающим в любой сложной системе. И, возможно, на смирении перед неизбежной неопределенностью.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11092.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-12 07:28