Автор: Денис Аветисян
Новый алгоритм позволяет находить эффективные гибридные квантовые нейросети, балансируя между точностью и вычислительной сложностью.
Представлен метод поиска архитектуры нейронных сетей, учитывающий затраты по FLOPs и оптимизирующий производительность в условиях NISQ.
Современные гибридные квантово-нейронные сети (HQNN) обладают значительным потенциалом, однако их практическая реализация в эпоху NISQ сдерживается высокой вычислительной сложностью. В данной работе представлена система ‘FAQNAS: FLOPs-aware Hybrid Quantum Neural Architecture Search using Genetic Algorithm’ – новый фреймворк для автоматизированного поиска архитектур HQNN, оптимизирующий баланс между точностью и количеством операций с плавающей точкой (FLOPs). Полученные результаты демонстрируют, что учет FLOPs позволяет находить решения с сопоставимой точностью при значительно меньших вычислительных затратах на квантовой части сети. Возможно ли, таким образом, создать масштабируемые HQNN, эффективно использующие ресурсы квантовых компьютеров ближайшего будущего?
Классика против Квантов: Гонка за Эффективность
Классические модели машинного обучения ограничены в вычислительных ресурсах и энергопотреблении. С ростом объемов данных и сложности задач, требования к вычислительной мощности растут, что влечет за собой увеличение затрат и негативное воздействие на окружающую среду. Квантовое машинное обучение (КМО) предлагает потенциальное решение, используя квантовые явления, такие как суперпозиция и запутанность. КМО способно обрабатывать информацию принципиально новым способом, открывая возможности для решения задач, недоступных классическим алгоритмам. Однако, полная реализация КМО сталкивается со значительными техническими трудностями, связанными со стабильностью и масштабируемостью квантовых систем. Гибридные квантово-нейронные сети (ГКНС) представляют собой компромиссный подход, объединяющий преимущества как классических, так и квантовых вычислений. В ГКНС параметризованные квантовые схемы используются для извлечения признаков или выполнения операций, а классические нейронные сети выполняют оптимизацию и классификацию. Такая архитектура позволяет использовать существующую инфраструктуру классических вычислений, одновременно используя потенциал квантовых алгоритмов. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Автоматический Поиск: Баланс между Скоростью и Эффективностью
Разработка эффективных гибридных квантово-нейронных сетей (HQNNs) – сложная задача из-за огромного пространства поиска возможных архитектур и конфигураций квантовых схем. Традиционные методы автоматизированного машинного обучения (AutoML) часто не учитывают специфические вычислительные ограничения квантовых вычислений, что приводит к непрактичным решениям. Оптимизация с учётом FLOPs (FLOPs-aware NAS) решает эту проблему, включая вычислительную стоимость (FLOPs) в качестве ключевой цели оптимизации наряду с точностью. Такой подход позволяет находить архитектуры, которые обеспечивают наилучший компромисс между производительностью и эффективностью. В данной работе для эффективного поиска Парето-оптимальных решений, балансирующих производительность и эффективность, был использован генетический алгоритм Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. Метод был протестирован на пяти эталонных наборах данных, демонстрируя его способность находить архитектуры HQNNs, пригодные для практического применения.
Проверка на Практике: От Данных к Результатам
Метод автоматического поиска архитектур нейронных сетей (NAS), ориентированный на вычислительную сложность (FLOPs), был успешно применён к ряду стандартных наборов данных, включая MNIST, Digits, Iris, Wine и Breast Cancer. Этот подход позволяет выявлять архитектуры, оптимизированные не только для достижения высокой точности, но и для минимизации требуемых вычислительных ресурсов. Обнаруженные архитектуры HQNN демонстрируют конкурентоспособную точность, достигая 90-95% на указанных наборах данных, при этом наблюдается значительное снижение количества FLOPs. Это подтверждает, что оптимизация для вычислительной эффективности не обязательно приводит к снижению производительности; напротив, она открывает новые возможности для сред с ограниченными ресурсами. На всех пяти наборах данных были идентифицированы Парето-оптимальные решения, демонстрирующие способность разработанной системы находить баланс между точностью и вычислительными затратами. Это свидетельствует о гибкости и эффективности предложенного подхода к автоматическому проектированию нейронных сетей.
Кодирование Данных: Ключ к Квантовому Преимуществу
Параметризованные квантовые схемы служат основным квантовым компонентом в гибридных квантово-нейронных сетях (HQNN), обеспечивая возможность обучения сложным закономерностям. Эти схемы позволяют представлять и обрабатывать данные в квантовом пространстве, что потенциально может привести к экспоненциальному ускорению определенных алгоритмов машинного обучения. Эффективность HQNN напрямую зависит от способности квантовой схемы улавливать и представлять релевантные признаки входных данных. Критически важным фактором для максимизации потенциала параметризованных квантовых схем является эффективное кодирование данных. Два основных подхода к кодированию данных включают в себя Angle Embedding и Amplitude Embedding. Выбор подходящего метода кодирования зависит от конкретной задачи и структуры данных. Сочетание архитектур HQNN, оптимизированных с использованием автоматического нейронного поиска (NAS), и эффективных стратегий кодирования данных обещает ускорить внедрение квантового машинного обучения (QML) в практических приложениях. NAS позволяет автоматически находить оптимальные конфигурации квантовых схем, а эффективное кодирование данных обеспечивает наиболее подходящее представление информации для квантовой обработки. В конечном итоге, все эти инновации – лишь новый виток старой истории о попытках заставить элегантную теорию работать в реальном мире.
Преодолевая Ограничения: К Масштабируемому Квантовому Будущему
Несмотря на перспективность гибридных квантово-нейронных сетей (HQNN), для реализации их полного потенциала необходимо преодолеть ограничения, присущие современным квантовым устройствам промежуточного масштаба (NISQ). Основные проблемы связаны с когерентностью кубитов, ошибками при квантовых операциях и ограниченным числом доступных кубитов. Текущие исследования направлены на разработку методов смягчения ошибок и оптимизацию архитектур HQNN для конкретных аппаратных платформ. Особое внимание уделяется алгоритмам квантово-классического обучения, позволяющим эффективно использовать как квантовые, так и классические вычислительные ресурсы. Разрабатываются новые схемы кодирования квантовой информации, направленные на повышение устойчивости к шуму. Решение этих задач позволит создать новое поколение масштабируемых и эффективных алгоритмов квантового машинного обучения. Перспективным направлением является разработка адаптивных алгоритмов обучения, способных автоматически оптимизировать параметры HQNN в зависимости от характеристик аппаратной платформы и решаемой задачи.
В статье описывается поиск оптимальной архитектуры гибридных квантово-нейронных сетей, балансирующий между точностью и вычислительной сложностью. Интересно наблюдать, как исследователи стремятся к достижению парето-оптимальности, избегая излишне сложных квантовых схем. В этом контексте вспоминается высказывание Винтона Серфа: «Интернет – это не только технология, но и способ мышления». Подобно тому, как интернет эволюционировал, стремясь к эффективности и доступности, и эта работа демонстрирует, что даже в сложных квантовых вычислениях можно найти элегантные решения, не усложняя систему сверх меры. Каждый «революционный» шаг в области квантовых вычислений рано или поздно станет техдолгом, поэтому поиск баланса – задача вечная.
Что дальше?
Представленная работа, как и большинство попыток автоматизации поиска архитектур, неизбежно сталкивается с проблемой переноса результатов из контролируемой среды в реальность. Оптимизация по FLOPs – это, конечно, полезно, но суровая правда в том, что производительность на симуляторе и на реальном NISQ-устройстве разделены пропастью. Каждая «оптимальная» архитектура, выявленная алгоритмом, в конечном итоге станет ещё одним компромиссом между теорией и шумом.
Более того, погоня за «гибридностью» как таковой представляется несколько искусственной. Вполне вероятно, что дальнейшее усложнение этих систем лишь увеличит количество параметров, требующих точной калибровки, и создаст новые возможности для возникновения ошибок. Не нужно больше микросервисов — нам нужно меньше иллюзий относительно сложности и надежности квантовых вычислений.
Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке более устойчивых к шуму алгоритмов обучения и на поиске архитектур, которые можно эффективно реализовать на доступном аппаратном обеспечении, а не на бесконечной гонке за теоретической производительностью. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, и гибридные квантовые нейронные сети не станут исключением.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10062.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Скрытые закономерности: как сложность влияет на квантовый алгоритм
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
2025-11-15 01:42