Автор: Денис Аветисян
Исследователи разработали метод, позволяющий алгоритмам машинного обучения самостоятельно проектировать оптимальные квантовые схемы для решения сложных задач.
В данной работе представлена система HyRLQAS, использующая гибридное обучение с подкреплением для одновременной оптимизации структуры квантовых схем и начальной инициализации параметров, что повышает эффективность вариационного квантового эвристического алгоритма.
Разработка выразительных и одновременно обучаемых квантовых схем остается сложной задачей в вариационных квантовых алгоритмах, где ручной или эвристический дизайн часто приводит к субоптимальным результатам. В данной работе, ‘Hybrid action Reinforcement Learning for quantum architecture search’, предложен фреймворк HyRLQAS, объединяющий дискретное размещение квантовых вентилей и непрерывную генерацию параметров в рамках гибрированного пространства действий. HyRLQAS позволяет одновременно оптимизировать топологию схемы и ее начальную инициализацию, динамически совершенствуя ранее размещенные вентили посредством обучения с подкреплением. Может ли подобный подход к совместной оптимизации структуры и параметров стать принципиальным путем к автоматизированному, аппаратно-эффективному проектированию квантовых схем?
Архитектура как Предсказание: Поиск Квантовых Схем
Перспективы квантовых вычислений сдерживаются сложностью разработки эффективных квантовых схем. Поиск оптимальной конфигурации требует преодоления экспоненциально растущего пространства вариантов, что затрудняет практическую реализацию. Существующие методы проектирования сталкиваются с трудностями при масштабировании и адаптации к ограничениям современных NISQ-устройств. В связи с этим, разработка инновационных подходов, учитывающих специфику NISQ, является критически важной задачей. Необходимо искать решения, позволяющие эффективно использовать ограниченные ресурсы и компенсировать шум. Архитектура — это компромисс, застывший во времени.
В Лабиринте Возможностей: Выборка и Эволюция Квантовых Схем
Эффективный поиск квантовой архитектуры требует стратегий интеллектуальной выборки огромного пространства квантовых схем. Полный перебор невозможен из-за экспоненциального роста сложности. Методы, такие как ‘Monte Carlo Sampling’ и ‘Supernet Weight Sharing’, предоставляют техники для эффективного исследования пространства, снижая вычислительные затраты. Monte Carlo Sampling использует случайные выборки, а Supernet Weight Sharing позволяет совместно обучать множество схем, ускоряя оптимизацию. ‘Эволюционные алгоритмы’, включая ‘Генетические алгоритмы’, предлагают биологически вдохновленный подход к итеративному уточнению конфигураций, адаптируясь и улучшаясь с течением времени, имитируя естественный отбор.
Обучение Квантового Разума: Подкрепление и Автоматизация Дизайна
Подход ‘Hybrid-Action Reinforcement Learning’ предоставляет мощную основу для автоматизации проектирования квантовых схем, оптимизируя как структуру, так и параметры квантовых вентилей. Разработанный фреймворк ‘HyRLQAS’ обучается размещению вентилей и их начальной инициализации, демонстрируя передовые показатели с улучшением точности энергии до трёх порядков при моделировании молекулярных систем, таких как LiH и H2O. HyRLQAS использует ‘Tensor-Based Circuit Encoding’ для интеграции квантовых схем в модели машинного обучения. Фреймворк достигает погрешности энергии менее 1.31×10^-8 на LiH-4.
Эксперименты демонстрируют снижение ошибки энергии на 84.3% для LiH-4 и на 49.8% для LiH-6 по сравнению с дискретной базовой линией, подтверждая эффективность предложенного подхода к автоматическому проектированию квантовых схем и открывая возможности для дальнейшей оптимизации квантовых вычислений.
Данное исследование, представляя HyRLQAS, демонстрирует, что системы, подобные квантовой архитектуре, не конструируются, а скорее развиваются через итерации обучения с подкреплением. Поиск оптимальной структуры и начальной параметризации, как показано в работе, напоминает выращивание сложного организма, а не сборку механизма. Как говорил Альберт Эйнштейн: “Невозможно решить проблему, используя тот же уровень мышления, который создал ее.” Эта фраза отражает суть подхода HyRLQAS: отказ от жесткого кодирования архитектур в пользу обучения алгоритма поиску новых, более эффективных решений. Очевидно, что долгосрочная стабильность системы, как и аптайм, может быть лишь признаком скрытой уязвимости, если не учитывать динамику эволюции и необходимость адаптации к новым условиям.
Что дальше?
Представленная работа, подобно любому новому саженцу в саду квантовых вычислений, демонстрирует способность к росту, но и указывает на зоны, требующие особого внимания. Поиск архитектур, пусть и ускоренный обучением с подкреплением, остаётся танцем с неопределённостью. Каждое найденное решение – это обещание, данное прошлому набору данных, и гарантии его устойчивости к будущим изменениям остаются туманными. Попытки одновременно оптимизировать структуру и инициализацию параметров – это, безусловно, шаг вперёд, но нельзя забывать, что сама концепция «оптимальности» в квантовом пространстве часто оказывается иллюзией, требующей чётко определённого соглашения об уровне обслуживания.
Следующим этапом видится не столько дальнейшее усложнение алгоритмов обучения, сколько развитие методов оценки устойчивости найденных решений. Необходимо научиться предсказывать, как найденная архитектура поведет себя в условиях шума и несовершенства реализации. Попытки «самовосстановления» квантовых схем, заложенные в самой природе системы, нуждаются в более глубоком изучении. В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы построить идеальную квантовую схему, а в том, чтобы создать экосистему, способную адаптироваться и эволюционировать.
Ирония заключается в том, что чем больше контроля мы пытаемся обрести над квантовыми системами, тем яснее становится, что контроль – это лишь временное состояние, требующее постоянного обслуживания и перекалибровки. Будущее квантовых вычислений – это не строгая архитектура, а гибкая, самоорганизующаяся сеть возможностей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04967.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-10 16:26