Квантовый SVM: Объединяя три подхода к вычислениям

Автор: Денис Аветисян

Новая модель объединяет классические вычисления, квантовые логические схемы и квантовый отжиг для повышения эффективности машинного обучения.

Для наборов данных qiskit, классификация, выполненная как классическим QSVM, так и гибридным QSVM, демонстрирует разделение данных, где точки, представляющие обучающие примеры с метками +1 и -1, а также тестовые данные с теми же метками, визуально отражают эффективность алгоритмов в разграничении классов.

В статье представлена гибридная квантовая машина опорных векторов, интегрирующая различные парадигмы вычислений для улучшения производительности на квантовых данных.

Ограниченность современных квантовых вычислителей препятствует полной реализации потенциала квантового машинного обучения. В данной работе, посвященной разработке ‘A Triple-Hybrid Quantum Support Vector Machine Using Classical, Quantum Gate-based and Quantum Annealing-based Computing’, предложена новая гибридная схема, объединяющая квантовые вычисления на основе гейтов, квантовый отжиг и классические алгоритмы. Полученные результаты демонстрируют превосходство предложенного подхода на сложных квантово-генерированных данных, превосходя традиционные и другие квантовые машины опорных векторов. Способны ли такие гибридные архитектуры стать ключом к раскрытию полного потенциала квантовых вычислений в задачах классификации и машинного обучения?

Квантовое машинное обучение: обещания и реальность

Классическое машинное обучение эффективно, но ограничено при работе со сложными, многомерными данными. Традиционные алгоритмы испытывают трудности с масштабированием и извлечением закономерностей из больших объёмов информации. Квантовые вычисления предлагают потенциальные ускорения и новые подходы к алгоритмам машинного обучения, открывая возможности для решения задач, недоступных классическим системам. Сближение квантовых вычислений и машинного обучения обещает повышение производительности моделей в различных областях. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Ускорение SVM с помощью квантовых ядер

Метод опорных векторов (SVM) – мощный инструмент классификации, но его вычислительная сложность растёт с увеличением объёма данных. Квантовые ядра предлагают решение, отображая данные в пространства более высокой размерности с помощью квантовых схем, что позволяет более эффективно разделять классы и улучшать производительность SVM. Такой подход реализует сложные нелинейные преобразования признаков, недостижимые классическими методами.

Анализ точности методов на наборе данных Qiskit при различных объемах обучающей выборки, выполненный с использованием карты классификации, обученной на выборке размером 50, показал, что метод QSVM (обозначен синими сплошными линиями) и метод HQSVM (обозначен оранжевыми пунктирными линиями) демонстрируют различную производительность в зависимости от размера обучающей выборки.

Данный подход опирается на методы ядра для повышения эффективности SVM при работе со сложными данными.

Triple-Hybrid QSVM: компромисс между мощностью и затратами

Функция Z-ZZ Feature Map перспективна, но требует оптимизации и может быть вычислительно затратной. Для решения этой проблемы разработана платформа Triple-Hybrid QSVM, объединяющая квантовый отжиг, квантовые вычисления на основе логических вентилей и методы классической оптимизации. Это позволяет использовать преимущества каждого метода, компенсируя их недостатки. Формулировка QUBO обеспечивает оптимизацию на квантовых отжигателях, системы на основе логических вентилей вычисляют квантовое ядро, а метод COLA уточняет результаты и повышает точность модели, снижая вычислительные затраты.

Экспериментальная валидация и результаты на различных наборах данных

Triple-Hybrid QSVM была протестирована на наборах данных о раке молочной железы, аутентификации банкнот и Qiskit для оценки эффективности в различных задачах классификации. Результаты демонстрируют улучшенную точность и эффективность классификации по сравнению с классическими SVM. На наборе данных Qiskit достигнута точность ≳90% при предсказании меток с использованием карты классификации, обученной всего на 50 точках. На этом же наборе данных, гибридная QSVM (HQSVM) показала более высокую точность, чем чисто квантовая QSVM. В то же время, на наборе данных о раке молочной железы, классический SVM достиг точности 90.86%, незначительно превзойдя QSVM с точностью 88.31%.

Результаты экспериментов, усредненные по различным seed, показали зависимость количества обучающих точек от числа итераций для каждого вычислительного метода на наборе данных Qiskit, при этом точность каждого метода отображается над соответствующей колонкой, как подробно описано в Таблице 3.

Полученные результаты подчеркивают потенциал гибридных подходов, но каждое новое «решение» рано или поздно превратится в технический долг.

Перспективы масштабирования и будущие направления исследований

Дальнейшие исследования будут направлены на интеграцию более продвинутых квантовых алгоритмов и методов оптимизации в Triple-Hybrid QSVM. Особое внимание будет уделено разработке алгоритмов, эффективно использующих преимущества гибридной архитектуры. Преодоление ограничений текущего квантового оборудования и разработка стратегий смягчения ошибок критически важны для масштабируемости. Исследования будут сосредоточены на методах коррекции ошибок и изучении возможностей различных типов кубитов и квантовых платформ. Разработанные методы и алгоритмы найдут применение в финансовом моделировании, материаловедении и оптимизации логистических процессов.

Данная работа, представляющая гибридную квантово-векторную машину, закономерно вписывается в общую картину эволюции технологий. Учёные стремятся объединить различные подходы – классические вычисления, квантовые ворота и квантовый отжиг – в надежде получить прирост производительности. Однако, как показывает опыт, любая «революционная» архитектура рано или поздно превращается в технический долг. Луи де Бройль ещё в 1924 году заметил: «Всякий факт физики есть в сущности фактом вероятности». Эта фраза, применительно к гибридным квантовым системам, означает, что практическая реализация и стабильная работа сложной архитектуры, такой как предложенная в статье, потребует решения множества вероятностных задач, связанных с ошибками и шумами в квантовых вычислениях. Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию, и эта работа, вероятно, станет очередным подтверждением этого правила.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, элегантна. Попытка объединить три парадигмы вычислений в единую машину поддержки векторов – это, скажем так, амбициозно. Однако, за каждым новым уровнем абстракции скрывается новая возможность для сбоя. Все, что можно задеплоить – однажды упадёт, и эта тройная гибридность лишь увеличивает потенциальную поверхность для ошибок. Вопрос не в том, превзойдет ли эта архитектура классические методы на реальных данных, а в том, как быстро продакшен найдет способ ее сломать.

Особого внимания заслуживает зависимость от кванмикшеров, сгенерированных искусственно. Прекрасно, что показана эффективность на данных, созданных «в вакууме», но переход к неструктурированным, зашумленным данным из реального мира – это всегда испытание на прочность. Любая абстракция умирает от продакшена, но зато красиво умирает. Предстоит кропотливая работа по устойчивости к шуму и масштабируемости, а также поиск более эффективных способов интеграции различных квантовых и классических ресурсов.

В конечном счете, данное исследование – лишь еще один шаг на пути к неизбежному техническому долгу. Вполне вероятно, что через несколько лет эта архитектура будет рассматриваться как любопытный исторический артефакт. Но это не умаляет ее ценности. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом, а сегодня – красивым экспериментом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.05237.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-10 13:49

🚀 Квантовые новости