Автор: Денис Аветисян
Новые методы квантового и квантово-вдохновленного машинного обучения демонстрируют перспективные результаты в классификации клеток крови для диагностики острого миелолейкоза.
Исследование показывает конкурентоспособную производительность вариационных квантовых схем и равновесной пророгации при анализе медицинских изображений с ограниченным объемом данных.
Несмотря на ограничения существующих квантовых вычислительных систем, потенциал квантового машинного обучения (КМО) для решения задач, сложных для классических алгоритмов, остается высокой. В работе «Анализ изображений клеток крови методами квантового машинного обучения: равновесная пропагация и вариационные квантовые схемы для выявления острого миелоидного лейкоза» представлено исследование, демонстрирующее конкурентоспособность КМО-алгоритмов в анализе медицинских изображений. Показано, что методы равновесной пропагации и вариационных квантовых схем достигают высокой точности (до 86.4%) в задаче классификации клеток крови для выявления острого миелоидного лейкоза, даже при ограниченном объеме данных и пониженном разрешении изображений. Может ли КМО стать эффективным инструментом диагностики в условиях ограниченных ресурсов и больших объемов данных, и какие архитектуры квантовых алгоритмов окажутся наиболее перспективными в будущем?
За пределами традиционных методов: вызовы анализа сложных данных
Точная диагностика таких заболеваний, как острый миелолейкоз, неразрывно связана со способностью выявлять едва заметные закономерности в сложных изображениях клеток крови. Эти закономерности, зачастую невидимые для нетренированного глаза, могут быть критически важными индикаторами наличия и стадии заболевания. Анализ изображений требует от специалистов высокой концентрации и опыта, поскольку даже незначительные отклонения в морфологии клеток могут указывать на патологические изменения. Именно поэтому автоматизация этого процесса, направленная на точное распознавание этих тонких признаков, представляет собой значительный шаг вперед в ранней и эффективной диагностике, потенциально спасая жизни и улучшая качество лечения.
Современные глубокие сверточные сети демонстрируют впечатляющую точность в задачах, требующих анализа сложных изображений, например, при диагностике острой миелоидной лейкемии, достигая в лучших моделях 98.4%. Однако, эта высокая производительность достигается ценой значительных вычислительных затрат и необходимости в огромных объемах размеченных данных для обучения. Это создает существенные препятствия для внедрения подобных систем в условиях ограниченных ресурсов, будь то небольшие медицинские учреждения или исследовательские лаборатории, лишенные доступа к мощным серверам и обширным базам данных. Таким образом, потребность в более эффективных алгоритмах, способных достигать сопоставимых результатов при меньших затратах, становится все более актуальной.
В условиях растущей сложности медицинских данных, особенно в области диагностики заболеваний, таких как острый миелоидный лейкоз, возникла настоятельная потребность в инновационных подходах к анализу изображений. Существующие методы, основанные на глубоких сверточных сетях, демонстрируют высокую точность, однако их вычислительная сложность и потребность в больших объемах данных ограничивают их применение, особенно в учреждениях с ограниченными ресурсами. Разработка более эффективных алгоритмов, способных достигать сопоставимых результатов при меньших затратах вычислительной мощности и данных, является ключевой задачей для обеспечения доступности передовой диагностики в широком спектре медицинских учреждений и регионов. Это позволит расширить возможности ранней и точной диагностики, что, в свою очередь, способствует улучшению результатов лечения и повышению качества жизни пациентов.
Квантовое машинное обучение: новый горизонт анализа
Квантовое машинное обучение (КМО) представляет собой перспективное направление, использующее принципы квантовой механики для повышения вычислительной мощности и эффективности алгоритмов. Традиционные алгоритмы машинного обучения сталкиваются с ограничениями при обработке больших объемов данных и решении сложных задач оптимизации. КМО, за счет использования таких явлений, как суперпозиция и запутанность, потенциально способно экспоненциально ускорить определенные типы вычислений, особенно в задачах классификации, регрессии и кластеризации. Это достигается за счет представления данных в виде квантовых состояний — кубитов, и манипулирования ими с помощью квантовых логических операций. Хотя полномасштабные квантовые компьютеры все еще находятся в стадии разработки, предварительные исследования и эксперименты демонстрируют, что КМО может превзойти классические методы в определенных сценариях, открывая возможности для решения задач, которые ранее считались неразрешимыми.
Вариационные квантовые схемы (ВКС) являются ключевым компонентом квантового машинного обучения, обеспечивая возможность кодирования классических данных в квантовые состояния для последующей обработки. Этот процесс включает преобразование входных данных в квантовые биты (кубиты), используя различные методы кодирования, такие как ZZFeatureMap . ВКС состоят из параметризованных квантовых вентилей, позволяющих оптимизировать схему для конкретной задачи. Кодирование данных в квантовое состояние позволяет использовать принципы суперпозиции и запутанности для выполнения вычислений, потенциально обеспечивая преимущества перед классическими алгоритмами в определенных сценариях. Оптимизация параметров ВКС осуществляется с помощью классических алгоритмов, формируя гибридный квантово-классический подход.
Эффективная реализация квантового машинного обучения требует применения сложных методов кодирования данных и оптимизированных схем. Одним из таких методов является ZZFeatureMap, позволяющий преобразовывать классические данные в квантовые состояния. Для построения вариационных квантовых схем часто используется RealAmplitudes Ansatz, оптимизированный для уменьшения количества необходимых кубитов и глубины схемы. Экспериментальные результаты показывают, что 4-кубитная вариационная квантовая схема, использующая подобные методы, способна поддерживать точность в 83.0% даже при работе с ограниченным объемом данных — от 50 до 250 примеров на класс.
Применение квантовых схем для диагностики лейкемии
В исследовании использовался набор данных AML-Cytomorphology, содержащий изображения мазков крови пациентов с острым миелоидным лейкозом. Перед подачей данных в вариационную квантовую схему (Variational Quantum Circuit) была применена процедура понижения размерности — метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Это позволило сократить вычислительную сложность и улучшить производительность квантового алгоритма, поскольку PCA снижает количество признаков, необходимых для анализа изображений, сохраняя при этом наиболее значимую информацию для классификации.
Для оценки производительности квантового подхода, все симуляции были выполнены с использованием платформы IBM Qiskit — ведущего инструмента в области квантовых вычислений. Qiskit предоставляет полный набор инструментов для создания, моделирования и выполнения квантовых схем, что позволило эффективно протестировать Variational Quantum Circuits (VQC) на наборе данных AML-Cytomorphology. Использование Qiskit обеспечило возможность контроля над параметрами симуляции и анализа результатов, необходимых для валидации потенциала VQC в задаче диагностики острого миелолейкоза. Платформа также позволила провести сравнительный анализ с классическими методами машинного обучения.
Результаты исследования демонстрируют возможность применения вариационных квантовых схем для анализа изображений мазков крови и потенциальной помощи в диагностике острого миелоидного лейкоза. В частности, использование квантово-вдохновленной равновесной обратной связи (Equilibrium Propagation) позволило достичь точности обнаружения AML в 86.4%. Данный показатель указывает на перспективность квантовых методов в задачах медицинской диагностики и требует дальнейшего изучения для оптимизации и масштабирования подхода.
За пределами обратного распространения: равновесная обратная связь как новый подход
Традиционный алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation) не применим в квантовых системах из-за фундаментальных ограничений, связанных с коллапсом волновой функции. Квантовые вычисления оперируют суперпозициями состояний, и измерение (коллапс) приводит к потере информации о вероятностном распределении. В процессе обратного распространения требуется вычисление градиентов, что предполагает дифференцируемость функции потерь. Однако, коллапс квантового состояния является недетерминированным и недифференцируемым процессом, что делает невозможным применение градиентных методов оптимизации, лежащих в основе backpropagation, для обучения квантовых нейронных сетей. Любая попытка извлечь информацию о градиенте после коллапса приведет к искажению данных и неверному обучению модели.
Метод Equilibrium Propagation представляет собой альтернативный подход к обучению, вдохновленный принципами квантовых систем. В его основе лежат Энерго-Основанные Сети (Energy-Based Networks) и сети Хопфилда (Hopfield Neural Networks). Обучение в данном методе происходит не через расчет градиентов, а путем поиска и стабилизации сети в состояниях равновесия. В этих состояниях энергия сети минимизирована, что соответствует оптимальному решению задачи. Использование равновесных состояний позволяет обходить ограничения, связанные с коллапсом волновой функции, присущие традиционным методам обратного распространения ошибки, и делает возможным применение данного подхода в системах, моделирующих квантовые процессы.
В рамках Equilibrium Propagation использование гиперболических тангенсов (Tanh) в качестве функций активации обеспечивает стабильное и эффективное обучение сети, обходя необходимость в градиентных методах оптимизации. Экспериментальные результаты показали, что данная архитектура достигает точности в 86.4% на тестовых данных, что всего на 12% ниже, чем у классической сверточной нейронной сети (CNN). Стабильность обучения, обусловленная использованием Tanh, позволяет избежать проблем, связанных с исчезающими или взрывающимися градиентами, характерными для глубоких нейронных сетей, и обеспечивает более надежную сходимость алгоритма.
За горизонтом: перспективы квантового усиления диагностики
Интеграция квантового машинного обучения и алгоритма равновесной обратной связи (Equilibrium Propagation) представляет собой многообещающее направление в совершенствовании медицинской диагностики, несмотря на свою относительную новизну. Данный подход позволяет значительно повысить точность и эффективность анализа медицинских данных за счет использования принципов квантовой механики для обработки информации. В отличие от классических алгоритмов, квантовое машинное обучение способно выявлять сложные закономерности и взаимосвязи в данных, которые остаются незамеченными при традиционных методах анализа. Потенциал данной технологии заключается в возможности создания более точных и быстрых диагностических систем, способных выявлять заболевания на ранних стадиях и тем самым улучшать исходы лечения пациентов. Исследования в этой области демонстрируют, что алгоритм Equilibrium Propagation способен достигать времени инференции всего в 0.13 секунды, что открывает перспективы для разработки оперативных диагностических инструментов.
Дальнейшие исследования в области квантового машинного обучения направлены на усовершенствование архитектуры квантовых схем, что позволит повысить их эффективность и точность. Особое внимание уделяется разработке новых методов кодирования данных, способных более полно и адекватно представлять медицинскую информацию для квантовых алгоритмов. Параллельно ведутся работы по масштабированию этих подходов для обработки значительно больших и сложных наборов данных, что необходимо для применения в реальных клинических условиях. Успешная реализация этих направлений позволит создать квантовые диагностические инструменты, способные анализировать огромные объемы информации и выявлять заболевания на ранних стадиях с беспрецедентной точностью.
Разработка портативных и недорогих диагностических инструментов, обеспечивающих быстрые и точные результаты, представляется вполне реальной перспективой благодаря интеграции квантовых технологий. Исследования показали, что алгоритм Equilibrium Propagation способен осуществлять вывод за 0,13 секунды, что открывает возможности для создания устройств, способных оперативно анализировать сложные медицинские данные непосредственно у постели пациента или в полевых условиях. Такие инструменты потенциально способны значительно улучшить диагностику заболеваний на ранних стадиях, повысить эффективность лечения и, в конечном итоге, улучшить исходы для пациентов, особенно в регионах с ограниченным доступом к современной медицинской технике.
Исследование демонстрирует, что квантовые и квантово-вдохновленные методы машинного обучения способны достигать конкурентоспособных результатов в классификации изображений клеток крови, особенно в условиях ограниченности данных. Это подтверждает закономерность, которую замечают в сложных системах: разделение на части не гарантирует устойчивости. Как говорил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда заключенных договоров; это скорее непрерывный процесс, в котором каждый успех рождает новые вопросы». Подобно тому, как в статье используются вариационные квантовые схемы для обработки данных, вся система, включая алгоритмы и инфраструктуру, представляет собой взаимосвязанную экосистему, где любой выбор архитектуры несет в себе предсказание будущих сбоев. Особенно важно, что исследование подчеркивает возможность применения этих методов на NISQ-устройствах, что указывает на стремление к созданию систем, способных адаптироваться к ограничениям реального мира.
Куда же это всё ведёт?
Представленные результаты демонстрируют, что квантовые и квантово-вдохновлённые методы машинного обучения способны конкурировать с классическими подходами в задачах анализа медицинских изображений. Однако, говорить о революции пока преждевременно. Масштабируемость — всего лишь слово, которым мы оправдываем усложнение. Каждый добавленный квантовый бит — это пророчество о будущей ошибке, ведь сложность систем растёт экспоненциально, а гибкость — уменьшается. Идея идеальной архитектуры — миф, необходимый, чтобы не сойти с ума, но реальность диктует свои условия.
Настоящая проблема заключается не в достижении незначительного улучшения метрик, а в создании систем, способных адаптироваться к меняющимся данным и новым задачам. Оптимизированное для конкретной задачи решение однажды потеряет гибкость. Будущие исследования должны быть направлены на разработку методов, позволяющих извлекать знания из ограниченных наборов данных, а не на слепое следование трендам в области квантовых вычислений. Важнее не количество кубитов, а умение работать с тем, что есть.
Истинный прогресс лежит не в создании всё более сложных моделей, а в понимании принципов, лежащих в основе биологических систем. Ведь кровь — это не просто набор клеток, а сложная, самоорганизующаяся экосистема. И пытаться её понять, используя лишь инструменты машинного обучения — всё равно что пытаться описать океан, используя лишь ложку.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.18710.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
2026-01-27 13:58