Нейросети будущего: Слияние спайковых и квантовых технологий

Автор: Денис Аветисян

В новой работе исследователи представили инновационную архитектуру, объединяющую спайковые нейронные сети и квантовые вычисления для повышения эффективности и снижения вычислительных затрат.

В исследовании сравнивалась дисперсия среднего градиента $⟨∂θ_{1,1}E⟩^2$ для квантовых схем, реализованных с использованием варианта SQDR-CNN, при различных методах инициализации, демонстрируя, что увеличение числа кубитов коррелирует с повышением данной метрики, что свидетельствует о потенциальном улучшении производительности схемы.

Предложена параметрически эффективная гибридная спайково-квантовая сверточная нейронная сеть (SQDR-CNN) с использованием суррогатного градиента и квантовой перекачки данных.

Современные подходы к глубокому обучению часто требуют значительных вычислительных ресурсов и большого количества параметров. В данной работе, посвященной ‘Parameter efficient hybrid spiking-quantum convolutional neural network with surrogate gradient and quantum data-reupload’, предложена новая архитектура, объединяющая принципы спайковых нейронных сетей и квантовых вычислений. Разработанная модель SQDR-CNN демонстрирует сопоставимую производительность с традиционными спайковыми сетями, при этом используя лишь малую часть их параметров. Открывает ли это путь к созданию энергоэффективных и масштабируемых систем искусственного интеллекта, способных эффективно обрабатывать сложные данные?

Преодолевая Границы: От Классических к Квантовым Решениям в Распознавании Образов

Несмотря на значительный прогресс в области глубокого обучения, обработка сложных, многомерных данных продолжает представлять собой серьезную задачу. Современные алгоритмы, требующие огромных вычислительных ресурсов и больших объемов данных для обучения, часто сталкиваются с ограничениями масштабируемости и энергоэффективности. Особенно остро эта проблема проявляется при анализе данных высокой размерности, где количество параметров модели экспоненциально возрастает, затрудняя как обучение, так и развертывание. Поиск более эффективных методов обработки информации, способных справляться с подобными задачами без значительных затрат ресурсов, остается актуальной задачей для исследователей в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Использование традиционных подходов, даже с применением оптимизаций, зачастую не позволяет достичь необходимой производительности и требует разработки принципиально новых архитектур и алгоритмов.

Традиционные свёрточные нейронные сети, несмотря на свою эффективность в задачах распознавания образов, сталкиваются со значительными трудностями при обработке больших объемов данных и выполнении масштабных вычислений, что приводит к высокой энергоемкости. Эта проблема особенно актуальна в контексте растущих требований к производительности и энергоэффективности современных вычислительных систем. В связи с этим, исследователи активно изучают альтернативные архитектуры, направленные на снижение вычислительной сложности и энергопотребления без ущерба для точности. Особое внимание уделяется моделям, способным выполнять вычисления более эффективно, используя принципы, отличные от классических алгоритмов, что открывает путь к созданию более устойчивых и экономичных систем искусственного интеллекта.

Исследования показывают, что объединение принципов работы спайковых нейронных сетей с возможностями квантовых вычислений открывает перспективные пути для создания более эффективных систем распознавания образов. Такой гибридный подход позволяет значительно сократить количество параметров, необходимых для обучения нейронной сети, потенциально достигая снижения до 99,7%. Это достигается за счет использования спайковых сетей, которые имитируют работу биологических нейронов и отличаются высокой энергоэффективностью, в сочетании с квантовыми алгоритмами, способными обрабатывать информацию в экспоненциально большем пространстве состояний. В результате, предлагаемая архитектура не только снижает вычислительные затраты и энергопотребление, но и обладает потенциалом для обработки значительно более сложных и многомерных данных, представляя собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Наша архитектура SQDR-CNN использует SNN-энкодер для извлечения признаков, которые затем обрабатываются PQC и классической MLP для получения итогового предсказания.

SQDR-CNN: Гибридная Архитектура для Эффективного Извлечения Признаков

Архитектура SQDR-CNN использует сверточные энкодеры на основе импульсных нейронных сетей (SNN) для эффективного извлечения релевантных признаков из входных данных. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей (CNN), импульсные сверточные энкодеры кодируют информацию во временной области, представляя данные в виде последовательности импульсов. Такой подход позволяет снизить вычислительную сложность и энергопотребление, поскольку операции выполняются только при поступлении импульсов. Эффективность извлечения признаков обеспечивается за счет применения сверточных фильтров к этим импульсным сигналам, выделяя наиболее значимые характеристики входных данных для последующей обработки.

Извлеченные признаки из входных данных, полученные посредством сверточных кодировщиков, преобразуются в квантовые состояния с использованием схемы повторной загрузки данных (data re-uploading). Этот процесс включает в себя последовательное применение унитарных операций к квантовым битам, представляющим признаки, для кодирования информации об их значениях. Схема повторной загрузки позволяет эффективно отображать классические данные в квантовое пространство, подготавливая их к дальнейшей обработке квантовыми алгоритмами классификации. Конкретная реализация предполагает последовательную загрузку признаков в квантовый регистр, что позволяет избежать необходимости сложных квантовых цепей для прямой кодировки данных.

Классификация данных в архитектуре SQDR-CNN осуществляется посредством квантовой схемы повторной загрузки данных, которая обрабатывает квантовые состояния, полученные в результате кодирования признаков. В ходе экспериментов, данная схема продемонстрировала точность, составляющую приблизительно 86% от средней точности лучших нейронных сетей, использующих импульсные сигналы (SOTA SNN), что подтверждает её эффективность в задачах классификации по сравнению с традиционными импульсными нейронными сетями.

Архитектура блока повторной загрузки данных на основе 11 кубитов, используемого в эксперименте, включает в себя слой Rot-веней для кодирования данных из вектора признаков, за которым следуют обучаемые параметры и циклически расположенные CZ-венти.

Оптимизация и Валидация на Стандартных Наборах Данных

Для эффективной тренировки SQDR-CNN необходимы надежные алгоритмы оптимизации. Экспериментально подтверждено, что использование AdamW Optimizer, Adam Optimizer, SGD с перезапусками (Warm Restarts) и AdaGrad Optimizer обеспечивает стабильное схождение и улучшенные результаты обучения. Выбор конкретного алгоритма может зависеть от специфики решаемой задачи и характеристик обучающей выборки, однако все перечисленные методы продемонстрировали свою эффективность при тренировке данной сверточной нейронной сети. Настройка гиперпараметров каждого алгоритма также играет важную роль в достижении оптимальной производительности модели.

Для всесторонней оценки производительности SQDR-CNN проводилось тестирование на общепринятых наборах данных для задач классификации изображений, включая MNIST, Fashion-MNIST и KMNIST. Использование этих стандартных наборов данных позволило провести объективное сравнение с другими существующими моделями и алгоритмами, а также подтвердить эффективность предложенной архитектуры в различных сценариях классификации. Наборы данных MNIST и Fashion-MNIST представляют собой коллекции рукописных цифр и изображений одежды соответственно, в то время как KMNIST содержит изображения рукописных иероглифов, что обеспечивает разнообразие типов данных для оценки модели.

При тестировании на наборе данных Fashion-MNIST, модель SQDR-CNN[2b-9q] продемонстрировала точность в 78%. На наборе данных KMNIST, SQDR-CNN[4b-9q] превзошла Spiking-ResNet50, достигнув точности 73.92%, при этом количество параметров модели составило лишь 0.5% от количества параметров наилучшей на сегодняшний день SNN модели (State-of-the-Art).

При обучении на MNIST, применение MLP-пост-обработки к слою PQC снижает разброс градиентов, что подтверждается усредненными значениями по всем эпохам обучения.

Преодоление Ограничений NISQ-Устройств и Перспективы Развития

Архитектура SQDR-CNN разработана специально для смягчения последствий феномена «Barren Plateau» — распространенной проблемы при обучении квантовых схем. Данное явление характеризуется экспоненциальным затуханием градиентов в процессе оптимизации, что препятствует эффективному обучению глубоких квантовых нейронных сетей. SQDR-CNN использует гибридный подход, сочетая классические и квантовые компоненты, что позволяет более эффективно исследовать пространство параметров и избегать застревания в областях с нулевыми градиентами. В частности, использование квантовых слоев, основанных на $SU(2)$ симметрии, способствует сохранению информации о градиентах даже при больших глубинах схемы, обеспечивая более стабильный и эффективный процесс обучения по сравнению с традиционными квантовыми нейронными сетями.

Несмотря на существующие ограничения современных квантовых устройств, известных как NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), гибридная архитектура SQDR-CNN (Quantum Data Re-uploading Convolutional Neural Network) представляет собой перспективный путь для практического применения квантовых вычислений в задачах машинного обучения. Данный подход позволяет эффективно комбинировать возможности классических и квантовых вычислений, минимизируя негативное влияние шумов и ограниченного количества кубитов, характерных для NISQ-устройств. SQDR-CNN использует квантовую цепь для извлечения признаков из данных, а затем передает эти признаки в классическую сверточную нейронную сеть для выполнения задач классификации или регрессии. Такая схема позволяет добиться более высокой производительности и устойчивости по сравнению с полностью квантовыми или полностью классическими моделями, открывая возможности для решения реальных задач в ближайшем будущем.

Дальнейшие исследования SQDR-CNN направлены на изучение более сложных квантовых схем и усовершенствованных стратегий оптимизации, что позволит значительно повысить производительность и масштабируемость модели. Особое внимание уделяется разработке новых методов для преодоления ограничений, связанных с шумом и когерентностью в современных квантовых устройствах. Ученые планируют исследовать возможности применения адаптивных алгоритмов обучения и квантовых вариационных схем, способных эффективно использовать доступные кубиты и минимизировать влияние ошибок. Ожидается, что эти усовершенствования позволят SQDR-CNN решать более сложные задачи машинного обучения и приблизят возможность практического применения квантовых вычислений в различных областях, включая обработку изображений и анализ данных.

Архитектура квантовой схемы, используемая в модели, состоит из блоков повторной загрузки данных (DR) и кубитов, результаты измерений которых в базисе Паули-Z используются для классических вычислений.

Предложенная архитектура SQDR-CNN, стремящаяся к эффективности параметров, закономерно вызывает улыбку. Вновь попытка обуздать сложность, сократить избыточность… Сколько таких начинаний уже погребено под тоннами legacy кода? И всё же, стремление к оптимизации, к сокращению параметров — это вечная борьба. Как метко заметил Роберт Тарджан: «Простота — это не пренебрежение деталями, а их понимание». Данное исследование, фокусируясь на гибридном подходе и квантовом переобучении данных, демонстрирует попытку именно такого понимания — найти элегантное решение в море возможностей, пусть и осознавая, что рано или поздно даже самая изящная теория столкнётся с суровой реальностью продакшена.

Что дальше?

Предложенная архитектура SQDR-CNN, безусловно, демонстрирует стремление к эффективности — параметрическое облегчение всегда приветствуется. Однако, увядание энтузиазма по поводу квантового превосходства заставляет задуматься: снижение количества параметров — это не столько прорыв, сколько отсрочка неизбежного столкновения с ограничениями NISQ-устройств. Каждый новый слой квантового ре-загруза данных — это не шаг к интеллекту, а компромисс с когерентностью. Оптимизировано сегодня — оптимизируют обратно завтра.

Более того, переход от элегантной теории к реальному железу неизбежно выявит узкие места, связанные не только с квантовой частью, но и с интерфейсом между спайковой и квантовой подсистемами. Вопрос не в том, насколько хорошо работает каждый компонент по отдельности, а в том, насколько хорошо они смогут сосуществовать в реальном времени. Мы не рефакторим код — мы реанимируем надежду.

В перспективе, стоит ожидать смещения акцентов с поиска «волшебной» архитектуры на разработку более устойчивых к шуму квантовых алгоритмов и методов обучения, адаптированных к особенностям спайковых нейронных сетей. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Вероятно, истинный прогресс заключается не в создании новых слоев абстракции, а в более глубоком понимании фундаментальных ограничений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03895.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-04 17:15

🚀 Квантовые новости