الگوریتم جدید چندوظیفه ای را در یادگیری ماشین کوانتومی تقویت می کند

برای اینکه یک کامپیوتر کوانتومی بتواند فرآیندهای پویا یا پردازش داده ها را شبیه سازی کند، در کنار سایر وظایف ضروری، باید داده های ورودی پیچیده را به «داده های کوانتومی» ترجمه کند که بتواند درک کند. این فرآیند به عنوان کامپایل کوانتومی شناخته می شود.

اساساً، کامپایل کوانتومی رایانه کوانتومی را با تبدیل یک هدف خاص به یک دنباله اجرایی، «برنامه نویسی» می کند. همانطور که برنامه GPS مقصد مورد نظر شما را به دنباله ای از مراحل عملی تبدیل می کند که می توانید دنبال کنید، کامپایل کوانتومی یک هدف سطح بالا را به دنباله ای دقیق از عملیات کوانتومی تبدیل می کند که کامپیوتر کوانتومی می تواند اجرا کند.

به طور سنتی، الگوریتم های کامپایل کوانتومی یک هدف را در یک زمان بهینه می کنند. اگرچه این روش موثر است، اما محدودیت هایی برای این رویکرد وجود دارد. بسیاری از برنامه های پیچیده برای انجام چند کار به یک کامپیوتر کوانتومی نیاز دارند. برای مثال، در شبیه سازی فرآیندهای دینامیکی کوانتومی یا آماده سازی حالت های کوانتومی برای آزمایش ها، ممکن است محققان برای دستیابی به نتایج دقیق نیاز به مدیریت چندین عملیات در یک زمان داشته باشند. در این شرایط، دست زدن به یک هدف در یک زمان ناکارآمد می شود.

برای مقابله با این چالش ها، دکتر لو بین هو از دانشگاه توهوکو تیمی را رهبری کرد که یک الگوریتم تلفیقی کوانتومی چند هدفه را توسعه داد. آنها مطالعه جدید خود را در ژورنال Machine Learning: Science and Technology در 5 دسامبر 2024 منتشر کردند.

لی می گوید: «این الگوریتم با فعال کردن رایانه کوانتومی برای بهینه سازی چندین هدف در یک زمان، انعطاف پذیری را افزایش می دهد و عملکرد را به حداکثر می رساند. این منجر به بهبود در شبیه سازی های سیستم پیچیده یا وظایفی می شود که شامل متغیرهای متعدد در یادگیری ماشین کوانتومی می شود، و آن را برای کاربرد در رشته های مختلف علمی ایده آل می کند.

علاوه بر بهبود عملکرد، این الگوریتم چند هدفه دری را به روی برنامه های کاربردی جدیدی که قبلاً با رویکرد تک هدف محدود شده بودند باز می کند. به عنوان مثال، در علم مواد، محققان می توانند از این الگوریتم برای بررسی همزمان چندین ویژگی یک ماده در سطح کوانتومی استفاده کنند. در فیزیک، این الگوریتم ممکن است به مطالعه سیستم هایی که تکامل می یابند یا نیاز به تعاملات مختلف برای درک کامل دارند کمک کند.

این پیشرفت نشان دهنده یک پیشرفت قابل توجه در محاسبات کوانتومی است. لی می افزاید: «الگوریتم کامپایل کوانتومی چند هدف ما را به روزی نزدیک می کند که رایانه های کوانتومی می توانند به طور مؤثر وظایف پیچیده و چند وجهی را انجام دهند و راه حل هایی برای مشکلاتی که خارج از دسترس رایانه های کلاسیک هستند ارائه دهند.

با نگاهی به آینده، هدف Le مطالعه این است که چگونه این الگوریتم می تواند با انواع مختلف نویز سازگار شود و راه هایی برای افزایش عملکرد آن شناسایی کند.