量子機械学習とは何ですか? QML の初心者ガイド

量子物理学は、少なくとも理論的には、機械学習を含む多くの分野に大きな変化をもたらすと期待されています。 実際のところ、量子機械学習はまだほとんどが理論上の段階にあり、広く応用できるようになるまでには長い道のりがあります。

量子コンピューターがより実現可能でアクセスしやすくなった場合、機械学習の処理速度が大幅に向上し、新しいタイプの機械学習に多くの可能性が開かれるでしょう。 したがって、量子機械学習とは何か、理論的にはどのように機能するか、古典的な機械学習との比較、量子 ML の将来にはどのような課題が待ち受けているかを理解することが重要です。

目次

量子機械学習とは何かを理解するには、まず機械学習と量子力学を別々に理解する必要があります。

機械学習 (ML) は、データ、アルゴリズム、ソフトウェアを使用して、人間が時間をかけて知識を学習する方法を模倣する人工知能 (AI) とコンピューター サイエンスのサブセットです。 一方、量子コンピューティングは、量子力学の原理を使用して、古典的なコンピューターでは処理できないほど複雑な問題を解決する最先端の技術分野です。

したがって、量子機械学習はこれら 2 つの分野を効果的に組み合わせて、「通常の」機械学習をはるかに超える規模で動作および学習できるコンピューターを作成します。

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量子コンピューティング マシンは現実になり始めたばかりであるため、量子マシン学習の基本的な研究のほとんどは現時点では仮説にすぎないことを強調することが重要です。 私たちが現在知っていることのほとんどは、最終的には実現可能で手頃な価格の量子コンピューターを構築できると仮定した場合、量子機械学習がどのように機能するかについての命題に基づいています。

古典的なコンピューティングでは、2 つの古典的なビットは 00 または 01 または 10 または 11 の 4 つの状態のうちの 1 つを取ることができます。これは、ビットの各ペアが常に 1 つのバイナリの組み合わせしか表現できないことを意味します。

ただし、量子コンピューティングでは、単一の量子ビット (量子ビット) が同時に存在することができます。 これは、相互作用する量子ビットの 1 つのペアで 4 つのバイナリ構成をすべて一度に保存できるため、より複雑で強力な計算が可能になることを意味します。 この重ね合わせにより、量子システムは古典的なコンピューティングと比較して、複雑な方程式をより高速かつ効率的に解くことができます。

量子機械学習には、従来の機械学習に比べてさまざまな潜在的な利点があります。

まず、量子システムは、量子の奇妙さに対する能力を持たない古典的なコンピューターでは作成できない、奇妙で異常な、または直感に反するパターンを作成する可能性があります。 これは、量子システムが古典的なコンピューター システムの制約を超えたパターンを認識できることを意味します。

量子システムは、古典的なコンピューターでは不可能な並列処理の機会も提供します。 従来のビットの単一ペアでは一度に 1 つのバイナリ構成しか保存できないのに対し、1 つの量子ビット ペアでは 4 つの可能な構成すべてを一度に保存できるため、量子システムはこれを実現できます。 操作自体が高速化されるだけでなく、量子機械学習プログラムは複数の操作を同時に実行して処理をさらに高速化することもできます。

この速度と並列処理は、機械学習プログラムの進歩速度に大きな影響を与えます。 現時点での機械学習の限界の 1 つは、古典的なコンピューターは情報を非常に速くしか処理できないことです。 つまり、機械学習アルゴリズムの学習速度は非常に遅いのです。 量子コンピューティングは処理速度の大幅な向上につながり、現在古典的なコンピューティングがサポートしているよりもはるかに速いペースで機械学習を進歩させることができます。

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量子機械学習は非常に有望な分野ですが、複数の課題に直面しています。

最大かつ最も明白な障害は、現時点では量子コンピューターはほとんど理論的なものであり、実行可能なハードウェアがまだ利用可能になっていないことです。 この障害が克服されるまで、量子機械学習を含むすべての量子分野は実用性がほとんどテストされないままになるでしょう。

古典的なコンピューティング データは、量子コンピューターが処理できる量子力学的形式でエンコードする必要もありますが、これも大きな課題です。 これは、仮に qRAM などの統合を介して行われることになりますが、これらのハードウェア統合はまだ解決されていません。

あらゆる形式の量子コンピューティングには大きな期待が寄せられていますが、実際にどれだけ実現できるかはまだわかりません。

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