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量子计算的现状与未来

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量子计算的现状与未来

雪花又一年 2018-05-16 14:10:18 浏览469 评论0

摘要: 量子计算还处于起步阶段,目前还没有存在量子计算机的通用架构。然而,他们的原型已经在这里,并在密码学,物流,建模和优化任务中显示出有希望的结果。对于AI研究人员,优化和抽样尤为重要,因为它能够以更高的精度快速训练机器学习模型。

量子计算还处于起步阶段,目前还没有存在量子计算机的通用架构。然而,他们的原型已经在这里,并在密码学,物流,建模和优化任务中显示出有希望的结果。对于AI研究人员,优化和抽样尤为重要,因为它能够以更高的精度快速训练机器学习模型。

量子计算的现状与未来

目前,加拿大D-Wave是量子计算领域的领先公司。他们最新的机器D-Wave 2000Q包含2000个量子位,工作温度为0.015K(略高于绝对零)。他们的目的不是在不久的将来创造通用量子计算机,而是比现有设备可以做的很好——量子退火。

D-Wave 2000Q以毫秒级的尺度上输入数据,找到解决方案并将其读出。您可以轻松地重复整个过程多次,以获得不同的解决方案。并且它比模拟退火的现代GPU实现速度高出数千倍。

量子计算的现状与未来

量子退火适用于诸如玻耳兹曼机器等能源模型的培训和抽样。值得注意的是,无人值守学习,是AI研究人员面临的一大挑战,也可能是量子计算的关键。但数值精度存在问题。即使使用半精度浮点数也很难处理,所以目前大多数工作都是使用二进制变量进行的。

量子计算的现状与未来

D-Wave正计划在2019年之前创建适用于机器学习的工业级混合量子、经典计算机。另外,1QBit正在为其机器开发专门的软件。

QA如何工作

简而言之,量子退火是量子系统的受控能量减少的方法,其将量子位从叠加移动到具有低能量配置的经典状态。任务描述被编码为量子位之间的连接中的能量函数,并且通过退火,它们正在朝着一些最佳配置移动。

如果转换缓慢进行,算法将以高概率找到基本状态(即最优解):

量子计算的现状与未来

量子耦合允许量子位同时探索所有潜在的解决方案,同时量子隧道允许它们通过高能量障碍向“更好”状态移动。这些2倍的效果使量子计算机解决许多难题的优化问题,比传统计算机快。

IBM Q

另一个主要的研究团队是IBM Q. Big Blue正在与Gate-model量子计算工作,他们的机器是Universal Quantum Computers。他们有更广泛的应用程序,但同时他们更难控制。来自IBM的最先进的处理器具有16和17个量子位,实际上很难进一步扩展。

IBM的处理器的更一般架构允许他们运行任何量子算法。例如,Grover的算法可以找到一个黑盒子函数的输入,该函数仅在函数的O(√N)评估中产生指定的输出。更不用说整数分解的Shor算法,这对许多经典加密算法的安全性造成了很多问题。

顺便说一下,16位数字版本是通过IBM Q Experience程序公开的。来自IBM Watson在AI社区的认知服务的声誉现在是非常糟糕的。也许,IBM Q将能够改变这种情况。

量子世界与量子神经网络之间的另一件事是,对经典人造神经网络进行固有随机修改。这是一个有趣的研究方向,但没有任何有意义的成就。只有理论研究和模拟。

总体而言,量子计算看起来像机器学习随机模型的一个有希望的方向。随着D-Wave和IBM的最新进展,我认为到2020年,我们可以期待量子计算机在AI中的实际应用。


原文发布时间为:2017-08-28
本文作者:五声科技
本文来源:今日头条,如需转载请联系原作者。

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