Qu'est-ce que l'apprentissage automatique quantique ? Guide du débutant sur QML

La physique quantique promet de grands changements dans de nombreux domaines, y compris l'apprentissage automatique, du moins en théorie. En réalité, l'apprentissage automatique quantique est encore largement théorique et a encore un long chemin à parcourir avant de devenir pratique pour une application généralisée.

Quand et si les ordinateurs quantiques deviennent plus réalisables et accessibles, ils augmenteront considérablement la vitesse de traitement de l'apprentissage automatique et ouvriront de nombreuses possibilités pour de nouveaux types d'apprentissage automatique. Par conséquent, il est important de comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique quantique, comment il fonctionne théoriquement, comment il se compare à l'apprentissage automatique classique et quels défis attendent l'avenir de l'apprentissage automatique quantique.

Table des matières

Pour comprendre ce qu'est l'apprentissage automatique quantique, nous devons d'abord comprendre l'apprentissage automatique et la mécanique quantique séparément.

L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui utilise des données, des algorithmes et des logiciels pour imiter la façon dont les humains acquièrent des connaissances au fil du temps. D'autre part, l'informatique quantique est un domaine technologique de pointe qui utilise les principes de la mécanique quantique pour résoudre des problèmes trop compliqués à gérer pour les ordinateurs classiques.

Ainsi, l'apprentissage automatique quantique combine efficacement ces deux domaines pour créer des ordinateurs capables de fonctionner et d'apprendre à une échelle bien supérieure à celle de l'apprentissage automatique "ordinaire".

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Étant donné que les machines informatiques quantiques ne font que commencer à devenir réalité, il est important de souligner que la plupart des recherches sur les rouages ​​​​de l'apprentissage automatique quantique sont désormais hypothétiques. La plupart de ce que nous savons actuellement est basé sur des propositions sur la façon dont l'apprentissage automatique quantique devrait fonctionner, en supposant que nous pourrons éventuellement construire des ordinateurs quantiques réalisables et abordables.

En informatique classique, deux bits classiques peuvent prendre l'un des quatre états suivants : 00 ou 01 ou 10 ou 11. Cela signifie que chaque paire de bits ne peut représenter qu'une seule combinaison binaire à un instant donné.

Cependant, en informatique quantique, un seul bit quantique (qubit) peut exister simultanément. Cela signifie qu'une seule paire de qubits en interaction peut enregistrer les quatre configurations binaires à la fois, permettant des calculs beaucoup plus complexes et puissants. Cette superposition permet au système quantique de résoudre des équations complexes plus rapidement et plus efficacement par rapport à l'informatique classique.

L'apprentissage automatique quantique offre de multiples avantages potentiels par rapport à l'apprentissage automatique traditionnel.

Premièrement, les systèmes quantiques peuvent créer des modèles étranges, inhabituels ou contre-intuitifs qu'il est impossible de créer sur un ordinateur classique qui n'a pas la capacité d'étrangeté quantique. Cela signifie que les systèmes quantiques peuvent reconnaître des modèles qui vont au-delà des contraintes d'un système informatique classique.

Les systèmes quantiques offrent également la possibilité d'un traitement parallèle qui n'est pas possible sur un ordinateur classique. Les systèmes quantiques peuvent y parvenir car une paire de qubits peut enregistrer les quatre configurations possibles à la fois, alors qu'une seule paire de bits traditionnels ne peut enregistrer qu'une seule configuration binaire à la fois. Non seulement les opérations elles-mêmes sont plus rapides, mais les programmes d'apprentissage automatique quantique peuvent également effectuer plusieurs opérations simultanément pour accélérer encore plus les choses.

Cette vitesse et ce traitement parallèle auront un impact important sur la vitesse à laquelle les programmes d'apprentissage automatique peuvent progresser. Une partie de la limitation de l'apprentissage automatique à l'heure actuelle est que les ordinateurs classiques ne peuvent traiter les informations qu'aussi rapidement. Les algorithmes d'apprentissage automatique, par extension, ne peuvent apprendre qu'aussi vite. L'informatique quantique conduira à des augmentations significatives des vitesses de traitement qui permettront à l'apprentissage automatique de progresser à un rythme beaucoup plus rapide que celui actuellement pris en charge par l'informatique classique.

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Bien que l'apprentissage automatique quantique soit un domaine très prometteur, il fait face à de multiples défis.

L'obstacle le plus important et le plus évident est que les ordinateurs quantiques sont pour la plupart théoriques à ce stade et qu'aucun matériel viable n'est encore disponible. Tant que cet obstacle ne sera pas surmonté, tous les domaines quantiques, y compris l'apprentissage automatique quantique, resteront largement non testés sur le plan pratique.

Les données informatiques classiques doivent également être codées sous une forme mécanique quantique que l'ordinateur quantique peut traiter, ce qui est un autre défi majeur. Cela se fera hypothétiquement via des intégrations telles que qRAM, mais ces intégrations matérielles n'ont pas encore été résolues.

Toutes les formes d'informatique quantique sont très prometteuses, mais il reste à voir ce qui peut être réalisé dans la pratique.

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