اخبار هوش مصنوعیهوش مصنوعی

افزایش قدرت ماشین لرنینگ به کمک محاسبات کوانتومی

در این مطلب با یادگیری ماشین کوانتومی آشنا خواهید شد

یادگیری ماشینی Qiskit برای اضافه کردن کمی از محاسبات کوانتومی به مدل‌های یادگیری ماشینی طراحی شده‌است، حتی با دانش کمی از فیزیک ذرات نیز میتواند کار را انجام دهد.

IBM یک ماژول جدید را به عنوان بخشی از کیت توسعه نرم‌افزار کوانتومی منبع باز، Qiskit، منتشر می‌کند تا به توسعه دهندگان اجازه دهد تا از قابلیت‌های کامپیوترهای کوانتومی برای بهبود کیفیت مدل‌های یادگیری ماشینی خود استفاده کنند . یادگیری ماشینی Qiskit در حال حاضر در دسترس است و شامل بلوک‌های ساختمان محاسباتی است که برای آوردن مدل‌های یادگیری ماشینی به فضای کوانتومی ضروری هستند.

بیشتر بخوانید :  فهم زبان انسان در هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که امروزه تقریبا در همه صنایع به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد.این تکنولوژی قادر است تا از طریق مجموعه داده‌های بزرگ‌تر، الگوها و روابط را شناسایی کند و در نهایت بهترین راه برای محاسبه پاسخ به یک مشکل مشخص را کشف کند.

بنابراین محققان و توسعه دهندگان می‌خواهند مطمئن شوند که نرم‌افزار با مطلوب‌ترین مدل ممکن به دست می‌آید که به معنی گسترش مقدار و بهبود  کیفیت داده‌های آموزشی است که به نرم‌افزار یادگیری ماشین داده می‌شود.این فرآیند به ناچار با هزینه‌های بالاتر و زمان آموزش طولانی‌تر همراه است.

محول کردن برخی بخش‌های فرآیند به یک کامپیوتر کوانتومی می‌تواند این مسائل را با سرعت بخشیدن به زمان لازم برای آموزش یا  ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین حل  کند، اما همچنین با افزایش گسترده آنچه که به عنوان فضای ویژگی شناخته می‌شود، مجموعه‌ای از ویژگی‌هایی که برای توصیف  داده‌هایی که به مدل داده می‌شوند، به عنوان مثال “جنسیت” یا “سن”، اگر سیستم برای تشخیص الگوهای مربوط به مردم آموزش داده شود ، استفاده می شود.

در حالی که کامپیوترهای کلاسیک توسط توان محاسباتی مورد نیاز فضاهایی با ویژگی‌های بزرگ محدود می‌شوند، کامپیوترهای کوانتومی زمانی انتظار می‌رود که فن‌آوری آنها به اندازه کافی بالغ باشد و محاسبات بزرگ را در مدت‌زمان کوتاهی انجام دهد.با توجه به اینکه محاسبات کوانتومی هنوز در روزهای اولیه خود هستند، بیشتر کاره‌اهای مربوط به یادگیری ماشین کوانتومی نظری است و هنوز هم به افزایش مقیاس دستگاه‌های کوانتومی در آینده وابسته است.اما با این وجود تعداد زیادی از محققان علاقه خود را به کاوش عمیق‌تر در فرصت‌های پیش روی این فن‌آوری نشان داده‌اند.

مدیر تیم برنامه‌های کاربردی Qiskit گفت:  محاسبه کوانتوم یک مسیر بالقوه دیگر برای افزایش قدرت مدل‌های ماشینی است، و ادبیات آن مربوطه با سرعتی باورنکردنی در حال رشد است.یادگیری ماشین کوانتوم انواع جدیدی از مدل‌ها را پیشنهاد می‌کند که قابلیت‌های منحصر به فرد کامپیوترهای کوانتومی را برای مثال برای کار در فضاهای ویژگی با ابعاد بالا جهت بهبود دقت مدل‌ها، به کار می‌گیرند.

با این حال، حتی برای باهوش‌ترین توسعه دهنده یادگیری ماشین، ورود به دنیای کوانتوم می‌تواند چشم‌انداز دلهره‌آوری باشد .به همین دلیل Qiskit  ماژول جدید را منتشر کرد، با این وعده که طراحی برنامه توسعه دهندگان را قادر می‌سازد تا یک مدل را حتی بدون دانش تخصصی از محاسبات  کوانتومی، الگو قرار دهند.

به عنوان مثال، یادگیری ماشینی Qiskit، Quantumهسته‌ای را فراهم می‌کند، ابزاری که ماتریس‌های کرنل را برای یک مجموعه داده مشخص در یک چارچوب کوانتومی محاسبه می‌کند.

درنهایت، یادگیری ماشین Qiskit به کاربران اجازه می‌دهد تا شبکه‌های عصبی کوانتومی جدید خود را مستقیما در کتابخانه یادگیری ماشین – منبع باز تلفیق کنند. یک پلت فرم فیس بوک – توسعه‌یافته، کتابخانه PyTorch عمدتا برای برنامه‌های کاربردی مانند دید کامپیوتر (computer visio) و پردازش زبان طبیعی (NLP)استفاده می‌شود.
در عمل، همانطور که تیم برنامه‌های Qiskit توضیح داده شد، انتظار می‌رود که یادگیری ماشین کوانتومی با محاسبات کلاسیک همراه با محاسبه کاره‌ای سنگین بر روی دستگاه‌های کوانتومی برای بهبود مدل‌هایی که برای کاربردهای کلاسیک طراحی شده‌اند، کار کند.

زمانی که یک مدل learning با ماشین کوانتومی در Qiskit ساخته شدند، توسعه دهندگان قادر خواهند بود که این الگوریتم را بر روی کامپیوترهای کلاسیک آزمایش کنند.

ببیشتر بخوانید :

مشاهده بیشتر

محمد حسن زینلی

طراح سایت - بکند دولوپر (django) - علاقه مند به نوشتن در زمینه تکنولوژی - آشنا به اصول سئو - در حال یادگیری و کسب تجربه در حوزه هوش مصنوعی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا