Квантовая нейросеть научилась работать с квантовыми данными

Физики обобщили концепцию искусственного перцептрона до квантовых систем и разработали квантовую нейросеть, способную производить произвольные вычисления. Нейросеть показала хорошую предсказательную способность в задаче определения случайного многокубитного преобразования даже на шумной выборке, а метод обучения, представленный учеными, потенциально дает экспоненциальное ускорение в обучении глубоких нейросетей. Работа опубликована в Nature Communications.

Алгоритмы машинного обучения обладают высокой вычислительной сложностью. Сейчас, когда мощность классических компьютеров перестает расти (начинает нарушаться закон Мура), необходим новый подход к обучению, что влечет за собой фундаментально другую реализацию нейросети. В то же время квантовые устройства, способные превзойти классические компьютеры в определенных задачах, позволяют реализовать квантовое машинное обучение. 

Ученые уже давно используют симбиоз предсказательных алгоритмов и квантовых вычислений. Например, физики используют машинное обучение для предсказания динамики многочастичных систем, на которых строятся кубиты, а квантовые вычисления, в свою очередь, могут помочь ускорить классические алгоритмы обучения. Одна из областей такого машинного обучения включает в себя созданиеквантовой нейросети, способной обучаться на квантовых данных. Для создания такой сети ученым необходимо реализовать искусственный нейрон в квантовых системах, разработать архитектуру сети и модель обучения. Для обучения необходимо ввести метрику работы нейросети, функцию потерь, которая в дальнейшем минимизируется. В силу того, что роль входных и выходных данных играют квантовые состояния, естественная функция потерь — это обратная надежность (fidelity), которая показывает как близко данное квантовое состояние к желаемому. Если состояния совпадают, то обратная надежность принимает значение 0, если состояния максимально отличаются, то 1. Для обучения сети физики изменяли параметры локальных унитарных преобразований для того, чтобы максимизировать надежность, усредненную по обучающей выборке. 

Представленная физиками квантовая нейросеть позволяет сократить число кубитов, необходимых для хранения промежуточных состояний, которые нужны для предсказаний, но для оценки производной функции потерь сеть необходимо запускать много раз. Однако, современные квантовые устройства способны очень быстро производить вычисления. Например, в недавнем эксперименте Google по достижению квантового превосходства процессору понадобилось всего 200 секунд для того, чтобы запустить цепь миллион раз.