O que é Aprendizado de Máquina Quântica? Guia para iniciantes em QML

A física quântica promete grandes mudanças para muitos campos, incluindo aprendizado de máquina – pelo menos em teoria. Na realidade, o aprendizado de máquina quântica ainda é amplamente teórico e tem um longo caminho a percorrer antes de se tornar prático para aplicação generalizada.

Quando e se os computadores quânticos se tornarem mais viáveis ​​e acessíveis, eles aumentarão muito a velocidade do processamento do aprendizado de máquina e abrirão muitas possibilidades para novos tipos de aprendizado de máquina. Portanto, é importante entender o que é o aprendizado de máquina quântica, como ele funciona teoricamente, como se compara ao aprendizado de máquina clássico e quais desafios estão reservados para o futuro do ML quântico.

Índice

Para entender o que é o aprendizado de máquina quântica, primeiro precisamos entender o aprendizado de máquina e a mecânica quântica separadamente.

O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto de inteligência artificial (IA) e ciência da computação que usa dados, algoritmos e software para imitar a maneira como os humanos aprendem conhecimento ao longo do tempo. Por outro lado, a computação quântica é um campo de tecnologia de ponta que usa os princípios da mecânica quântica para resolver problemas complicados demais para os computadores clássicos.

Assim, o aprendizado de máquina quântica combina efetivamente esses dois campos para criar computadores que podem operar e aprender em uma escala muito além do aprendizado de máquina "comum".

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Como as máquinas de computação quântica estão se tornando realidade apenas agora, é importante enfatizar que a maior parte da pesquisa sobre as porcas e parafusos do aprendizado de máquina quântica é hipotética agora. A maior parte do que sabemos atualmente é baseada em proposições sobre como o aprendizado de máquina quântica deve funcionar, supondo que possamos eventualmente construir computadores quânticos viáveis ​​e acessíveis.

Na computação clássica, dois bits clássicos podem assumir um dos quatro estados: 00 ou 01 ou 10 ou 11. Isso significa que cada par de bits pode representar apenas uma única combinação binária a qualquer momento.

No entanto, na computação quântica, um único bit quântico (qubit) pode existir simultaneamente. Isso significa que um único par de qubits interativos pode salvar todas as quatro configurações binárias de uma só vez, permitindo cálculos muito mais complexos e poderosos. Essa superposição permite que o sistema quântico resolva equações complexas de maneira mais rápida e eficiente quando comparada à computação clássica.

O aprendizado de máquina quântica oferece várias vantagens potenciais sobre o aprendizado de máquina tradicional.

Primeiro, os sistemas quânticos podem criar padrões estranhos, incomuns ou contra-intuitivos que não são possíveis de criar em um computador clássico que carece da capacidade de estranheza quântica. Isso significa que os sistemas quânticos podem reconhecer padrões que estão além das restrições de um sistema de computador clássico.

Os sistemas quânticos também oferecem a oportunidade de processamento paralelo que não é possível em um computador clássico. Os sistemas quânticos podem conseguir isso porque um par de qubits pode salvar todas as quatro configurações possíveis de uma vez, enquanto um único par de bits tradicionais pode salvar apenas uma configuração binária por vez. Não apenas as próprias operações são mais rápidas, mas os programas de aprendizado de máquina quântica também podem executar várias operações simultaneamente para acelerar ainda mais as coisas.

Essa velocidade e processamento paralelo terão um grande impacto na taxa em que os programas de aprendizado de máquina podem avançar. Parte da limitação do aprendizado de máquina no momento é que os computadores clássicos só podem processar informações tão rapidamente. Os algoritmos de aprendizado de máquina, por extensão, só podem aprender tão rápido. A computação quântica levará a aumentos significativos nas velocidades de processamento que permitirão que o aprendizado de máquina avance em um ritmo muito mais rápido do que a computação clássica suporta atualmente.

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Embora o aprendizado de máquina quântica seja um campo muito promissor, ele enfrenta vários desafios.