“Journal Club” IQT adalah seri artikel mingguan yang menguraikan makalah penelitian teknologi kuantum terbaru dan membahas dampaknya terhadap ekosistem kuantum. Makalah minggu ini, diterbitkan di Alam Komunikasi, berfokus pada pengembangan algoritme kuantum yang efektif untuk model pembelajaran mesin yang dapat diskalakan.
Komputasi kuantum dan pembelajaran mesin berada di garis depan kemajuan teknologi revolusioner, masing-masing siap untuk mendefinisikan kembali bidang komputasi dan kecerdasan buatan. Konvergensi kedua domain ini menandai era baru kemampuan komputasi, di mana prinsip-prinsip mekanika kuantum dimanfaatkan untuk mengatasi beberapa tantangan paling mendesak dalam melatih model pembelajaran mesin skala besar. Untuk melakukan hal ini, para peneliti dari Pritzker School of Molecular Engineering di University of Chicago, Institut Simons untuk Teori Komputasi di University of California di Berkeley, Universitas Brandeis, dan Pusat Sistem Kuantum Kompleks Dahlem di Universitas Gratis Berlin berfokus pada pengembangan algoritma yang efektif untuk digunakan dalam skalabilitas pembelajaran mesin dalam komputasi kuantum. Dengan menggabungkan mekanisme rumit algoritma kuantum dengan persyaratan kompleks pembelajaran mesin skala besar, penelitian ini dipublikasikan di Alam Komunikasi, menjelaskan jalur yang menjanjikan untuk mengatasi keterbatasan pendekatan komputasi tradisional, menyiapkan landasan bagi dampak transformatif di kedua bidang.
Sekilas tentang Model Pembelajaran Mesin
Secara tradisional, pelatihan model pembelajaran mesin yang luas seperti itu memakan waktu dan sumber daya yang intensif, seringkali memerlukan investasi finansial yang besar dan emisi karbon yang besar. Namun studi baru ini mengusulkan solusi baru melalui penerapan toleran terhadap kesalahan komputasi kuantum untuk meningkatkan efisiensi algoritma penurunan gradien stokastik, sebuah teknik landasan dalam pembelajaran mesin. Dengan memanfaatkan prinsip mekanika kuantum, pendekatan ini menjanjikan peningkatan substansial dalam perilaku penskalaan sumber daya komputasi dibandingkan dengan ukuran model dan jumlah iterasi dalam proses pelatihannya.
Inti dari penelitian ini adalah hipotesis bahwa komputasi kuantum dapat menawarkan solusi yang terbukti efisien untuk algoritme pembelajaran mesin, khususnya dalam bidang aplikasi skala besar yang cukup disipatif dan jarang, dengan kecepatan pembelajaran minimal. Hal ini didasarkan pada adaptasi algoritma kuantum yang sebelumnya diterapkan pada persamaan diferensial disipatif, yang menunjukkan penerapannya pada proses penurunan gradien stokastik. Studi ini berteori tentang peningkatan ini dan memvalidasinya melalui eksperimen numerik ekstensif, yang menunjukkan potensi pembelajaran tahap awal yang ditingkatkan kuantum dalam model pembelajaran mesin skala besar pasca-pemangkasan.
Implikasi Lebih Besar dari Penelitian ini
Implikasi dari penelitian ini sangat besar terhadap bidang komputasi kuantum dan penerapannya pada pembelajaran mesin. Hal ini menunjukkan perubahan paradigma dalam cara melatih model pembelajaran mesin skala besar, yang berpotensi mengurangi biaya komputasi dan lingkungan yang signifikan dari praktik saat ini. Dengan menunjukkan bahwa algoritme kuantum yang toleran terhadap kesalahan dapat diintegrasikan secara efektif ke dalam proses pelatihan model pembelajaran mesin yang canggih, pekerjaan ini membuka jalan menuju metodologi komputasi yang lebih berkelanjutan dan efisien.
Studi ini semakin memperkaya dialog antara bidang komputasi klasik dan kuantum, menunjukkan hubungan simbiosis di mana komputasi kuantum bertindak sebagai percepatan pelatihan klasik jaringan saraf. Hal ini menantang paradigma komputasi yang ada dan menyiapkan panggung untuk penelitian masa depan mengenai penerapan praktis algoritma kuantum dalam memecahkan masalah pembelajaran mesin yang kompleks. Temuan ini menggarisbawahi perlunya penyelidikan lebih lanjut terhadap antarmuka kuantum-klasik, khususnya dalam mengoptimalkan ketersebaran dan disipatifitas model untuk memanfaatkan keunggulan komputasi kuantum sepenuhnya.
Kenna Hughes-Castleberry adalah Managing Editor di Inside Quantum Technology dan Science Communicator di JILA (kemitraan antara University of Colorado Boulder dan NIST). Karya tulisnya mencakup teknologi mendalam, komputasi kuantum, dan AI. Karyanya telah ditampilkan di National Geographic, Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica, dan banyak lagi.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
- :memiliki
- :adalah
- :Di mana
- 09
- 2024
- 500
- a
- tindakan
- beradaptasi
- alamat
- kemajuan
- keuntungan
- AI
- algoritma
- Amerika
- an
- dan
- Aplikasi
- aplikasi
- terapan
- pendekatan
- pendekatan
- ADALAH
- artikel
- buatan
- kecerdasan buatan
- AS
- At
- BE
- ketukan
- menjadi
- laku
- Berlin
- antara
- lebih besar
- kedua
- istirahat
- by
- california
- CAN
- kemampuan
- karbon
- emisi karbon
- kategori
- pusat
- tantangan
- klub
- Colorado
- kompleks
- komputasi
- komputasi
- komputasi
- Konvergensi
- landasan
- Biaya
- bisa
- terbaru
- mendalam
- menunjukkan
- berkembang
- Dialog
- menemukan
- penyelaman
- do
- domain
- turun
- setiap
- tahap awal
- ekosistem
- editor
- Efektif
- efektif
- efisiensi
- efisien
- emisi
- Teknik
- mempertinggi
- lingkungan
- persamaan
- Era
- ada
- ekspansif
- eksperimen
- luas
- fitur
- Februari
- bidang
- Fields
- keuangan
- Temuan
- terfokus
- berfokus
- Untuk
- garis terdepan
- Gratis
- dari
- sepenuhnya
- lebih lanjut
- masa depan
- geografis
- dia
- pemberita
- High
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- Namun
- HTTPS
- gambar
- Dampak
- dampak
- implikasi
- perbaikan
- in
- memasukkan
- Menunjukkan
- dalam
- Di dalam Teknologi Kuantum
- Lembaga
- terpadu
- Intelijen
- Antarmuka
- ke
- rumit
- investigasi
- investasi
- IT
- iterasi
- NYA
- majalah
- lanskap
- besar-besaran
- pengetahuan
- Leverage
- leveraged
- leveraging
- keterbatasan
- logo
- melihat
- mesin
- Mesin belajar
- majalah
- pelaksana
- menikah
- max-width
- mekanika
- metodologi
- minimal
- model
- molekuler
- lebih
- paling
- nasional
- Alam
- kebutuhan
- jaringan
- saraf
- jaringan saraf
- New
- nisan
- novel
- jumlah
- of
- menawarkan
- sering
- on
- mengoptimalkan
- mengatasi
- kertas
- pola pikir
- paradigma
- khususnya
- Kemitraan
- path
- jalan
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- siap
- diposting
- potensi
- berpotensi
- Praktis
- mendesak
- sebelumnya
- prinsip-prinsip
- masalah
- proses
- mendalam
- menjanjikan
- menjanjikan
- mengusulkan
- terbukti
- diterbitkan
- Kuantum
- algoritma kuantum
- komputasi kuantum
- Mekanika kuantum
- sistem kuantum
- teknologi kuantum
- Tarif
- alam
- baru
- mendefinisikan kembali
- hubungan
- relatif
- Persyaratan
- penelitian
- peneliti
- intensif sumber daya
- Sumber
- masing-masing
- revolusioner
- s
- Skalabilitas
- terukur
- skala
- Sekolah
- Ilmu
- ilmiah
- ilmuwan
- Seri
- set
- pengaturan
- bergeser
- menampilkan
- penting
- Ukuran
- larutan
- Solusi
- Memecahkan
- beberapa
- Tahap
- berdiri
- state-of-the-art
- Belajar
- besar
- seperti itu
- Menyarankan
- berkelanjutan
- Simbiotik
- sistem
- tech
- teknik
- teknologi
- Teknologi
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- teori
- Ini
- ini
- Melalui
- membuang-buang waktu
- untuk
- terhadap
- tradisional
- terlatih
- Pelatihan
- transformatif
- benar
- dua
- menggarisbawahi
- universitas
- menggunakan
- mingguan
- dengan
- Kerja
- penulisan
- zephyrnet.dll