IQTs "Journal Club" er en ukentlig artikkelserie som bryter ned en nylig forskningsartikkel om kvanteteknologi og diskuterer dens innvirkning på kvanteøkosystemet. Denne ukens avis, publisert i Nature Communications, fokuserer på å utvikle effektive kvantealgoritmer for skalerbare maskinlæringsmodeller.
Kvantedatabehandling og maskinlæring står i forkant av revolusjonerende teknologiske fremskritt, som hver er klar til å redefinere landskapene for henholdsvis beregning og kunstig intelligens. Konvergensen av disse to domenene innvarsler en ny æra av beregningsevner, der kvantemekanikkens prinsipper utnyttes for å møte noen av de mest presserende utfordringene ved opplæring av store maskinlæringsmodeller. For å gjøre dette har forskere fra Pritzker School of Molecular Engineering ved University of Chicago, Simons Institute for the Theory of Computing ved University of California at Berkeley, Brandeis University og Dahlem Center for Complex Quantum Systems ved Free University Berlin fokuserte på å utvikle effektive algoritmer til bruk for maskinlæringsskalerbarhet i kvantedatabehandling. Ved å kombinere den intrikate mekanikken til kvantealgoritmer med de komplekse kravene til maskinlæring i stor skala, publisert denne forskningen i Nature Communications, lyser opp en lovende vei mot å overvinne begrensningene til tradisjonelle beregningsmetoder, og legger grunnlaget for en transformativ innvirkning på begge felt.
En titt på maskinlæringsmodeller
Tradisjonelt har opplæring av slike ekspansive maskinlæringsmodeller vært tidkrevende og ressurskrevende, og krever ofte betydelige økonomiske investeringer og betydelige karbonutslipp. Denne nye studien foreslår imidlertid en ny løsning gjennom anvendelse av feiltolerant kvantedatabehandling for å forbedre effektiviteten til stokastiske gradientnedstigningsalgoritmer, en hjørnesteinsteknikk innen maskinlæring. Ved å utnytte prinsippene for kvantemekanikk, lover denne tilnærmingen betydelige forbedringer i skaleringsoppførselen til beregningsressurser i forhold til modellenes størrelse og antall iterasjoner i treningsprosessene deres.
Sentralt i denne studien er hypotesen om at kvantedatabehandling kan tilby beviselig effektive løsninger for maskinlæringsalgoritmer, spesielt innen storskalaapplikasjoner som er både tilstrekkelig dissipative og sparsommelige, med minimale læringshastigheter. Dette er basert på tilpasning av kvantealgoritmer som tidligere ble brukt til dissipative differensialligninger, og demonstrerer deres anvendelighet på stokastiske gradientnedstigningsprosesser. Studien teoretiserer disse forbedringene og validerer dem gjennom omfattende numeriske eksperimenter, som viser potensialet for kvanteforbedret læring i tidlig stadium i store maskinlæringsmodeller etter beskjæring.
De større implikasjonene av denne studien
Implikasjonene av denne forskningen er dyptgripende for feltet kvantedatabehandling og dens anvendelse på maskinlæring. Det antyder et paradigmeskifte i hvordan maskinlæringsmodeller i stor skala kan trenes, noe som potensielt reduserer gjeldende praksiss betydelige beregnings- og miljøkostnader. Ved å indikere at feiltolerante kvantealgoritmer effektivt kan integreres i opplæringsprosessene til toppmoderne maskinlæringsmodeller, belyser dette arbeidet en vei mot mer bærekraftige og effektive beregningsmetoder.
Denne studien beriker dialogen mellom rikene til klassisk og kvantedatabehandling ytterligere, og antyder et symbiotisk forhold der kvantedatabehandling fungerer som en akselerator for klassisk trening av nevrale nettverk. Den utfordrer de eksisterende beregningsparadigmene og setter scenen for fremtidig forskning på praktisk anvendelse av kvantealgoritmer for å løse komplekse maskinlæringsproblemer. Funnene understreker nødvendigheten av ytterligere undersøkelser av det kvante-klassiske grensesnittet, spesielt for å optimalisere sparsomheten og dissipativiteten til modeller for å utnytte kvanteberegningsfordelene fullt ut.
Kenna Hughes-Castleberry er administrerende redaktør ved Inside Quantum Technology og Science Communicator ved JILA (et partnerskap mellom University of Colorado Boulder og NIST). Skriverytmene hennes inkluderer dypteknologi, kvantedatabehandling og AI. Arbeidet hennes har vært omtalt i National Geographic, Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica og mer.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
- : har
- :er
- :hvor
- 09
- 2024
- 500
- a
- handlinger
- tilpasse
- adresse
- fremskritt
- fordeler
- AI
- algoritmer
- amerikansk
- an
- og
- Søknad
- søknader
- anvendt
- tilnærming
- tilnærminger
- ER
- Artikkel
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- At
- BE
- beats
- vært
- atferd
- Berlin
- mellom
- større
- både
- pauser
- by
- california
- CAN
- evner
- karbon
- karbonutslipp
- kategorier
- sentrum
- utfordringer
- klubb
- Colorado
- komplekse
- beregningen
- beregnings
- databehandling
- Konvergens
- hjørnestein
- Kostnader
- kunne
- Gjeldende
- dyp
- demonstrere
- utvikle
- Dialog
- oppdage
- dykking
- do
- domener
- ned
- hver enkelt
- tidlig stadie
- økosystem
- redaktør
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- Utslipp
- Ingeniørarbeid
- forbedre
- miljømessige
- ligninger
- Era
- eksisterende
- ekspansiv
- eksperimenter
- omfattende
- kjennetegnet
- Februar
- felt
- Felt
- finansiell
- funn
- fokuserte
- fokuserer
- Til
- teten
- Gratis
- fra
- fullt
- videre
- framtid
- geografisk
- her
- bebuder
- Høy
- Hvordan
- Men
- HTTPS
- bilde
- Påvirkning
- Konsekvenser
- implikasjoner
- forbedringer
- in
- inkludere
- indikerer
- innsiden
- Inne i kvanteteknologi
- Institute
- integrert
- Intelligens
- Interface
- inn
- innviklet
- etterforskning
- investering
- IT
- gjentakelser
- DET ER
- journal
- landskap
- storskala
- læring
- Leverage
- utnyttet
- utnytte
- begrensninger
- logo
- Se
- maskin
- maskinlæring
- magazine
- administrerende
- gifte seg
- max bredde
- mekanikk
- metoder
- minimal
- modeller
- molekyl~~POS=TRUNC
- mer
- mest
- nasjonal
- Natur
- nødvendighet
- nettverk
- nevrale
- nevrale nettverk
- Ny
- nst
- roman
- Antall
- of
- tilby
- ofte
- on
- optimalisere
- overvinne
- Papir
- paradigmet
- paradigmer
- spesielt
- Partnerskap
- banen
- pathway
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- klar
- postet
- potensiell
- potensielt
- Praktisk
- trykke
- tidligere
- prinsipper
- problemer
- Prosesser
- dyp
- lover
- lovende
- foreslår
- beviselig
- publisert
- Quantum
- kvantealgoritmer
- kvanteberegning
- Kvantemekanikk
- kvantesystemer
- kvanteteknologi
- priser
- realms
- nylig
- omdefinere
- forholdet
- slektning
- Krav
- forskning
- forskere
- ressurskrevende
- Ressurser
- henholdsvis
- revolusjonær
- s
- skalerbarhet
- skalerbar
- skalering
- Skole
- Vitenskap
- vitenskapelig
- Forsker
- Serien
- sett
- innstilling
- skift
- utstillingsvindu
- signifikant
- Størrelse
- løsning
- Solutions
- løse
- noen
- Scene
- stå
- state-of-the-art
- Studer
- betydelig
- slik
- foreslår
- bærekraftig
- Symbiotisk
- Systemer
- tech
- teknikk
- teknologisk
- Teknologi
- Det
- De
- deres
- Dem
- teori
- Disse
- denne
- Gjennom
- tidkrevende
- til
- mot
- tradisjonelle
- trent
- Kurs
- transformative
- sant
- to
- underst
- universitet
- bruke
- ukentlig
- med
- Arbeid
- skriving
- zephyrnet