«Journal Club» IQT — это еженедельная серия статей, в которой анализируются недавние исследования в области квантовых технологий и обсуждается их влияние на квантовую экосистему. Статья этой недели, опубликованная в Природа связи, занимается разработкой эффективных квантовых алгоритмов для масштабируемых моделей машинного обучения.
Квантовые вычисления и машинное обучение находятся на переднем крае революционных технологических достижений, каждый из которых готов переопределить ландшафт вычислений и искусственного интеллекта соответственно. Сближение этих двух областей знаменует собой новую эру вычислительных возможностей, когда принципы квантовой механики будут использоваться для решения некоторых из наиболее насущных проблем при обучении крупномасштабных моделей машинного обучения. Для этого исследователи из Притцкеровской школы молекулярной инженерии в Чикагский университет, Институт теории вычислений Саймонса в Калифорнийский университет в Беркли, Университет Брандейса и Центр сложных квантовых систем Далема при Свободном университете Берлина сосредоточились на разработке эффективных алгоритмов, которые можно будет использовать для масштабирования машинного обучения в квантовых вычислениях. Объединив сложную механику квантовых алгоритмов со сложными требованиями крупномасштабного машинного обучения, это исследование, опубликованное в журнале Природа связи, освещает многообещающий путь к преодолению ограничений традиционных вычислительных подходов, создавая основу для преобразующего воздействия на обе области.
Взгляд на модели машинного обучения
Традиционно обучение таких обширных моделей машинного обучения было трудоемким и ресурсоемким, часто требующим значительных финансовых инвестиций и значительных выбросов углекислого газа. Однако это новое исследование предлагает новое решение посредством применения отказоустойчивой квантовые вычисления для повышения эффективности алгоритмов стохастического градиентного спуска — краеугольного метода машинного обучения. Используя принципы квантовой механики, этот подход обещает существенные улучшения в поведении масштабирования вычислительных ресурсов относительно размера моделей и количества итераций в процессах их обучения.
Центральное место в этом исследовании занимает гипотеза о том, что квантовые вычисления могут предложить доказуемо эффективные решения для алгоритмов машинного обучения, особенно в области крупномасштабных приложений, которые одновременно достаточно диссипативны и разрежены, с минимальной скоростью обучения. Это основано на адаптации квантовых алгоритмов, ранее применявшихся к диссипативным дифференциальным уравнениям, демонстрируя их применимость к процессам стохастического градиентного спуска. Исследование теоретизирует эти улучшения и подтверждает их посредством обширных численных экспериментов, демонстрируя потенциал квантово-улучшенного обучения на ранних стадиях в крупномасштабных моделях машинного обучения после сокращения.
Большие последствия этого исследования
Значение этого исследования имеет огромное значение для области квантовых вычислений и их применения в машинном обучении. Это предполагает изменение парадигмы в том, как можно обучать крупномасштабные модели машинного обучения, что потенциально позволит снизить значительные вычислительные и экологические затраты, связанные с нынешними практиками. Указывая на то, что отказоустойчивые квантовые алгоритмы могут быть эффективно интегрированы в процессы обучения современных моделей машинного обучения, эта работа проливает свет на путь к более устойчивым и эффективным вычислительным методологиям.
Это исследование еще больше обогащает диалог между сферами классических и квантовых вычислений, предполагая симбиотические отношения, в которых квантовые вычисления действуют как ускоритель классического обучения нейронных сетей. Он бросает вызов существующим вычислительным парадигмам и закладывает основу для будущих исследований практического применения квантовых алгоритмов при решении сложных задач машинного обучения. Полученные результаты подчеркивают необходимость дальнейшего исследования квантово-классического интерфейса, особенно в оптимизации разреженности и диссипативности моделей для полного использования преимуществ квантовых вычислений.
Кенна Хьюз-Каслберри — управляющий редактор Inside Quantum Technology и специалист по научным коммуникациям в JILA (партнерство Университета Колорадо в Боулдере и NIST). Среди ее писательских направлений — глубокие технологии, квантовые вычисления и искусственный интеллект. Ее работы публиковались в журналах National Geographic, Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica и других изданиях.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
- :имеет
- :является
- :куда
- 09
- 2024
- 500
- a
- акты
- адаптация
- адрес
- достижения
- Преимущества
- AI
- алгоритмы
- американские
- an
- и
- Применение
- Приложения
- прикладной
- подхода
- подходы
- МЫ
- гайд
- искусственный
- искусственный интеллект
- AS
- At
- BE
- ударов
- было
- поведение
- Берлин
- между
- больший
- изоферменты печени
- брейки
- by
- Калифорния
- CAN
- возможности
- углерод
- выбросы углекислого газа
- категории
- Центр
- проблемы
- клуб
- Колорадо
- комплекс
- вычисление
- вычислительный
- вычисление
- Сближение
- краеугольный камень
- Расходы
- может
- Текущий
- глубоко
- демонстрирующий
- развивающийся
- Диалог
- обнаружить
- дайвинг
- do
- доменов
- вниз
- каждый
- ранняя стадия
- экосистема
- редактор
- Эффективный
- фактически
- затрат
- эффективный
- Выбросы
- Проект и
- повышать
- окружающий
- уравнения
- Эпоха
- существующий
- экспансивный
- Эксперименты
- обширный
- СПЕЦЦЕНА
- фев
- поле
- Поля
- финансовый
- результаты
- внимание
- фокусируется
- Что касается
- Передний край
- Бесплатно
- от
- полностью
- далее
- будущее
- географический
- ее
- глашатаи
- High
- Как
- Однако
- HTTPS
- изображение
- Влияние
- Воздействие
- последствия
- улучшение
- in
- включают
- с указанием
- внутри
- Внутри квантовой технологии
- Институт
- интегрированный
- Интеллекта
- Интерфейс
- в
- запутанный
- ходе расследования,
- инвестиций
- IT
- итерации
- ЕГО
- журнал
- пейзажи
- крупномасштабный
- изучение
- Кредитное плечо
- заемные средства
- Используя
- недостатки
- логотип
- посмотреть
- машина
- обучение с помощью машины
- журнал
- управления
- женитьба
- макс-ширина
- механика
- методологии
- минимальный
- Модели
- молекулярный
- БОЛЕЕ
- самых
- национальный
- природа
- необходимость
- сетей
- нервный
- нейронные сети
- Новые
- NIST
- роман
- номер
- of
- предлагают
- .
- on
- оптимизирующий
- преодоление
- бумага & картон
- парадигма
- парадигмы
- особенно
- Партнерство
- путь
- путь
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- сбалансирован
- размещены
- потенциал
- потенциально
- практическое
- прессование
- предварительно
- Принципы
- проблемам
- Процессы
- глубокий
- Обещает
- многообещающий
- предлагает
- доказуемо
- опубликованный
- Квантовый
- квантовые алгоритмы
- квантовые вычисления
- Квантовая механика
- квантовые системы
- квантовая технология
- Стоимость
- царств
- последний
- переопределить
- отношения
- относительный
- Требования
- исследованиям
- исследователи
- ресурсоемкий
- Полезные ресурсы
- соответственно
- революционный
- s
- Масштабируемость
- масштабируемые
- масштабирование
- Школа
- Наука
- научный
- Ученый
- Серии
- Наборы
- установка
- сдвиг
- Showcasing
- значительный
- Размер
- Решение
- Решения
- Решение
- некоторые
- Этап
- стоять
- современное состояние
- Кабинет
- существенный
- такие
- Предлагает
- комфортного
- Symbiotic
- системы
- технологии
- техника
- технологический
- Технологии
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- теория
- Эти
- этой
- Через
- кропотливый
- в
- к
- традиционный
- специалистов
- Обучение
- преобразующей
- правда
- два
- подчеркивать
- Университет
- использование
- еженедельно
- Работа
- письмо
- зефирнет