IQT:s "Journal Club" är en veckovis artikelserie som bryter ner en nyligen genomförd kvantteknologisk forskningsartikel och diskuterar dess inverkan på kvantekosystemet. Veckans tidning, publicerad i Nature Communications, fokuserar på att utveckla effektiva kvantalgoritmer för skalbara maskininlärningsmodeller.
Kvantberäkning och maskininlärning står i framkanten av revolutionerande tekniska framsteg, var och en redo att omdefiniera landskapen för beräkning respektive artificiell intelligens. Konvergensen av dessa två domäner förebådar en ny era av beräkningsförmåga, där principerna för kvantmekanik utnyttjas för att ta itu med några av de mest angelägna utmaningarna vid utbildning av storskaliga maskininlärningsmodeller. För att göra detta, forskare från Pritzker School of Molecular Engineering vid University of Chicago, Simons Institute for the Theory of Computing vid University of California i Berkeley, Brandeis University och Dahlem Center for Complex Quantum Systems vid Free University Berlin fokuserade på att utveckla effektiva algoritmer att använda för maskinlärande skalbarhet i kvantberäkningar. Genom att förena kvantalgoritmernas invecklade mekanik med de komplexa kraven för storskalig maskininlärning, publicerades denna forskning i Nature Communications, belyser en lovande väg mot att övervinna begränsningarna hos traditionella beräkningsmetoder, vilket skapar förutsättningar för en transformativ inverkan på båda områdena.
En titt på maskininlärningsmodeller
Traditionellt har utbildning av sådana expansiva maskininlärningsmodeller varit tidskrävande och resurskrävande, ofta krävt betydande ekonomiska investeringar och betydande koldioxidutsläpp. Denna nya studie föreslår dock en ny lösning genom tillämpning av feltolerant kvantberäkning för att förbättra effektiviteten hos stokastiska gradientnedstigningsalgoritmer, en hörnstensteknik inom maskininlärning. Genom att utnyttja kvantmekanikens principer lovar detta tillvägagångssätt betydande förbättringar i skalningsbeteendet för beräkningsresurser i förhållande till modellernas storlek och antalet iterationer i deras träningsprocesser.
Centralt i denna studie är hypotesen att kvantberäkning kan erbjuda bevisligen effektiva lösningar för algoritmer för maskininlärning, särskilt inom områdena storskaliga applikationer som är både tillräckligt försvinnande och sparsamma, med minimala inlärningshastigheter. Detta bygger på att anpassa kvantalgoritmer som tidigare tillämpats på dissipativa differentialekvationer, vilket visar deras tillämpbarhet på stokastiska gradientnedstigningsprocesser. Studien teoretiserar dessa förbättringar och validerar dem genom omfattande numeriska experiment, som visar potentialen för kvantförbättrad inlärning i tidigt skede i storskaliga maskininlärningsmodeller efter beskärning.
De större konsekvenserna av denna studie
Implikationerna av denna forskning är djupgående för området kvantberäkning och dess tillämpning på maskininlärning. Det föreslår ett paradigmskifte i hur storskaliga maskininlärningsmodeller skulle kunna tränas, vilket potentiellt kan lindra nuvarande metoders betydande beräknings- och miljökostnader. Genom att indikera att feltoleranta kvantalgoritmer effektivt skulle kunna integreras i utbildningsprocesserna för toppmoderna maskininlärningsmodeller, belyser detta arbete en väg mot mer hållbara och effektiva beräkningsmetoder.
Denna studie berikar ytterligare dialogen mellan sfärerna av klassisk och kvantberäkning, vilket antyder ett symbiotiskt förhållande där kvantberäkning fungerar som en accelerator till den klassiska träningen av neurala nätverk. Det utmanar de befintliga beräkningsparadigmen och sätter scenen för framtida forskning om den praktiska tillämpningen av kvantalgoritmer för att lösa komplexa maskininlärningsproblem. Resultaten understryker nödvändigheten av ytterligare undersökningar av det kvantklassiska gränssnittet, särskilt för att optimera glesheten och dissipativiteten hos modeller för att utnyttja kvantberäkningsfördelarna fullt ut.
Kenna Hughes-Castleberry är chefredaktör på Inside Quantum Technology och Science Communicator på JILA (ett partnerskap mellan University of Colorado Boulder och NIST). Hennes skrivbeats inkluderar djupteknik, kvantberäkning och AI. Hennes arbete har varit med i National Geographic, Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica och mer.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
- : har
- :är
- :var
- 09
- 2024
- 500
- a
- handlingar
- anpassning
- adress
- framsteg
- fördelar
- AI
- algoritmer
- amerikan
- an
- och
- Ansökan
- tillämpningar
- tillämpas
- tillvägagångssätt
- tillvägagångssätt
- ÄR
- Artikeln
- konstgjord
- artificiell intelligens
- AS
- At
- BE
- beats
- varit
- beteende
- berlin
- mellan
- större
- båda
- raster
- by
- kalifornien
- KAN
- kapacitet
- kol
- koldioxidutsläpp
- kategorier
- Centrum
- utmaningar
- klubb
- Colorado
- komplex
- beräkning
- beräkningar
- databehandling
- Konvergens
- hörnstenen
- Kostar
- kunde
- Aktuella
- djup
- demonstrera
- utveckla
- dialog
- Upptäck
- dykning
- do
- domäner
- ner
- varje
- tidigt skede
- ekosystemet
- redaktör
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- utsläpp
- Teknik
- förbättra
- miljömässigt
- ekvationer
- Era
- befintliga
- expansiv
- experiment
- omfattande
- skisserat
- februari
- fält
- Fält
- finansiella
- resultat
- fokuserade
- fokuserar
- För
- förgrunden
- Fri
- från
- fullständigt
- ytterligare
- framtida
- geografisk
- här
- förebådar
- Hög
- Hur ser din drömresa ut
- Men
- HTTPS
- bild
- Inverkan
- Konsekvenser
- implikationer
- förbättringar
- in
- innefattar
- indikerar
- inuti
- Inuti Quantum Technology
- Institute
- integrerade
- Intelligens
- Gränssnitt
- in
- invecklad
- Undersökningen
- investering
- IT
- iterationer
- DESS
- tidskriften
- landskap
- storskalig
- inlärning
- Hävstång
- belånade
- hävstångs
- begränsningar
- logotyp
- se
- Maskinen
- maskininlärning
- magasinet
- hantera
- gifta
- max-bredd
- mekanik
- metoder
- minimum
- modeller
- molekylär
- mer
- mest
- nationell
- Natur
- nödvändighet
- nätverk
- neurala
- neurala nätverk
- Nya
- NIST
- roman
- antal
- of
- erbjudanden
- Ofta
- on
- optimera
- övervinna
- Papper
- paradigmet
- paradigm
- särskilt
- Partnerskap
- bana
- väg
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- redo
- posted
- potentiell
- potentiellt
- Praktisk
- trycka
- tidigare
- Principerna
- problem
- processer
- djupgående
- lovar
- lovande
- föreslår
- bevisligen
- publicerade
- Quantum
- kvantalgoritmer
- kvantkalkylering
- Kvantmekanik
- kvantsystem
- kvantteknologi
- rates
- sfärer
- senaste
- Redefine
- relation
- relativ
- Krav
- forskning
- forskare
- Resursintensiv
- Resurser
- respektive
- revolutionerande
- s
- skalbarhet
- skalbar
- skalning
- Skola
- Vetenskap
- vetenskaplig
- Forskare
- Serier
- uppsättningar
- inställning
- skifta
- visa upp
- signifikant
- Storlek
- lösning
- Lösningar
- Lösa
- några
- Etapp
- stå
- state-of-the-art
- Läsa på
- väsentlig
- sådana
- Föreslår
- hållbart
- Symbiotisk
- System
- tech
- Tekniken
- teknisk
- Teknologi
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- Teorin
- Dessa
- detta
- Genom
- tidskrävande
- till
- mot
- traditionell
- tränad
- Utbildning
- transformativ
- sann
- två
- understreck
- universitet
- användning
- vecka
- med
- Arbete
- skrivning
- zephyrnet