«Journal Club» IQT — це щотижнева серія статей, у яких розбивається нещодавня дослідницька стаття про квантову технологію та обговорюється її вплив на квантову екосистему. Стаття цього тижня, опублікована в Природа зв'язку, фокусується на розробці ефективних квантових алгоритмів для масштабованих моделей машинного навчання.
Квантові обчислення та машинне навчання стоять на передньому краї революційних технологічних досягнень, кожен з яких готовий переосмислити ландшафти обчислень та штучного інтелекту відповідно. Конвергенція цих двох областей віщує нову еру обчислювальних можливостей, де принципи квантової механіки використовуються для вирішення деяких із найнагальніших проблем у навчанні великомасштабних моделей машинного навчання. Для цього дослідники Прітцкерівської школи молекулярної інженерії в Чиказький університет, Інститут теорії обчислювальної техніки Саймонса при Каліфорнійський університет в Берклі, Університет Брандейса та Далемський центр складних квантових систем у Вільному університеті Берліна зосередилися на розробці ефективних алгоритмів для використання в масштабованості машинного навчання в квантових обчисленнях. Поєднуючи складну механіку квантових алгоритмів із складними вимогами великомасштабного машинного навчання, це дослідження, опубліковане в Природа зв'язку, висвітлює багатообіцяючий шлях до подолання обмежень традиційних обчислювальних підходів, готуючи основу для трансформаційного впливу на обидві сфери.
Погляд на моделі машинного навчання
Традиційно навчання таких експансивних моделей машинного навчання забирало багато часу та ресурсів, часто потребувало значних фінансових інвестицій та значних викидів вуглецю. Однак це нове дослідження пропонує нове рішення шляхом застосування відмовостійкий квантові обчислення для підвищення ефективності алгоритмів стохастичного градієнтного спуску, наріжної техніки машинного навчання. Використовуючи принципи квантової механіки, цей підхід обіцяє суттєві покращення поведінки масштабування обчислювальних ресурсів відносно розміру моделей і кількості ітерацій у їх процесах навчання.
Центральним у цьому дослідженні є гіпотеза про те, що квантові обчислення можуть запропонувати доведено ефективні рішення для алгоритмів машинного навчання, особливо в сферах великомасштабних додатків, які одночасно є достатньо розсіюваними та розрідженими, з мінімальними темпами навчання. Це базується на адаптації квантових алгоритмів, які раніше застосовувалися до диференціальних рівнянь дисипації, демонструючи їх застосовність до процесів стохастичного градієнтного спуску. Дослідження теоретизує ці вдосконалення та підтверджує їх за допомогою масштабних чисельних експериментів, демонструючи потенціал для квантово покращеного навчання на ранніх стадіях у великомасштабних моделях машинного навчання після скорочення.
Більші наслідки цього дослідження
Наслідки цього дослідження є глибокими для галузі квантових обчислень та їх застосування для машинного навчання. Це передбачає зміну парадигми в тому, як можна навчати великомасштабні моделі машинного навчання, потенційно зменшивши значні обчислювальні та екологічні витрати поточної практики. Вказуючи на те, що відмовостійкі квантові алгоритми можуть бути ефективно інтегровані в процеси навчання найсучасніших моделей машинного навчання, ця робота освітлює шлях до більш стійких і ефективних обчислювальних методологій.
Це дослідження ще більше збагачує діалог між сферами класичних і квантових обчислень, припускаючи симбіотичні відносини, де квантові обчислення діють як прискорювач класичного навчання нейронних мереж. Він кидає виклик існуючим обчислювальним парадигмам і закладає основу для майбутніх досліджень практичного застосування квантових алгоритмів у вирішенні складних проблем машинного навчання. Отримані результати підкреслюють необхідність подальшого дослідження квантово-класичного інтерфейсу, зокрема щодо оптимізації розрідженості та диссипативності моделей для повного використання переваг квантових обчислень.
Кенна Хьюз-Каслберрі є керуючим редактором Inside Quantum Technology і науковим комунікатором JILA (партнерство між Університетом Колорадо в Боулдері та NIST). Її напрямки написання включають глибинні технології, квантові обчислення та штучний інтелект. Її роботи були представлені в National Geographic, Scientific American, Discover Magazine, New Scientist, Ars Technica тощо.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
- : має
- :є
- :де
- 09
- 2024
- 500
- a
- акти
- пристосування
- адреса
- досягнення
- Переваги
- AI
- алгоритми
- американська
- an
- та
- додаток
- застосування
- прикладної
- підхід
- підходи
- ЕСТЬ
- стаття
- штучний
- штучний інтелект
- AS
- At
- BE
- ударів
- було
- поведінка
- Берлін
- між
- більший
- обидва
- ламається
- by
- Каліфорнія
- CAN
- можливості
- вуглець
- викиди вуглекислого газу
- категорії
- Центр
- проблеми
- клуб
- Колорадо
- комплекс
- обчислення
- обчислювальна
- обчислення
- Зближення
- наріжний камінь
- витрати
- може
- Поточний
- глибокий
- демонстрація
- розвивається
- Діалог
- відкрити
- дайвінг
- do
- домени
- вниз
- кожен
- початкова стадія
- екосистема
- редактор
- Ефективний
- фактично
- ефективність
- ефективний
- викиди
- Машинобудування
- підвищувати
- навколишній
- рівняння
- Епоха
- існуючий
- експансивний
- Експерименти
- обширний
- ознаками
- Feb
- поле
- Поля
- фінансовий
- результати
- увагу
- фокусується
- для
- передній край
- Безкоштовна
- від
- повністю
- далі
- майбутнє
- географічний
- її
- глашатаї
- Високий
- Як
- Однак
- HTTPS
- зображення
- Impact
- Вплив
- наслідки
- поліпшення
- in
- включати
- вказуючи
- всередині
- Всередині квантової технології
- Інститут
- інтегрований
- Інтелект
- інтерфейс
- в
- складний
- дослідження
- інвестиції
- IT
- ітерації
- ЙОГО
- журнал
- пейзажі
- масштабний
- вивчення
- Важіль
- левередж
- використання
- недоліки
- логотип
- подивитися
- машина
- навчання за допомогою машини
- журнал
- управління
- одружуючись
- макс-ширина
- механіка
- методології
- мінімальний
- Моделі
- молекулярний
- більше
- найбільш
- National
- природа
- необхідності
- мереж
- нервовий
- нейронні мережі
- Нові
- nist
- роман
- номер
- of
- пропонувати
- часто
- on
- оптимізуючий
- подолання
- Папір
- парадигма
- парадигми
- особливо
- Партнерство
- шлях
- шлях
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- готовий
- розміщені
- потенціал
- потенційно
- Практичний
- пресування
- раніше
- Принципи
- проблеми
- процеси
- глибокий
- обіцяє
- перспективний
- пропонує
- доказово
- опублікований
- Квантовий
- квантові алгоритми
- квантові обчислення
- Квантова механіка
- квантові системи
- квантові технології
- ставки
- сфери
- останній
- переосмислити
- відносини
- відносний
- Вимога
- дослідження
- Дослідники
- ресурсомісткий
- ресурси
- відповідно
- революційний
- s
- масштабованість
- масштабовані
- Масштабування
- Школа
- наука
- науковий
- вчений
- Серія
- набори
- установка
- зсув
- демонстрація
- значний
- Розмір
- рішення
- Рішення
- Розв’язування
- деякі
- Стажування
- стояти
- впроваджений
- Вивчення
- істотний
- такі
- Запропонує
- сталого
- Симбіотичний
- Systems
- технології
- техніка
- технологічний
- Технологія
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- теорія
- Ці
- це
- через
- трудомісткий
- до
- до
- традиційний
- навчений
- Навчання
- перетворювальний
- правда
- два
- підкреслювати
- університет
- використання
- тижні
- з
- Work
- лист
- зефірнет