Kvanttikoneoppiminen

Kvanttikoneoppiminen on kvanttialgoritmien yhdistämistä koneoppimisohjelmiin. Yleisimmin termi viittaa kvanttitehostettuun koneoppimiseen, jossa kvanttitietokoneella suoritetaan klassisen datan analysointiin tarkoitettuja koneoppimisalgoritmeja. Vaikka koneoppimisalgoritmeja käytetään valtavien tietomäärien laskemiseen, niin kvanttikoneoppiminen eroaa siitä hyödyntämällä kubitteja ja kvanttioperaatioita tai erikoistuneita kvanttijärjestelmiä parantaakseen laskentanopeutta ja algoritmien suorittamaa tietojen tallennusta ohjelmassa. Esimerkkejä tästä ovat klassisen prosessoinnin ja kvanttiprosessoinnin hybridimenetelmät, joissa laskennallisesti vaikeat aliohjelmat ulkoistetaan kvanttitietokoneelle.  Nämä ohjelmat voivat olla luonteeltaan monimutkaisempia ja toteutua nopeammin kvanttitietokoneella. Lisäksi kvanttialgoritmeja voidaan käyttää kvanttitilojen analysointiin klassisen datan sijasta. Kvanttilaskennan lisäksi termi ”kvanttikoneoppiminen” liittyy myös klassisiin koneoppimismenetelmiin, joita sovelletaan kvanttikokeista tuotettuun dataan (ts. kvanttijärjestelmien koneoppiminen), kuten kvanttijärjestelmän faasimuutosten oppimiseen tai uusien kvanttikokeiden luomiseen. Kvanttikoneoppiminen ulottuu myös tutkimusalaan, joka tutkii metodologisia ja rakenteellisia yhtäläisyyksiä tiettyjen fyysisten järjestelmien ja oppimisjärjestelmien, erityisesti neuroverkkojen välillä. Esimerkiksi jotkut kvanttifysiikan matemaattiset ja numeeriset tekniikat soveltuvat klassiseen syväoppimiseen ja päinvastoin. Tutkijoiden mielenkiinto kohdistuu abstraktimpiin käsityksiin oppimisteorian suhteesta kvantti-informaatioon, mikä tunnetaan myös nimellä ”kvanttioppimisteoria”.

Lähteet

Kirjallisuutta

Oppikirjoja 
 
 
 
 
 
 
  
  
  
  

Koneoppiminen
Kvantti-informaatiotiede
Tietojenkäsittelyteoria