Microalgo Inc. ha anunciado el lanzamiento de su última tecnología de auto-optimización del clasificador basada en algoritmos cuánticos variacionales (VQA). Esta tecnología reduce la complejidad de las actualizaciones de parámetros durante el entrenamiento a través de la optimización profunda del circuito central, mejorando notablemente la eficiencia computacional. En comparación con otros clasificadores cuánticos, este modelo optimizado tiene una menor complejidad e incorpora técnicas avanzadas de regularización, evitando efectivamente el sobreajuste del modelo y la mejora de la capacidad de generalización del clasificador. La introducción de esta tecnología marca un paso adelante en la aplicación práctica del aprendizaje automático cuántico.
Los clasificadores cuánticos tradicionales pueden usar teóricamente las ventajas de la computación cuántica para acelerar aprendizaje automático tareas, pero aún enfrentan numerosos desafíos en aplicaciones prácticas. En primer lugar, los clasificadores cuánticos principales actuales a menudo requieren circuitos cuánticos profundos para lograr un mapeo de características eficiente, lo que resulta en una alta complejidad de optimización para los parámetros cuánticos durante el entrenamiento. Además, a medida que aumenta el volumen de datos de entrenamiento, la carga computacional para las actualizaciones de parámetros crece rápidamente, lo que lleva a tiempos de entrenamiento prolongados e impactando la practicidad del modelo.
La tecnología de auto-optimización del clasificador de Microalgo reduce la complejidad computacional a través de la optimización profunda del circuito central. Este enfoque mejora dos aspectos clave: diseño de circuitos y algoritmos de optimización. En términos de diseño de circuito, la tecnología adopta una estructura de circuito cuántico simplificado, reduciendo el número de puertas cuánticas y reduciendo así el consumo de recursos computacionales. En el frente del algoritmo de optimización, este modelo de auto-optimización del clasificador emplea una estrategia de actualización de parámetros, lo que hace que los ajustes de parámetros sean más eficientes y aceleran sustancialmente la velocidad de entrenamiento.
En el proceso de entrenamiento de los clasificadores basados en algoritmos cuánticos variacionales (VQA), la optimización de parámetros es uno de los pasos más críticos. En general, los clasificadores VQA se basan en circuitos cuánticos parametrizados (PQC), donde la actualización de cada parámetro requiere calcular los gradientes para ajustar la estructura del circuito y minimizar la función de pérdida. Sin embargo, cuanto más profundo sea el circuito cuántico, más complejo se vuelve el espacio de los parámetros, lo que requiere algoritmos de optimización para realizar más iteraciones para lograr la convergencia. Además, las incertidumbres y el ruido en las mediciones cuánticas también pueden afectar el proceso de entrenamiento, lo que dificulta que el modelo optimice de manera estable.
Los métodos de optimización tradicionales a menudo emplean estrategias como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o el gradiente natural natural (VQNG) variacional para encontrar parámetros óptimos. Sin embargo, estos métodos aún enfrentan desafíos como una alta complejidad computacional, tasas de convergencia lentas y una tendencia a quedarse atrapado en los optimas locales. Por lo tanto, reducir la carga computacional de las actualizaciones de parámetros y mejorar la estabilidad del entrenamiento se ha convertido en factores clave para mejorar el rendimiento de los clasificadores VQA.
La tecnología de auto-optimización del clasificador de Microalgo, basada en algoritmos cuánticos variacionales, reduce la complejidad computacional de las actualizaciones de parámetros a través de una optimización profunda del circuito central. También incorpora técnicas de regularización para mejorar la estabilidad y la capacidad de generalización del proceso de capacitación. Los avances centrales de esta tecnología incluyen los siguientes aspectos:
Optimización de profundidad de circuitos cuánticos para reducir la complejidad computacional: en los diseños de clasificadores VQA tradicionales, el número de capas en el circuito cuántico afecta directamente la complejidad computacional. Para reducir los costos computacionales, Microalgo emplea un método de poda de circuito adaptativo (ACP) durante la optimización. Este enfoque ajusta dinámicamente la estructura del circuito, eliminando los parámetros redundantes al tiempo que preserva la potencia expresiva del clasificador. Como resultado, se reduce el número de parámetros requeridos durante el entrenamiento, lo que lleva a una disminución sustancial en la complejidad computacional.
Optimización de transformación hamiltoniana (HTO): además, Microalgo presenta un método de optimización basado en transformaciones hamiltonianas. Al alterar la representación hamiltoniana del circuito cuántico variacional, esta técnica acorta la ruta de búsqueda dentro del espacio de parámetros, mejorando así la eficiencia de optimización. Los resultados experimentales demuestran que este método puede reducir la complejidad computacional al menos un orden de magnitud mientras mantiene la precisión de la clasificación.
Estrategia de regularización novedosa para mejorar la estabilidad del entrenamiento y la capacidad de generalización: en el aprendizaje automático clásico, los métodos de regularización se utilizan ampliamente para evitar el sobreajuste del modelo. En el reino de la cuántica aprendizaje automático, Microalgo introduce una nueva estrategia de regularización cuántica llamada Regularización de Enredos cuánticos (Qer). Este método ajusta dinámicamente la resistencia del enredo cuántico durante el entrenamiento, evitando que el modelo sobrecargue los datos de capacitación y, por lo tanto, mejore la capacidad de generalización del clasificador en datos invisibles.
Además, se incorpora una estrategia de optimización basada en el panorama energético, que ajusta la forma de la función de pérdida durante el entrenamiento. Esto permite que el algoritmo de optimización identifique más rápidamente el óptimo global, reduciendo el impacto de los óptimos locales.
La robustez de ruido mejorada para entornos de computación cuántica reales: dado que los dispositivos cuánticos de escala intermedia intermedios (NISQ) actuales todavía exhiben niveles de ruido significativos, la resiliencia de ruido de un modelo es crítica. Para mejorar la robustez del clasificador, Microalgo propone una técnica basada en la corrección de errores cuánticos variacionales (VQEC). Este método aprende activamente patrones de ruido durante el entrenamiento y ajusta los parámetros del circuito para mitigar los efectos de ruido. Esta estrategia mejora notablemente la estabilidad del clasificador en entornos ruidosos, lo que hace que su rendimiento en dispositivos cuánticos reales sea más confiable.
La tecnología de auto-optimización del clasificador de Microalgo, basada en algoritmos cuánticos variacionales, reduce la complejidad computacional de las actualizaciones de parámetros a través de la optimización profunda del circuito central y la introducción de nuevos métodos de regularización. Este enfoque aumenta la velocidad de entrenamiento y la capacidad de generalización. Esta tecnología innovadora no solo demuestra su efectividad en la teoría, sino que también exhibe un rendimiento superior en los experimentos de simulación, lo que establece una base crucial para el avance del aprendizaje automático cuántico.
A medida que el hardware de computación cuántica continúa avanzando, esta tecnología expandirá aún más sus dominios de aplicaciones en el futuro, acelerando la implementación práctica de la computación inteligente cuántica y impulsar la computación cuántica a una nueva etapa de utilidad del mundo real. En una época donde computación cuántica Y la inteligencia artificial (IA) convergen, esta innovación sin duda servirá como un paso significativo para avanzar en las fronteras de la tecnología.
Comente sobre este artículo a través de X: @Iotnow_ y visite nuestra página de inicio IoT ahora
