Într-o eră în care datele sunt omniprezente, constrângerile calculatoarelor clasice evidențiază necesitatea unei tranziții către învățarea automată cuantică. Această abordare, capabilă să efectueze factorizări și să analizeze rapid volume mari de date, promite o accelerare a eficienței, a procesului decizional, a recunoașterii îmbunătățite a pattern-urilor, a securității sporite și a modelării sofisticate.
Indiferent de multiplele aplicații ale învățării automate cuantice, acest domeniu se află într-o fază de dezvoltare rapidă, cu potențialul de a se maturiza mai repede decât ne-am putea imagina.
Așadar, pentru cei pasionați de QML, este timpul să se angajeze într-un proces de învățare pentru a înțelege și a stăpâni particularitățile acestei tehnologii. Resursele prezentate mai jos vă vor ghida în această călătorie, începând cu noțiunile fundamentale.
Ce este învățarea automată cuantică?
Învățarea automată cuantică reprezintă fuziunea dintre tehnicile și algoritmii de calcul cuantic și procesele de învățare automată. Conform Google, s-a demonstrat că învățarea automată cuantică este capabilă să abordeze probleme complexe, dificil de gestionat de computerele clasice sau tradiționale.
Această tehnologie poate fi benefică într-o varietate de domenii, de la managementul lanțului de aprovizionare și criptografie până la sectorul IT.
Diferențele dintre învățarea automată cuantică și cea clasică
Învățarea automată cuantică (QML) se distinge de învățarea automată convențională prin numeroase aspecte. Iată cinci dintre acestea:
- QML folosește qubiți în locul biților, optimizând astfel sistemele operaționale.
- Prin valorificarea principiilor suprapunerii și corelației cuantice, calculatoarele cuantice pot procesa simultan multiple probleme complexe.
- Potențialul de accelerare oferit de QML este semnificativ, calculatoarele cuantice având capacitatea de a gestiona eficient seturi de date de mari dimensiuni.
- Pe viitor, învățarea automată cuantică ar putea facilita protocoale de securitate superioare, accelera dezvoltarea de medicamente noi și optimiza sistemele de recomandare.
Acum, că ați înțeles importanța și potențialul QML, vă invităm să explorați următoarele cursuri, cărți și platforme pentru a vă menține la curent cu evoluțiile din acest domeniu:
Învățare automată cuantică: edX
Acest curs, oferit de Universitatea din Toronto, reprezintă un punct de plecare excelent pentru a vă familiariza cu algoritmii de învățare automată cuantică și cu implementarea lor în Python.
Necesitând un efort de 6-9 ore pe săptămână, acest curs avansat este în mare parte auto-didact. Sunt disponibile două modalități de participare: pista verificată (contra cost) și pista de audit (gratuită). Principala diferență constă în accesul nelimitat la materialele de învățare, alături de un certificat de finalizare, disponibil doar în versiunea plătită.
Petter Wittek, lector universitar la Universitatea din Toronto, este cel care predă acest curs, elucidând tehnologiile cuantice actuale și viitoare, precum și potențialul lor de a depăși performanțele calculatoarelor clasice.
Cursul va acoperi subiecte precum circuite variaționale, algoritmi de învățare hibridă clasic-cuantică, stări de bază pentru modele probabilistice și funcții nucleu avansate.
De asemenea, veți învăța cum să implementați următorii algoritmi:
- Transformata cuantică Fourier
- Estimarea fazei cuantice
- Matricea fazei cuantice
- Procesele gaussiene
QC101 Calcul cuantic
Oferit de Udemy, acest curs QC101 Quantum Computing abordează fizica cuantică prin studiul luminii polarizate.
Cursul oferă o introducere matematică în calculul cuantic, incluzând criptografia cuantică pentru comunicații securizate. În plus, oferă oportunitatea de a interacționa cu tehnologia cuantică IBM și de a antrena o mașină cu vectori de suport cuantic pentru predicții bazate pe date reale.
Prin 12 ore de conținut video, 10 articole și 5 resurse descărcabile, veți învăța:
- Cum să dezvoltați și să simulați programe cuantice pe IBM Qiskit și Microsoft Q#, inclusiv depanarea acestora.
- Cum se analizează circuitele cuantice prin notația lui Dirac și modelele de fizică cuantică.
- Cum poate calculația cuantică contribui la inteligența artificială, învățarea automată și revoluționarea științei datelor.
Acest curs Udemy despre învățarea cuantică este recomandat de companii din întreaga lume pentru angajații lor, fiind structurat în 17 secțiuni și 284 de prelegeri, cu o durată totală de 12 ore.
Pentru a profita de acest curs, este necesară o bază solidă în matematică și științe (nivel liceal), cu accent pe logica booleană, numere complexe, algebră liniară, probabilități și statistică.
Învățare automată cuantică: OpenHPI
Dacă doriți să învățați cum să construiți modele de învățare automată cuantică, atât de bază, cât și avansate, acest curs gratuit oferit de OpenHPI este pentru dvs. Cursul este predat de Dr. Christa Zoufal, Julien Gacon și Dr. David Sutter.
În cadrul acestui curs veți învăța:
- Cum să construiți modele de învățare de bază și avansate.
- Cum să utilizați Python și Qiskit pentru a implementa algoritmi de rezolvare a problemelor de învățare automată.
- Provocările și perspectivele viitoare ale învățării automate cuantice (QML).
Acest curs, ideal pentru studenții la informatică, pasionații de învățare cuantică și experții în învățare automată, durează două săptămâni, urmat de un examen final.
În prima săptămână se va pune accent pe mașini cu vectori de suport și clasificatori cuantici variaționali. În a doua săptămână se vor aborda rețele generative adverse cuantice și mașini Boltzmann cuantice, cu tehnici practice de implementare.
Școala de vară globală a lui Qiskit
O altă resursă gratuită și open-source pentru învățarea automată cuantică este seria de prelegeri Qiskit, disponibilă pe YouTube.
Ceea ce a fost inițial o școală de vară intensivă de două săptămâni este acum o serie de lecții pe YouTube, structurată în 25 de episoade, fiecare cu o durată de aproximativ una sau două ore. Cursul este compus din 20 de prelegeri și 5 laboratoare practice.
În cadrul acestui curs veți învăța:
- Cum să explorați aplicațiile cuantice.
- O introducere în circuitele cuantice, algoritmii și operațiile de calcul cuantic.
- Cum să construiți clasificatori cuantici și să utilizați nucleele cuantice.
- Algoritmi avansați QML, hardware cuantic și cum să evitați problemele legate de antrenament.
Dacă ați căutat resurse gratuite și de încredere pentru a începe călătoria dvs. în QML, aceasta este o oportunitate excelentă!
Învățare automată cu calculatoare cuantice
Scrisă de Maria Schuld și Francesco Petruccione, cartea „Machine Learning With Quantum Computers” (2021) este o resursă valoroasă pentru a explora învățarea automată cuantică avansată.
De la algoritmi de învățare cuantică pe termen scurt până la cei toleranți la erori, cartea prezintă aspecte teoretice și practice privind:
- Circuite cuantice parametrizate.
- Optimizare hibridă.
- Codificarea datelor.
- Hărți de caracteristici cuantice.
- Metode kernel.
- Teoria învățării cuantice.
- Rețele neuronale cuantice.
Ediția a doua a cărții extinde subiectul, depășind metodele de învățare supravegheată și discutând viitorul metodelor și algoritmilor de învățare automată cuantică.
Practic Quantum ML cu Python
Scrisă de Dr. Frank Zickert, cartea „Hands-On Quantum Machine Learning With Python” își propune să vă transforme într-un expert în învățarea automată cuantică.
În interior veți găsi:
- O analiză aprofundată a elementelor fundamentale ale învățării cuantice, inclusiv qubiți, porți cuantice și circuite cuantice.
- Cum se aplică mașinile cu vectori de suport cuantic (QSVM), k-means cuantic și mașinile Boltzmann cuantice la problemele de optimizare combinatorie.
- Soluții practice la probleme reale, precum problema vânzătorului călător (TSP) și problema optimizării binare neconstânse (QUBO).
- Cum să exploatați fluctuațiile cuantice și să rezolvați problemele prin recoacere cuantică.
- Algoritmi precum algoritmul de optimizare aproximativă cuantică (QAOA) și soluția proprie cuantică variațională (VQE).
- Cadre de calcul cuantic, aplicații practice și exemple.
Quantum ML cu Python
Dacă doriți să stăpâniți bazele învățării automate cuantice, cartea lui Santanu Pattanayak, „Quantum Machine With Python”, este perfectă pentru ingineri și pasionați QML.
În interior veți învăța:
- Fundamentele calculului cuantic ML, precum notațiile Dirac, Qubits și starea Bell.
- Algoritmi bazați pe cuante, cum ar fi transformata Fourier cuantică, estimarea fazei și HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd).
- Cum să utilizați QML pentru a rezolva probleme în finanțe, prognoză, genomică, logistică etc.
- Procese adiabatice cuantice și optimizare bazată pe cuante.
- Utilizarea instrumentelor Qiskit de la IBM și Cirq de la Google Research.
- Implementarea algoritmilor bazați pe cuante și analizarea provocărilor din aplicațiile reale.
Dacă doriți să vă extindeți cunoștințele QML, puteți explora și următoarele platforme de calcul cuantic:
IBM Quantum
Cu IBM Quantum, aveți acces gratuit în cloud la cele mai avansate calculatoare cuantice online. Această platformă, perfectă pentru educatori, dezvoltatori și cursanți, vă permite să executați circuite cuantice printr-o simplă înregistrare și obținerea unui token API.
Veți avea acces la simulatoare și unități de procesare cuantică (QPU) de 7 și 5 qubiți, unde veți putea învăța, dezvolta și executa programe. Iată ce vă oferă platforma IBM Quantum:
- Învățarea programării cuantice folosind ghiduri pas cu pas.
- Utilizarea IBM Quantum Composer pentru a construi și vizualiza grafic circuitele cuantice pe hardware și simulatoare cuantice.
- Programarea cu Python în laboratorul IBM Quantum, un mediu Jupyter Notebook compatibil cu cloud.
În plus, puteți participa la programul Quantum Researcher și la programul Educator. De asemenea, documentația IBM este extinsă, acoperind de la noțiuni de bază Quantum Composer până la Qiskit Runtime pentru dezvoltatori.
Educatorii pot folosi Ghidul de teren pentru a preda diverse subiecte, iar cercetătorii pot testa tutoriale de laborator Quantum pentru a construi și a testa algoritmi.
Cirq de la Google
Cirq de la Google este o bibliotecă software Python pentru construirea și optimizarea circuitelor cuantice, care pot fi rulate pe hardware și simulatoare cuantice. Fiind open-source, Cirq vă permite să obțineți rezultate de top prin abstracții specifice calculatoarelor cuantice actuale.
Cirq este adaptat atât începătorilor, cât și utilizatorilor avansați. Începătorii pot învăța cum să construiască și să simuleze circuite cuantice pentru transformări. Utilizatorii avansați pot scrie algoritmi de optimizare cuantică pentru a optimiza soluții care nu erau posibile în calculul clasic.
Iată câteva caracteristici ale Cirq care vă pot fi de ajutor:
- Explorați strategiile de inserare QML pentru a construi circuite cuantice și pentru a le optimiza.
- Definiți dispozitive și hardware pentru a determina dacă circuitele QML sunt practice și nu sunt afectate de restricții operaționale.
- Simulați cu Cirq sau simulatorul cu funcție de undă qism.
- Efectuați experimente complete pe procesele cuantice Google și consultați codul simulatoarelor anterioare.
Tutorialele detaliate și ghidurile pas cu pas fac din Cirq o resursă de încredere. Veți putea învăța de la noțiuni de bază până la dezavantajele mașinii virtuale cuantice (QVM). Cel mai important, veți învăța cum să implementați algoritmi de optimizare cuantică pe hardware real.
De asemenea, vă puteți alătura întâlnirilor săptămânale și puteți contribui la cadrul open-source.
Amazon Braket
Conceput pentru a accelera cercetarea în calculul cuantic, Amazon Braket este un serviciu complet gestionat. Caracteristicile principale includ:
- Un set de instrumente de dezvoltare pentru lucrul pe computere cuantice.
- Construirea algoritmilor cuantici pe un cloud de încredere și testarea lor în simulatoare.
- Îndrumare tehnică de la laboratoarele Amazon Quantum Solutions.
- Algoritmi de cercetare și acces la dispozitive supraconductoare, ioni prinși, atom neutru și fotonici.
- Crearea software-ului cuantic sau dezvoltarea cadrelor open-source.
Vă puteți înregistra pentru un an de acces la AWS Free Tier sau puteți începe cercetarea academică în cadrul programului AWS Cloud Credit for Research.
Serviciul Azure Quantum Cloud
Serviciul Azure Quantum Cloud combină hardware, software cuantic și un portofoliu divers de instrumente. Această platformă vă permite să:
- Evaluați aplicațiile cuantice folosind instrumentul de estimare a resurselor cuantice Azure.
- Combinați metodele de calcul clasic și cuantic pentru a construi algoritmi hibrizi.
- Accesați resurse educaționale (Microsoft Learn, tutorialele Quantum Kata și studii de caz) pentru a înțelege lumea QML.
Puteți începe cu acces gratuit la kitul de dezvoltare open-source, compatibil cu Q#, Cirq și Qiskit.
Rezumat
Pe lângă cursurile QML avansate care vă ajută să fiți la curent cu evoluțiile din domeniul cuantic, puteți începe cu cărțile pentru o introducere structurată în calculul cuantic.
De asemenea, puteți explora cele 4 platforme (IBM, Google Cirq, Amazon Braket și Azure) pentru a avea o experiență practică de învățare, cu acces la hardware cuantic și cloud.
Majoritatea platformelor sunt open-source, fiind ideale pentru cei care caută să facă parte dintr-o comunitate activă.
Nu uitați să explorați și alte cursuri excelente de Data Science.