作者：CHARLES Q. CHOI
來(lái)源：IEEE電氣電子工程師

當(dāng)量子計(jì)算機(jī)執(zhí)行可能導(dǎo)致下一代電池或新藥的復(fù)雜物理和化學(xué)模擬時(shí)，它可能比任何傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)強(qiáng)大得多。然而，可能需要很多年才能實(shí)現(xiàn)實(shí)用和廣泛的量子計(jì)算。

現(xiàn)在，一項(xiàng)新的研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可以為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等提供動(dòng)力，在量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)的任務(wù)種類上，它也可以證明比普通計(jì)算機(jī)好得多。這些發(fā)現(xiàn)表明，在量子計(jì)算機(jī)最終出現(xiàn)之前，機(jī)器學(xué)習(xí)可能有助于解決關(guān)鍵的量子問(wèn)題。

量子計(jì)算機(jī)理論上可以實(shí)現(xiàn)“量子優(yōu)勢(shì)”，它們可以找到經(jīng)典計(jì)算機(jī)無(wú)法解決的問(wèn)題的答案。量子計(jì)算機(jī)擁有的量子比特越多，其計(jì)算能力就可以以指數(shù)形式增長(zhǎng)。

“If quantum computers were mature right now, it would definitely be better to use quantum computers.”
—Robert Hsin-Yuan Huang, Caltech

量子計(jì)算機(jī)的一個(gè)主要應(yīng)用可能是模擬復(fù)雜分子和其他系統(tǒng)，其中奇怪的量子效應(yīng)起著關(guān)鍵作用。這些奇怪的現(xiàn)象包括疊加，其中一個(gè)物體可能同時(shí)存在于兩個(gè)或多個(gè)位置或狀態(tài)，以及糾纏，其中多個(gè)物體可以瞬間相互影響，而不管它們相距多遠(yuǎn)。經(jīng)典計(jì)算機(jī)通常難以模擬量子系統(tǒng)，尤其是涉及多個(gè)實(shí)體的系統(tǒng)。相比之下，量子計(jì)算機(jī)本身就是量子系統(tǒng)，因此理論上可以更快地解決這類量子多體問(wèn)題。然而，量子計(jì)算機(jī)目前是嘈雜的中等規(guī)模量子（NISQ）平臺(tái)，這意味著它們的量子比特?cái)?shù)最多可達(dá)幾百。為了證明對(duì)實(shí)際應(yīng)用有用，未來(lái)的量子計(jì)算機(jī)可能需要數(shù)千個(gè)量子比特來(lái)幫助補(bǔ)償錯(cuò)誤，這個(gè)目標(biāo)可能需要很多年的時(shí)間。在這項(xiàng)新的研究中，研究人員調(diào)查了在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，即通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的算法。他們發(fā)現(xiàn)這些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能比經(jīng)典計(jì)算機(jī)上的任何其他算法更好地解決具有挑戰(zhàn)性的量子問(wèn)題。他們?cè)?月22日的《科學(xué)》雜志上在線詳述了他們的發(fā)現(xiàn)?？茖W(xué)家們分析的一組應(yīng)用包括發(fā)現(xiàn)分子的基態(tài)，即能量最少的基態(tài)。該研究的主要作者、加州帕薩迪納加州理工學(xué)院量子信息理論家Robert Hsin-Yuan Huang表示，疊加和糾纏會(huì)使預(yù)測(cè)分子基態(tài)變得非常困難，特別是當(dāng)它擁有許多原子時(shí)。研究人員調(diào)查了當(dāng)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法獲得分子基態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生的情況，例如，從分子收集量子數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)所提供的信息。他們發(fā)現(xiàn)，這種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)其他分子的基態(tài)，這比其他類型的經(jīng)典算法要好得多。Huang說(shuō)，這種優(yōu)勢(shì)來(lái)自于“大自然如何機(jī)械地操作量子”，所以從量子實(shí)驗(yàn)中收集的數(shù)據(jù)“包含了自然界中量子計(jì)算能力的碎片”。這意味著從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法“可以比任何非機(jī)器學(xué)習(xí)算法更準(zhǔn)確、更有效地進(jìn)行預(yù)測(cè)，”他補(bǔ)充道?？偠灾?，在預(yù)測(cè)基態(tài)時(shí)，經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法“在相同的計(jì)算時(shí)間內(nèi)可以比經(jīng)典的非機(jī)器學(xué)習(xí)算法更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，”Huang說(shuō)，“如果我們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)相同的預(yù)測(cè)精度，那么經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)可以比經(jīng)典的非機(jī)器學(xué)習(xí)算法更快地運(yùn)行超多項(xiàng)式?！毖芯咳藛T探索的另一組應(yīng)用是對(duì)物質(zhì)的各種量子相進(jìn)行分類。熟悉的物質(zhì)狀態(tài)包括冰可能采用的許多晶體結(jié)構(gòu)，而更奇異的物質(zhì)量子相包括拓?fù)浣^緣體中看到的那種，在那里電或光可以流動(dòng)而不會(huì)散射或損失。科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法以量子相位的經(jīng)典數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，它們可以有效地學(xué)習(xí)如何準(zhǔn)確分類訓(xùn)練中沒(méi)有遇到的量子相位。Huang說(shuō)：“有正式證據(jù)證明，在量子物理的一個(gè)重要問(wèn)題上，用物理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以勝過(guò)任何經(jīng)典的非機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這個(gè)結(jié)果是令人興奮的。它真正顯示了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)在解決物理、化學(xué)和材料科學(xué)中具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題方面的力量?！盚uang說(shuō)，未來(lái)的研究可以探索經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)可以很好解決的其他重要量子問(wèn)題。他指出，進(jìn)一步的工作還可以探索如何優(yōu)化經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決量子問(wèn)題的方式，根據(jù)它們需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算時(shí)間。最終，有一天，量子計(jì)算機(jī)在模擬化學(xué)和物理實(shí)驗(yàn)方面甚至?xí)龠^(guò)經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)。Huang說(shuō)：“如果量子計(jì)算機(jī)現(xiàn)在已經(jīng)成熟，那么使用量子計(jì)算機(jī)肯定會(huì)更好?！比欢?，在量子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之前，“根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以解決化學(xué)和材料科學(xué)中的實(shí)際問(wèn)題，這些問(wèn)題很難單獨(dú)使用經(jīng)典處理來(lái)解決，”Huang說(shuō)。