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[导读]量子机器学习的新里程碑!

量子机器学习的新里程碑!

清华大学孙´岩团队提出了“量子版”的生成对抗网络,并且证明了与经典的对应方法相比,具有潜在的“指数级”优势。

最近,孙´岩团队的研究登上了Science Advances,论文首次介绍了超导量子电·中量子生成对抗学习的原理证明及实验演示。

研究结果表明,经过几轮对抗学习,可以训练一个量子态的发生器,对量子信道模拟器输出的量子数据进行统计复制,并且具有98.8%的高保真度,使得鉴别器无法区分真实数据和生成数据。

值得注意的是,证明“量子霸权”通常被认为需要至少50个量子比特,但该团队的研究使用的系统只有一个量子比特。

首次证明量子计算能利用GAN

生成对抗网络(GAN)由两个神经网络构成,即生成器和鉴别器。

生成器会生成数据,例如人脸图片;鉴别器既可以得到真实数据,也可以得到生成器创建的假数据,而且必须分辨出真假。它俩经过多轮的循环,最终生成器得到了更新,学会了如何产生更为逼真的图像,使得鉴别器无法再区分其真假。

而GAN也是近年来机器学习领域最令人兴奋的突破之一。它在图像、视频生成等各种具有挑战性的任务中表现突出,例如,能够生成无比逼真的人脸照片,以假乱真。

从理论上讲,量子计算机在解决某些问题(如分解大数)方面比普通计算机具有速度优势。

“但就目前的技术水平而言,量子计算机还无法达到这一优势。”孙´岩说。

研究人员认为,量子计算机上的GAN也可能具有这样的速度优势,但他们仍然需要明确证明这一点。

于是,利用量子生成器和鉴别器制造出一种量子GAN,成为证明“量子霸权”的又一案例。

量子生成对抗网络QGAN:准确率98.8%

孙´岩团队实验性地演示了生成对抗网络的量子版本——QGAN,其中输入和输出数据都是量子比特。

生成器G由一个超导电·构成,能够生成一个随机纯量子态的集合ρ,模拟真正的量子数据σ。其中,输入的量子数据由一个数字量子比特信道模拟器随机生成。

鉴别器D则由一个专门衡量相关映射的量子设备构成,能够生成衡量映射的结果M。

接下来的过程就与普通的生成对抗网络 (GAN) 一样,生成器G不断生成虚拟数据ρ,然后鉴别器D则不断生成衡量ρ和衡量σ的结果,试图区分ρ 和σ,反过来优化生成器的生成结果,最终致使D无法区分ρ 和 σ。

量子生成对抗网络QGAN的示意图:(a) 量子生成器G和量子鉴别器D,G生成一个模拟量子态ρ,真实量子态σ则由模拟器随机生成;(b) D得到输入数据后,通过衡量机制判断模拟数据ρ 和真实量子态σ 的不同。

QGAN算法的实验协议

实验证实了生成器确实能够学会数据量子数据的模式 (pattern),并生成几乎与真实量子数据一样的量子态。

不仅如此,研究人员在论文中指出,他们最高能够取得98.8%的准确率。

量子计算机有望在图像生成上实现量子霸权

研究人员得出结论,由于QGAN实验中既不需要量子随机存储设备,也不需要通用量子计算设备或对任何参数进行微调,因此可以认为,在不远的δ来,量子设备就能实现可用的、含有噪音的中型量子应用。

什ô是“含有噪音的中型量子”?去年,加州理工大学理论物理学家、“量子霸权 ”概念提出者 John Preskill 指出,在实现 50~100 量子比特的中型量子计算机后,人类就可以用其探索更多经典计算机无法探索的研究领域,也将由此迈进一个新的量子技术发展期,他将其称之为“含噪声的中型量子” (Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISQ) 时代。

计算机体系结构顶会 MICRO 2017 的最佳论文奖,授予了这样一项工作,论文提出了一种控制超导量子计算机的微体系结构,首次有机连接了量子软件和硬件,让传统处理器的设计技术能够为量子控制处理器所用。

清华大学的这项实验工作的意义就在于,首次在超导量子电· (属于NISQ设备) 上实现了量子GAN,鉴于GAN在图像生成等应用上的强大性能,这有望实现图像生成的“量子霸权”,也即用量子计算机生成图像比经典计算机更快更强。

结合MICRO 2017的最佳论文奖研究,或许能够加速清华大学这项工作实现图像量子霸权。想一想,不是很令人激动吗?

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