Quantum Machine Learning ist eine Kombination aus maschinellem Lernen und Quantum-Computing-Technologien. Erfahre alles, was du darüber wissen musst, wie es funktioniert, welche Programmiersprachen es gibt und welche Cloud-Dienste es gibt.
Machine Learning und Quantencomputer sind zwei revolutionäre Technologien, die sich zu Beginn des neuen Jahrhunderts rasant entwickeln. Beide sind dazu bestimmt, die Welt und unser Leben zu verändern.
Maschinelles Lernen oder Machine Learning ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz, die es einem Computer ermöglicht, durch das Sammeln von Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern.
Anstatt programmiert zu werden, lernt das System also selbstständig wie ein Mensch.
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Beim Quantencomputer oder Quantum Computing geht es darum, die Phänomene der Quantenmechanik zu nutzen, um mathematische Berechnungen und Operationen durchzuführen. In der Theorie ist die Leistung eines Quantencomputers so hoch, dass er im Vergleich zu einem herkömmlichen Computer neue Möglichkeiten bietet.
So können diese Maschinen extrem komplexe Simulationen durchführen, neue Medikamente entwerfen, neue Materialien erfinden, indem sie Atome kartographieren… oder maschinelle Lernsysteme trainieren.
Wenn nämlich während der Aufgaben des maschinellen Lernens Datenpunkte in großem Maßstab projiziert werden, ist es für einen herkömmlichen Computer schwierig, so große Berechnungen durchzuführen. Die Operationen könnten zwar durchgeführt werden, aber das würde viele Stunden in Anspruch nehmen.
Durch die Überlagerung von Bits können Quantencomputer dieses Problem lösen und das maschinelle Lernen erheblich beschleunigen. Dies wird als „maschinelles Quantenlernen“ bezeichnet.
Wie funktioniert Quantum Machine Learning?
Quantum Machine-Learning kann auf jedem Quantencomputer durchgeführt werden, der über die Cloud zugänglich ist.
Du stellst zunächst die Anzahl der Versuche ein, die der Algorithmus durchführen soll, die Anzahl der Qubits, die die Schaltung haben soll (entsprechend der Anzahl der Merkmale des Datenbestands), und startest dann den Machine-Learning-Algorithmus mit Quantenverhalten.
Ein Quantencomputer kann wie ein neuronales Netz verwendet und trainiert werden, und neuronale Netze weisen Merkmale der Quantenphysik auf. Eine trainierte Quantencomputerschaltung kann verwendet werden, um den Inhalt von Bildern zu klassifizieren. Dazu wird das Bild in den physikalischen Zustand des Geräts codiert und es werden Messungen vorgenommen.
Quantum Machine Learning geht über die Verwendung von Quantencomputern zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens hinaus.
Ein Quantencomputer ist in der Lage, die erforderlichen Kontrollparameter selbst zu ändern, um bei der Ausführung einer bestimmten Aufgabe besser zu werden. Das Konzept des „Lernens“ wird also noch weiter getrieben.
Welche Programmiersprachen gibt es für Quantum Machine Learning?
Für Quanten-Machine-Learning werden hauptsächlich die Qiskit- und Pennylane-Bibliotheken von Python verwendet. Qiskit ist ein Open-Source-SDK, das die Arbeit mit Quantencomputern auf der Ebene von Impulsen, Schaltkreisen und Algorithmen ermöglicht. Es bietet Werkzeuge zur Erstellung und Manipulation von Quantenprogrammen und ermöglicht es, diese auf Prototypen von Quantengeräten auszuführen.
Pennylane seinerseits ermöglicht unter anderem die Änderung von Parametern innerhalb einer schrittweisen Abstiegsoptimierung. Dies wird als „gradueller Quantenabstieg“ bezeichnet. Die Bibliothek ist plattformübergreifend und lässt sich leicht in Qiskit integrieren.
Welche Quanten-Machine-Learning-Dienste gibt es?
Was sind Quanten-Machine-Learning-Dienste? IBM bietet seine Q Experience an: eine Online-Plattform, die den Zugriff auf verschiedene Prototypen von Quantenprozessoren über die Cloud ermöglicht.
Der Service beinhaltet einen Circuit Composer und unterstützt Python und Qiskit.
Rigetti Computing bietet die Forest Tool Suite an, die vollständig auf Quantencomputing ausgerichtet ist. Sie umfasst eine Programmiersprache und Entwicklungswerkzeuge.
Das kanadische Startup Xanadu schließlich bietet über die Cloud Zugang zu einem photonischen Quantenprozessor. Dieser kann Chips mit 8, 12 oder 24 Qubits unterstützen.
Bisher steckt das Quanten-Machine-Learning noch in den Kinderschuhen. Es gibt jedoch bereits einige sehr erfolgreiche Anwendungen und diese disruptive Technologie dürfte in Zukunft neue Möglichkeiten…
