Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning
The Rootsの東京公演
27日の金曜日、仕事納めの日にThe Rootsの来日公演に参加してきました。
2時間以上もMC無しでずっと演奏していました。
非常に楽しかったのですが、これは「コンサート」であり「ライブ」では無かったなという印象です。
筆者は、その場で客とのインタラクションを楽しむ「ライブ」が好きだったので、多分次があっても行かないかなと思います。
1月15日にはTinasheのライブが同じく豊洲PITであるのですが、Tinasheは5年半前の渋谷公演でも見たので期待できますね。
概要
Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning
written by Jun Qi, Chao-Han Yang, Samuel Yen-Chi Chen, Pin-Yu Chen
published on Thu, 14 Nov 2024
[Abstract]
Quantum machine learning (QML) is a rapidly growing field that combines quantum computing principles with traditional machine learning. It seeks to revolutionize machine learning by harnessing the unique capabilities of quantum mechanics and employs machine learning techniques to advance quantum computing research. This paper introduces quantum computing for the machine learning paradigm, where variational quantum circuits (VQC) are used to develop QML architectures on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. We discuss machine learning for the quantum computing paradigm, showcasing our recent theoretical and empirical findings. In particular, we delve into future directions for studying QML, exploring the potential industrial impacts of QML research.
[Abstract(翻訳)]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を融合させた急成長中の分野である。QMLは、量子力学の独自の能力を活用して機械学習を革新し、同時に機械学習の技術を活用して量子コンピューティングの研究を進展させることを目指している。本論文では、変分量子回路(VQC)を用いてノイズの多い中規模量子(NISQ)デバイス上でQMLアーキテクチャを開発する、機械学習の枠組みとしての量子コンピューティングを紹介する。また、量子コンピューティングの枠組みとしての機械学習についても議論し、最新の理論的および実証的な成果を紹介する。特に、QMLの研究における将来の方向性と、QML研究が産業界に及ぼす可能性のある影響を詳述する。
コンテンツ
古典機械学習から量子機械学習へ
深層ニューラルネットワーク(DNN)が自然言語処理やコンピュータビジョンといった分野で驚異的な成果を上げている一方で、医薬品開発や材料科学などの分野では、DNNが計算上のボトルネックに直面している。
機械学習の進化が進むにつれ、従来の計算技術ではその限界がより明確になり、これらの分野の進展を妨げている。
量子機械学習(QML)は、量子力学と機械学習を融合した分野であり、QMLの理論やアルゴリズムを活用することで、従来の機械学習モデルの計算効率を高めることが可能である。
しかし、量子コンピュータの現時点での制約を考慮すると、古典コンピュータと量子コンピュータを組み合わせたハイブリッド量子-古典ニューラルネットワークが広く使用されている。
この論文では、QMLの能力を向上させるために古典的な機械学習技術を活用することにも焦点を当てる。
これにより、データを表現する能力や新しい例に対する一般化能力が向上し、QMLの実世界への適用性を広げることを目指している。
変分量子回路
量子アルゴリズムは、ニューラルネットワークやボルツマンマシンなどを始め、多くの機械学習タスクを発展させられる。
量子回路の普遍近似定理によると、どんな連続関数も1量子ビットゲートと2量子ビットゲートの組み合わせで近似できる。
QMLパラダイムでは、角度を調整できるパウリ回転ゲートを用いて柔軟な量子回路を作る。
この角度を機械学習パラメータとして、特定のデータやタスクに合わせて調整する。
典型的な変分量子回路(VQC)は、角度エンコーディング、パラメータ付き量子回路(PQC)、そして測定ゲートによって構成される。
角度エンコーディングでは、古典データを量子状態に変換し、各量子ビットにパウリ回転ゲートを適用し、非線形関数による変換を通じてデータの特徴量をエンコードする。
PQCではエンコードされた量子状態を、CNOTゲートと調整可能な角度を持つパウリ回転ゲートで処理し、出力の量子状態を生成する。
最後に、出力された量子状態を測定し、観測可能な物理量の期待値を算出する。
量子強化学習
本研究で成功を収めたVQC構造ベースのQMLの応用例として、量子強化学習(QRL)がある。
強化学習エージェントとして、VQCモデルが量子コンピュータ(シミュレータ)上で処理される。
古典コンピュータは最適化手法を選択し、量子古典の相互作用をコントロールする。
QRLでは、経験再生とターゲットネットワークの2つの要素が重要となる。
MSEなどの目的関数を最小化するようにQRLを学習させる。
具体的な応用例としては、Frozen Lake問題やCart-Pole問題などがある。
量子畳み込みニューラルネットワーク
QCNNは量子系の並列性や量子もつれの特性を活用しており、より効率的な特徴抽出を可能にするため、古典的なCNNより優れていると言われている。
QCNNの応用の場の一つとして、音声信号の特徴抽出がある。
VQCアーキテクチャを使って、音声信号のメルスペクトログラムを量子特徴量に変換する量子畳み込みを構築する。
QCNNでエンコードした音声信号の特徴が、元のメルスペクトログラムやCNNでエンコードした特徴に比べて、より優れた表現力を持つことが示された。
機械学習技術で量子機械学習技術を向上させる
本研究では、機械学習技術を活用してQMLの発展を促進する方法についても議論する。
現在の量子コンピュータの制約を考慮しつつ、ハイブリッドな量子-古典アプローチと生成AIの応用に焦点を当てる。
ハイブリッド量子-古典ニューラルネットワーク
ハイブリッド量子-古典ニューラルネットワークは、古典ニューラルネットワークの能力と量子コンポーネントの潜在的な利点を組み合わせ、両者の強みを活かして複雑な問題に取り組むことを目的としている。
以前提案したテンソルトレインネットワーク(TTN)とVQCを統合した「TTN-VQC」という学習フレームワークは以下に示す。
これに加え、転移学習を利用してVQCの表現力をさらに高める「Pre+TTN-VQC」も提案する。
この方法だと、古典TTNモデルを事前学習したのち、VQCアーキテクチャに統合することで量子ビットの制約を緩和することができる。
「Pre+TTN-VQC」アーキテクチャは、既存の知識を活用しつつ、VQCの性能を向上させる。
また、テキスト分類の問題において、BERTとQCNNを統合したBERT-QCNNモデルで既存のモデルのパフォーマンスを凌駕する。
量子回路アーキテクチャ探索
量子回路アーキテクチャ探索(QCAS)は、特定のタスクに最適な量子回路を自動設計する手法である。
膨大な設計空間(量子ビットの数、ゲートの種類、接続性など)を探索し、性能・効率・リソース要件のバランスを取った回路を発見することを目指す。
拡散モデルなどの生成モデルを利用して量子回路を設計するアプローチを考える。
これにより、QPUを直接使用せず、設計段階で適切な回路構造を優先的に生成する。
また、強化学習を用いた量子回路の設計も有効である。
RLエージェントが量子回路設計案を生成・評価し、Accuracyなどの指標を報酬として最適な設計を探索する。
議論
本研究では、古典機械学習と量子コンピュータの交差について説明してきた。
しかし、これらの成果は全てシミュレーションの結果であり、より実用的な実験を行うには量子コンピュータの実機を用いる必要がある。
量子コンピュータのノイズの影響を考慮すると、これに対処するための戦略を考えなければならない。
例えば、ニューラルネットワークや強化学習を用いた量子誤り訂正コードの最適化や、生成モデルや異常検知の技術を用いたノイズの特性評価とモデリングなどが挙げられる。
感想
…、実験説明は？？？
実験結果の紹介をしているにもざっくりし過ぎていて、ChatGPTに考えてもらったんですか？というレベルの論文ですね。
もうちょっと具体的に書いて貰わないと、他の論文でもっと良いものなんていくらでもあると思うのですが。
年末にようわからん論文を読んでしまった感が凄いです。