| cyqdesign | 2018-02-06 23:03 |
量子算法可以讓人工智能更快[attachment=81945] 研究團(tuán)隊提出的這種新型的量子線性系統(tǒng)算法發(fā)表在《物理評論快報》雜志上。在未來，這種算法可能有助于處理數(shù)字問題等各種各樣的商品定價，社會網(wǎng)絡(luò)和化學(xué)結(jié)構(gòu)等實際問題。 “這類先前的量子算法本來是設(shè)計用來解決某種特性的實際應(yīng)用問題的。如果我們要實現(xiàn)其他數(shù)據(jù)量子加速，我們需要升級我們算法，”Zhikuan Zhao說，他是這個研究工作的通訊作者。” 第一個量子線性系統(tǒng)的算法是在2009由一組不同的研究人員提出的。這種算法目前開始應(yīng)用研究于量子形式的機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能。 線性系統(tǒng)的算法工作在一個大的矩陣數(shù)據(jù)中。例如，一個交易者可能試圖預(yù)測商品的未來價格。矩陣可以捕捉價格運動在時間和數(shù)據(jù)的功能，可能會影響這些價格的歷史數(shù)據(jù)，如貨幣匯率。該算法計算每個特征是多么強烈的與另一個'反相'矩陣。這些信息可以被用來預(yù)測未來。 “有很多涉及到的計算分析的矩陣。當(dāng)數(shù)據(jù)的矩陣超越10000乘以10000時，這種矩陣大小對于傳統(tǒng)電腦來說就很難計算了，”Zhao解釋道。“這是因為計算步數(shù)會隨著矩陣中元素的個數(shù)迅速增加，矩陣的大小每增加一倍，計算機(jī)所需要的計算長度要增加八倍。” 2009年的時候開發(fā)的算法能更好地應(yīng)對更大的矩陣，但只有當(dāng)其中的數(shù)據(jù)是稀疏的情況下才可以。在這些案例中，有元素之間存在的限制關(guān)系，這往往是不現(xiàn)實的真實數(shù)據(jù)。Zhao，Prakash和wossnig開發(fā)的新算法相比古典的和之前的量子版本速度更快，而沒有對于數(shù)據(jù)緊密程度的限制。 作為一個粗略的指導(dǎo)，對于一個10000平方的矩陣，經(jīng)典算法要有一千億次的計算步驟，第一次開發(fā)的量子算法所需的幾千次的步驟在新的量子算法下只需要幾百步數(shù)。這總新型算法是依賴于一種稱為量子奇異值估計技術(shù)。 已經(jīng)有一些早期的小型量子計算機(jī)原理演示模型用來證實量子線性系統(tǒng)算法的可行性。Zhao和他的同事們希望也能用一些實驗組的工作實現(xiàn)這種新型算法原理的演示證明。他們還想做的實現(xiàn)算法所需的努力進(jìn)行了充分的分析，檢查可能會產(chǎn)生的費用。 為了展示一個真實的量子優(yōu)于經(jīng)典算法將需要更大的量子計算機(jī)。Zhao估計，“我們可能在未來三到五年內(nèi)，或許可以使用實驗室中的硬件設(shè)備實現(xiàn)一些有意義的量子人工智能應(yīng)用計算。”  原文來源：https://phys.org/news/2018-02-quantum-algorithm-ai-faster.html（實驗幫譯）
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