Was ist Quantenmaschinelles Lernen? QML-Anfängerleitfaden

Die Quantenphysik verspricht große Veränderungen für viele Bereiche, darunter auch das maschinelle Lernen – zumindest theoretisch. In Wirklichkeit ist das maschinelle Quantenlernen noch weitgehend theoretisch und hat noch einen langen Weg vor sich, bis es praktisch für eine breite Anwendung wird.

Wenn Quantencomputer praktikabler und zugänglicher werden, werden sie die Geschwindigkeit der maschinellen Lernverarbeitung erheblich steigern und viele Möglichkeiten für neue Arten des maschinellen Lernens eröffnen. Daher ist es wichtig zu verstehen, was quantenmechanisches Lernen ist, wie es theoretisch funktioniert, wie es im Vergleich zum klassischen maschinellen Lernen abschneidet und welche Herausforderungen für die Zukunft des Quanten-ML bereitstehen.

Inhaltsverzeichnis

Um zu verstehen, was quantenmaschinelles Lernen ist, müssen wir zunächst maschinelles Lernen und Quantenmechanik getrennt verstehen.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, die Daten, Algorithmen und Software verwendet, um die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen im Laufe der Zeit Wissen lernen. Andererseits ist Quantencomputing ein hochmodernes Technologiefeld, das die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Probleme zu lösen, die für klassische Computer zu kompliziert sind.

Somit kombiniert das quantenmechanische Lernen diese beiden Bereiche effektiv, um Computer zu schaffen, die in einem Ausmaß arbeiten und lernen können, das weit über das des „normalen“ maschinellen Lernens hinausgeht.

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Da Quantencomputer gerade erst Realität werden, ist es wichtig zu betonen, dass der Großteil der Forschung zu den Grundlagen des Quantenmaschinellen Lernens derzeit hypothetisch ist. Das meiste, was wir derzeit wissen, basiert auf Vorschlägen darüber, wie quantenmechanisches Lernen funktionieren sollte, vorausgesetzt, dass wir irgendwann realisierbare und erschwingliche Quantencomputer bauen können.

Beim klassischen Rechnen können zwei klassische Bits einen von vier Zuständen annehmen: 00 oder 01 oder 10 oder 11. Das bedeutet, dass jedes Bitpaar zu einem bestimmten Zeitpunkt nur eine einzige Binärkombination darstellen kann.

Beim Quantencomputing kann jedoch gleichzeitig ein einzelnes Quantenbit (Qubit) existieren. Dies bedeutet, dass ein einzelnes Paar interagierender Qubits alle vier binären Konfigurationen gleichzeitig speichern kann, was wesentlich komplexere und leistungsfähigere Berechnungen ermöglicht. Diese Überlagerung ermöglicht es dem Quantensystem, komplexe Gleichungen im Vergleich zum klassischen Rechnen schneller und effizienter zu lösen.

Quantenmaschinelles Lernen bietet mehrere potenzielle Vorteile gegenüber herkömmlichem maschinellen Lernen.

Erstens können Quantensysteme seltsame, ungewöhnliche oder kontraintuitive Muster erzeugen, die auf einem klassischen Computer, dem die Fähigkeit zur Quantenverrücktheit fehlt, nicht möglich sind. Das bedeutet, dass Quantensysteme Muster erkennen können, die über die Grenzen eines klassischen Computersystems hinausgehen.

Quantensysteme bieten zudem die Möglichkeit einer Parallelverarbeitung, die auf einem klassischen Computer nicht möglich ist. Quantensysteme können dies erreichen, weil ein Qubit-Paar alle vier möglichen Konfigurationen gleichzeitig speichern kann, während ein einzelnes Paar traditioneller Bits jeweils nur eine binäre Konfiguration speichern kann. Nicht nur, dass die Vorgänge selbst schneller ablaufen, sondern Quantenmaschinenlernprogramme können auch mehrere Vorgänge gleichzeitig ausführen, um die Abläufe noch weiter zu beschleunigen.

Diese Geschwindigkeit und parallele Verarbeitung werden einen großen Einfluss auf die Geschwindigkeit haben, mit der maschinelle Lernprogramme voranschreiten können. Ein Teil der Einschränkungen beim maschinellen Lernen besteht derzeit darin, dass klassische Computer Informationen nur so schnell verarbeiten können. Algorithmen für maschinelles Lernen können im weiteren Sinne nur begrenzt schnell lernen. Quantencomputing wird zu erheblichen Steigerungen der Verarbeitungsgeschwindigkeit führen, wodurch maschinelles Lernen viel schneller voranschreiten kann, als es die klassische Computertechnologie derzeit unterstützt.

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Obwohl das maschinelle Quantenlernen ein sehr vielversprechendes Gebiet ist, steht es doch vor mehreren Herausforderungen.

Das größte und offensichtlichste Hindernis besteht darin, dass Quantencomputer zu diesem Zeitpunkt noch weitgehend theoretisch sind und brauchbare Hardware noch nicht verfügbar ist. Bis dieses Hindernis überwunden ist, werden alle Quantenfelder – einschließlich des maschinellen Quantenlernens – weiterhin weitgehend ungetestet in ihrer praktischen Anwendbarkeit bleiben.

Auch klassische Rechendaten müssen in einer quantenmechanischen Form kodiert werden, die der Quantencomputer verarbeiten kann, was eine weitere große Herausforderung darstellt. Dies wird hypothetisch über Integrationen wie qRAM erfolgen, aber diese Hardware-Integrationen wurden noch nicht gelöst.

Alle Formen des Quantencomputings sind vielversprechend, aber es bleibt abzuwarten, wie viel in der Praxis umgesetzt werden kann.

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