Quantum Machine Learning (QML)

Wprowadzenie

Quantum Machine Learning (QML) to dziedzina na styku informatyki kwantowej i uczenia maszynowego. Wykorzystuje właściwości mechaniki kwantowej — takie jak superpozycja, splątanie i interferencja — do potencjalnego przyspieszenia lub ulepszenia klasycznych algorytmów uczenia maszynowego.

Podstawowe koncepcje

• Qubit – jednostka informacji kwantowej (może istnieć w superpozycji stanów 0 i 1)

• Superpozycja – możliwość jednoczesnego przetwarzania wielu stanów

• Splątanie – korelacja między qubitami, umożliwiająca złożone obliczenia

• Variational Quantum Algorithms (VQA) – hybrydowe podejście klasyczno-kwantowe

Główne algorytmy QML

• QSVM (Quantum Support Vector Machine) – kwantowa wersja SVM

• Quantum Neural Networks (QNN) – sieci neuronowe oparte na obwodach kwantowych

• VQE (Variational Quantum Eigensolver) – znajdowanie wartości własnych Hamiltonianu

• QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) – rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych

• Quantum Boltzmann Machines i Quantum Generative Models

Zalety i potencjał

• Eksponencjalne przyspieszenie w niektórych zadaniach (np. optymalizacja, wyszukiwanie w dużych przestrzeniach)

• Lepsza reprezentacja złożonych struktur danych

• Potencjał w chemii kwantowej, odkrywaniu leków i optymalizacji finansowej

• Hybrydowe modele klasyczno-kwantowe (najbardziej obiecujące w 2026 r.)

Wyzwania (stan na 2026)

• Ograniczona liczba qubitów i wysoki poziom szumów (NISQ era)

• Problem barren plateaus

• Wysokie koszty dostępu do sprzętu kwantowego

• Brak przewagi kwantowej (Quantum Advantage) w większości praktycznych zastosowań ML

office@freenetmedia.pl