Шум — не помеха: в НИТУ МИСИС оптимизировали квантовые алгоритмы

Исследователи Университета МИСИС разработали новый протокол для квантовых вычислений, улучшающий поиск оптимальных решений. Подход основан на целенаправленном запуске специальных каналов шума. В перспективе разработка позволит повысить точность и скорость вычислений.

Лаборатория квантовых информационных технологий

Задачи квантового машинного обучения, несмотря на большой потенциал, сталкиваются с серьезными трудностями при тренировке и оптимизации. Из-за множества возможных решений, не все из которых оптимальны, алгоритм может «застревать» так и не доходя до лучших решений. Протокол, разработанный учёными НИТУ МИСИС, позволит регулировать оптимизационные ландшафты при помощи специальных каналов шума.

Обычно шум препятствует эффективной работе квантовых алгоритмов. Любое взаимодействие с окружающей средой — случайные колебания температуры или электромагнитных полей — приводят к ошибкам в вычислениях. Эксперты продемонстрировали, что использование специальных каналов шума значительно сглаживает мелкомасштабные флуктуации функции потерь и позволяет находить более качественные решения.

«Когда мы тренируем модель, будь то классическая нейросеть или квантовый алгоритм, у неё есть функция потерь. Это мера того, насколько её подход к решению задачи неверный: чем выше потери, тем хуже. Параметров модели может быть много, например, вращения, фазы, вес и т. п. Каждая комбинация этих параметров даёт свой результат и функция потерь присваивает этому результату число — „высоту“. Представьте: вы стоите на горе и пытаетесь спуститься к самой низкой точке. Высота указывает, как далеко вы от цели. На пути встречается множество мелких ям и впадин и в них можно легко застрять, так и не добравшись до цели. Обычно так и происходит — мы блуждаем и попадаем в локальные ловушки. Наш метод похож на то, как если бы ямы засыпали песком. Он заполняет мелкие впадины, выравнивая поверхность, и путь становится проще: мы больше не задерживаемся и можем двигаться дальше. Таким образом, добавление шума — регуляризация — сглаживает ландшафт и значительно упрощает поиск оптимального решения», — отметил к.ф.-м.н. Никита Немков, старший научный сотрудник лаборатории квантовых информационных технологий НИТУ МИСИС.

Протокол предусматривает создание определённого количества шума для определенных элементов в квантовой схеме. В результате функция потерь сглаживается. Учёные проверили алгоритм на тестовых задачах и квантовой свёрточной нейросети. В обоих случаях протокол улучшил результат: шанс найти правильное решение оказался в несколько раз выше по сравнению с традиционными подходами. С подробными результатами исследования можно ознакомиться в научном журнале Physical Review A (Q1).

«Сложность обучения вариационных квантовых алгоритмов и моделей квантового машинного обучения хорошо известна. Предложенный нами протокол может быть объединен с существующим методом смягчения локальных минимумов — квантовым оптимизатором естественного градиента, а также может дополнить набор методов оптимизации функций квантовых потерь. Техническая реализация протокола не требует большого количества дополнительных ресурсов и может быть использована как в классических симуляторах квантовых цепей, так и на реальных квантовых устройствах», — сказал PhD Алексей Фёдоров, директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС, руководитель научной группы РКЦ «Квантовые информационные технологии».

Исследование проведено при поддержке Российского научного фонда (грант № 23-71-01095),
а также в рамках реализации стратегического технологического проекта НИТУ МИСИС «Квантовый интернет» по программе Минобрнауки России «Приоритет-2030».

Директор Института биомедицинской инженерии Фёдор Сенатов на визионерской сессии «Прекрасное не далеко. Квантовый мир завтрашнего дня»Директор Института биомедицинской инженерии Фёдор Сенатов на визионерской сессии «Прекрасное не далеко. Квантовый мир завтрашнего дня»