Квантовое машинное обучение (QML) — это новая область на стыке квантовых вычислений и машинного обучения. Он сочетает в себе потенциал квантовых вычислений для решения сложных проблем с методами машинного обучения, основанными на данных, что позволяет находить творческие решения сложных проблем.
QML предлагает уникальный подход к машинному обучению, используя принципы квантовой физики, такие как суперпозиция, запутанность и туннелирование. Он связан с традиционными подходами машинного обучения, но оптимизирован для обеспечения повышенной производительности и масштабируемости для определенных задач.
Алгоритмы QML используют способность квантовых систем представлять данные в нескольких состояниях одновременно, что делает их особенно подходящими для таких задач, как поиск, оптимизация и моделирование сложных шаблонов данных. Ожидается, что он сыграет важную роль в таких областях, как искусственный интеллект и автоматизированное принятие решений.
QML также может решать такие проблемы, как обобщение и соответствие изменяющимся данным. Кроме того, успешное решение крупномасштабных задач может быть достигнуто за считанные минуты или часы. Обычно некоторые проблемы, которые невозможны с помощью классических подходов, таких как квантово-химическое моделирование и финансовый анализ, можно решить с помощью QML.
В области QML проводится все больше исследований с потенциалом для ряда приложений как в научной, так и в коммерческой сферах. Ожидается, что в ближайшие годы QML будет в авангарде решения проблем и исследований.
