Quantum Machine Learning
Quantum machine learning adalah kombinasi dari teknologi Machine Learning dan Quantum Computing. Cari tahu semua yang perlu Anda ketahui tentang cara kerjanya, bahasa pemrograman, dan layanan cloud yang ada.
Pembelajaran Mesin dan komputasi kuantum adalah dua teknologi revolusioner yang sedang booming di pergantian abad. Keduanya didedikasikan untuk mengubah dunia dan hidup kita.
Pembelajaran Mesin, atau Quantum Machine Learning, adalah subkategori kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan dengan mengumpulkan pengalaman. Jadi, alih-alih diprogram, sistem belajar secara mandiri seperti manusia.
Untuk bagiannya, komputasi kuantum atau Quantum Computing terdiri dari pemanfaatan fenomena mekanika kuantum untuk melakukan perhitungan dan operasi matematis. Secara teori, kekuatan komputer kuantum sedemikian rupa sehingga menawarkan kemungkinan baru dibandingkan dengan komputer klasik.
Tujuan Quantum Machine Learning adalah untuk mengajarkan mesin untuk melakukan tugas tertentu, tanpa memberikan instruksi eksplisit. Ini dibagi menjadi tiga keluarga utama: pembelajaran yang diawasi (mengajar dengan contoh), pembelajaran tanpa pengawasan (pengelompokan dan pengurangan dimensi) dan pembelajaran penguatan (coba-coba, behaviorisme).
Dengan demikian, mesin tersebut dapat memungkinkan untuk melakukan simulasi yang sangat kompleks, untuk merancang obat baru, untuk menemukan materi baru melalui pemetaan atom, atau untuk melatih sistem Pembelajaran Mesin.
Memang, ketika titik data diproyeksikan dalam skala besar selama tugas pembelajaran mesin, sulit bagi komputer biasa untuk melakukan perhitungan sebesar itu. Operasi dapat dilakukan, tetapi ini akan membutuhkan waktu berjam-jam.
Berkat superposisi bit, komputer kuantum memungkinkan untuk mengatasi masalah ini dan sangat mempercepat pembelajaran mesin. Ini adalah “Pembelajaran Mesin Kuantum”.
Bagaimana cara kerjanya?
Pembelajaran Mesin Quantum dapat dilakukan di komputer kuantum apa pun yang dapat diakses cloud. Kami mulai dengan mengonfigurasi jumlah upaya yang akan dilakukan algoritme, jumlah qubit yang akan dimiliki rangkaian (setara dengan jumlah karakteristik kumpulan data), lalu kami meluncurkan algoritme Pembelajaran Mesin dengan perilaku kuantum.
Komputer kuantum dapat digunakan dan dilatih seperti jaringan saraf, dan jaringan saraf memiliki fitur fisika kuantum. Sirkuit komputer kuantum terlatih dapat digunakan untuk mengklasifikasikan konten gambar. Untuk melakukan ini, gambar dikodekan ke dalam keadaan fisik perangkat dan pengukuran dilakukan.
Baca juga: New Technology | Teknologi Baru dan Semua Contoh Bidang Teknologi di Era Baru
Pembelajaran Mesin Quantum melampaui penggunaan komputer kuantum untuk memecahkan masalah pembelajaran mesin. Komputer kuantum mampu memodifikasi sendiri parameter kontrol yang diperlukan untuk menjadi lebih baik dalam pelaksanaan tugas tertentu. Oleh karena itu, konsep “belajar” diambil lebih jauh.
Konsep kuantum yang memengaruhi pembelajaran mesin
Pembelajaran mesin kuantum adalah sebuah pendekatan
interdisipliner yang menggabungkan pembelajaran mesin dan prinsip-prinsip fisika kuantum. Untuk memahaminya, mari kita lihat beberapa konsep dasar fisika kuantum yang berperan di sini:
Kuantum
Fisikawan Max Planck mengusulkan pada tahun 1900 bahwa pada tingkat subatomik, energi terkandung dalam paket-paket kecil dan terpisah yang disebut kuanta, yang berperilaku baik sebagai gelombang maupun partikel, tergantung pada lingkungannya pada saat itu. Dasar teori kuantum bertumpu pada pengamatan bahwa setiap saat partikel-partikel ini dapat berada dalam keadaan apa pun dan dapat berubah keadaan.
Qubit
Metode komputasi klasik yang kami gunakan saat ini beroperasi pada chip yang memproses semua data menggunakan 2 bit – 0 dan 1. Bahkan data atau algoritme paling kompleks yang Anda masukkan dipecah menjadi dua bit ini. Pembelajaran mesin kuantum, di sisi lain, menggunakan unit “qubit”, kependekan dari bit kuantum. Dalam fisika kuantum, qubit ini bisa berupa elektron atau proton yang mengorbit di sekitar inti atom.
Hamparan
Partikel kuantum atau Qubit ini dapat eksis sebagai 0 dan 1 pada saat yang bersamaan. Ini adalah fenomena yang dikenal sebagai Layering. Pada dasarnya, ini berarti bahwa sebuah partikel dapat eksis dalam beberapa keadaan kuantum dan ketika ditempatkan di bawah pengawasan, yaitu ketika mencoba mengukur posisinya, ia mengalami perubahan dan superposisinya hilang.
Belitan
qubit yang berbeda berinteraksi satu sama lain pada atom sedemikian rupa sehingga keadaan satu partikel tidak dapat dijelaskan secara independen dari partikel lain. Jadi, bahkan ketika partikel dipisahkan oleh jarak yang jauh, mereka berkomunikasi satu sama lain dengan cara yang berkorelasi.
Apa itu bahasa pemrograman pembelajaran mesin kuantum?
Mereka terutama menggunakan perpustakaan Qiskit dan Pennylane Python. Qiskit adalah SDK open source untuk bekerja dengan komputer kuantum pada tingkat pulsa, sirkuit, dan algoritme. Ini menawarkan alat untuk membuat dan memanipulasi program kuantum dan memungkinkan mereka untuk dijalankan pada perangkat kuantum prototipe.
Untuk bagiannya, Pennylane memungkinkan khususnya untuk membuat perubahan parameter dalam optimasi penurunan bertahap. Ini kemudian disebut sebagai “penurunan bertahap kuantum”. Pustaka ini bersifat lintas platform dan mudah diintegrasikan dengan Qiskit.
Apakah layanan pembelajaran mesin kuantum?
Sudah ada beberapa layanan untuk melakukan pembelajaran mesin kuantum. IBM menawarkan Q Experience: platform online yang memungkinkan akses ke berbagai prototipe prosesor kuantum melalui Cloud. Layanan ini mencakup komposer sirkuit, dan mendukung Python dan Qiskit.
Untuk bagiannya, Rigetti Computing menawarkan rangkaian alat Forest yang sepenuhnya didedikasikan untuk komputasi kuantum. Ini menyatukan bahasa pemrograman dan alat pengembangan.
Terakhir, startup Kanada Xanadu memberikan akses ke prosesor kuantum fotonik melalui Cloud. Yang terakhir dapat mendukung 8, 12 atau 24 chip qubit.
Untuk saat ini, pembelajaran mesin kuantum masih dalam tahap awal. Namun, beberapa aplikasi sudah sangat sukses dan teknologi yang mengganggu ini seharusnya menawarkan peluang baru di masa depan…
Jadi bagaimana semua angka ini menjadi pembelajaran mesin?
Memahami fisika kuantum materi dapat membantu mengembangkan perangkat keras kuantum tujuan khusus atau komputer baru yang lebih unggul dari yang kita miliki sekarang dalam hal jumlah data yang dapat mereka proses per detik dan jenis komputasi yang dapat mereka selesaikan. Komputer kuantum menawarkan keuntungan komputasi yang luar biasa karena dapat mengklasifikasikan objek ke dalam dimensi ke-n, suatu prestasi yang tidak mungkin dicapai pada komputer klasik normal. Menggunakan prinsip pelapisan dan keterjeratan yang dijelaskan di atas, perangkat ini mengemas daya komputasi yang luar biasa.
Jika Anda sudah terkesan dengan perangkat keras seperti ASIC (sirkuit terintegrasi khusus aplikasi) dan FPGA (array gerbang yang dapat diprogram di lapangan) untuk membantu pembelajaran mesin, bersiaplah untuk mengalami kinerja yang tertata dengan baik, unggul dengan pembelajaran mesin kuantum. Chip kuantum dapat digunakan untuk memetakan algoritma komputer yang fenomenal untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Saat para pendukung komputasi kuantum membuat kemajuan yang menjanjikan di bidang pembuatan bahan kimia dan obat-obatan baru dengan teknologi ini, penggemar pembelajaran mesin membayangkan masa depan di mana algoritme kompleks dapat memetakan sirkuit otak, memecahkan kode susunan genetik, membangun infrastruktur khusus yang menggabungkan biometrik dan perangkat IOT untuk mengaktifkan tinggi -perangkat keamanan tingkat, dan bahkan membuka penemuan baru yang fenomenal tentang alam semesta yang luas dan misterius. Ya, pembelajaran mesin kuantum dapat memfasilitasi pemetaan triliunan neuron yang bekerja di otak kita sekaligus.
Beberapa proses pembelajaran mesin saat ini yang dapat dipercepat oleh pembelajaran mesin kuantum adalah:
Aljabar linier
dalam hal melakukan perhitungan aljabar linier, komputer kuantum dapat mempercepat pandangan secara eksponensial. Gerbang kuantum dapat menjalankan matriks besar secara eksponensial dengan vektor yang sama besar dengan kecepatan tinggi dalam satu operasi, membantu menciptakan model pembelajaran mesin dari algoritme kuantum. Ini sangat mengurangi biaya serta waktu yang terkait dengan perhitungan aljabar linier.
Optimasi
baik fisikawan, kimiawan, atau ilmuwan data, semua orang berusaha menemukan cara untuk mencapai titik energi terendah dalam lanskap energi dimensi tinggi. Dalam dunia komputasi kuantum adiabatik dan anil kuantum, pengoptimalan adalah prioritas semua orang. Pembelajaran mesin kuantum dapat memiliki jejak yang kuat dalam pengoptimalan, yang juga merupakan salah satu tugas pertama yang dicoba oleh fisikawan dalam konteks pembelajaran mesin kuantum.
Evaluasi inti
Pembelajaran mesin kuantum dapat digunakan untuk melakukan evaluasi kernel dengan memasukkan perkiraan dari komputer kuantum yang dapat dimasukkan ke dalam metode kernel standar. Sementara pelatihan model dan inferensi perlu dilakukan di mesin vektor dukungan standar, penggunaan mesin vektor dukungan kuantum tujuan khusus dapat membantu mempercepat proses. Ketika ruang fitur berkembang, fungsi kernel dalam komputasi klasik menjadi mahal secara komputasi untuk diperkirakan. Di sinilah algoritma kuantum masuk. Sifat kuantum seperti keterjeratan dan interferensi membantu menciptakan ruang keadaan kuantum masif yang dapat sangat meningkatkan evaluasi nukleus.
Pembelajaran yang mendalam
Pembelajaran mendalam adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang paling berdampak akhir-akhir ini. Komputer kuantum dapat membuat pembelajaran mendalam menjadi lebih dalam dengan memecahkan masalah kompleks yang tidak dapat dipecahkan pada komputer klasik. Dalam percobaan untuk melatih mesin Boltzmann yang dalam, peneliti Microsoft menggunakan model kuantum dan menemukan bahwa mereka tidak hanya dapat melatih mesin Boltzmann lebih cepat, tetapi juga mencapai kerangka pembelajaran mendalam yang jauh lebih lengkap daripada yang tidak dapat dihasilkan oleh komputer konvensional.
Kesimpulan
Potensi sebenarnya dari pembelajaran mesin kuantum akan mulai terwujud dalam beberapa tahun, tetapi sudah, kemajuan signifikan sedang dibuat ke arah ini dalam algoritma pembelajaran. Otomatisasi kuantum berkualitas tinggi akan memungkinkan para ilmuwan untuk mengembangkan metode yang sama sekali baru untuk meningkatkan kehidupan dan memfasilitasi solusi yang sampai sekarang hanya dapat dibayangkan.
Bacaan Lainnya
- Contoh Bisnis Plan – Cara Membuat Rencana Bisnis
- Analisis Pesaing – Competitor Analysis dalam Bisnis dan Contohnya – Cara Melakukan Analisis Pesaing atau Analisis Kompetitif
- HP Saya Disadap | Bagaimana saya tahu jika ponsel saya dipantau?
- 10 Cara Menjadi Pengusaha Sukses dan Bisnis Anda Menjadi Lebih Lancar
- 15 Faktor Kegagalan Dalam Bisnis atau Wirausaha
- Krisis Ekonomi – Krisis Keuangan (Finansial) – Pengertian, Perbedaan, Tanda, Contoh, Persiapan
- Analisis SWOT Metode Perencanaan Strategis Bisnis dan Contohnya
- Rumus Modal, Laba Rugi, Neraca (Financial statement) dalam Akuntansi – Laporan Keuangan
- Laporan Perubahan Modal – Pengertian dan Contoh
- Jenis Pajak-Pajak, Tarif, Manfaat Pajak di Indonesia
- Cara Menghitung IRR (Internal Rate of Return) dan NPV (Net Present Value) & Contoh Soal beserta Jawabannya
- Nilai Masa Uang – Time Value of Money (TVM) – Soal dan Jawaban
- Contoh Surat Pernyataan Bersalah & Surat Pernyataan Siap Menerima Sanksi
- Manfaat Perusahaan Go Public – Keuntungan Kerugian dan Contoh
- Cara Impor Barang dari China atau Luar Negeri – Yang perlu Anda ketahui sebelum menjadi importir
- Coping Stress adalah cara untuk individu untuk mengatasi stress – Cara mengatasi stres selama wabah Coronavirus
- Manajemen Krisis: 4 Aturan Dasar Untuk Berkomunikasi dan Contohnya
- Bitcoin Uang Elektronik, Informasi, Sejarah, Transaksi, Cara Daftar Bitcoin Indonesia
- Uang Rupiah Negara Indonesia – Sejarah Nilai Tukar Rupiah Terhadap USD
- Kehancuran Ekonomi (Economic collapse) – Apa Yang Terjadi? – Contoh, Tanda, Persiapan
Sumber bacaan: CleverlySmart, Pennylane, Google AI Blog, Nature
Sumber foto: Author: Mike MacKenzie / Wikimedia Commons (CC BY 2.0)
Title (judul) : Artificial Intelligence & AI & Machine Learning. Artificial intelligence and machine learning are increasingly big news. Want to write an article on AI or computers getting smarter? This image could suit it. www.vpnsrus.com
Sumber foto: Flickr (CC BY 2.0)
Pinter Pandai “Bersama-Sama Berbagi Ilmu”
Quiz | Matematika | IPA | Geografi & Sejarah | Info Unik | Lainnya | Business & Marketing
