Cos’è l’apprendimento automatico quantistico? Guida per principianti al QML

La fisica quantistica promette grandi cambiamenti in molti campi, compreso l’apprendimento automatico, almeno in teoria. In realtà, l’apprendimento automatico quantistico è ancora in gran parte teorico e ha molta strada da fare prima che diventi pratico per un’applicazione diffusa.

Quando e se i computer quantistici diventeranno più fattibili e accessibili, aumenteranno notevolmente la velocità di elaborazione dell’apprendimento automatico e apriranno molte possibilità per nuovi tipi di apprendimento automatico. Pertanto, è importante capire cos’è l’apprendimento automatico quantistico, come funziona teoricamente, come si confronta con l’apprendimento automatico classico e quali sfide ci attendono per il futuro del machine learning quantistico.

Sommario

Per comprendere cos’è l’apprendimento automatico quantistico, dobbiamo prima comprendere separatamente l’apprendimento automatico e la meccanica quantistica.

L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che utilizza dati, algoritmi e software per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono la conoscenza nel tempo. D’altra parte, l’informatica quantistica è un campo tecnologico all’avanguardia che utilizza i principi della meccanica quantistica per risolvere problemi che sono troppo complicati per essere gestiti dai computer classici.

Pertanto, l’apprendimento automatico quantistico combina efficacemente questi due campi per creare computer in grado di operare e apprendere su una scala ben oltre quella dell’apprendimento automatico “ordinario”.

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Poiché i computer quantistici stanno diventando realtà solo ora, è importante sottolineare che la maggior parte della ricerca sugli aspetti pratici dell’apprendimento automatico quantistico è al momento ipotetica. La maggior parte di ciò che sappiamo attualmente si basa su proposizioni su come dovrebbe funzionare l’apprendimento automatico quantistico, partendo dal presupposto che alla fine potremo costruire computer quantistici fattibili e convenienti.

Nel calcolo classico, due bit classici possono assumere uno dei quattro stati: 00 o 01 o 10 o 11. Ciò significa che ciascuna coppia di bit può rappresentare solo una singola combinazione binaria in un dato momento.

Tuttavia, nell’informatica quantistica, un singolo bit quantistico (qubit) può esistere simultaneamente. Ciò significa che una singola coppia di qubit interagenti può salvare tutte e quattro le configurazioni binarie contemporaneamente, consentendo calcoli molto più complessi e potenti. Questa sovrapposizione consente al sistema quantistico di risolvere equazioni complesse in modo più rapido ed efficiente rispetto al calcolo classico.

Il machine learning quantistico offre molteplici potenziali vantaggi rispetto al machine learning tradizionale.

In primo luogo, i sistemi quantistici possono creare modelli strani, insoliti o controintuitivi che non è possibile creare su un computer classico privo della capacità di stranezza quantistica. Ciò significa che i sistemi quantistici possono riconoscere modelli che vanno oltre i limiti di un sistema informatico classico.

I sistemi quantistici offrono anche l’opportunità di un’elaborazione parallela che non è possibile su un computer classico. I sistemi quantistici possono raggiungere questo obiettivo perché una coppia di qubit può salvare tutte e quattro le possibili configurazioni contemporaneamente, mentre una singola coppia di bit tradizionali può salvare solo una configurazione binaria alla volta. Non solo le operazioni stesse sono più veloci, ma i programmi di apprendimento automatico quantistico possono anche eseguire più operazioni contemporaneamente per accelerare ulteriormente le cose.

Questa velocità e l’elaborazione parallela avranno un grande impatto sulla velocità con cui i programmi di apprendimento automatico potranno avanzare. Parte della limitazione dell’apprendimento automatico in questo momento è che i computer classici possono elaborare le informazioni solo così rapidamente. Gli algoritmi di apprendimento automatico, per estensione, possono apprendere solo così velocemente. L’informatica quantistica porterà a aumenti significativi delle velocità di elaborazione che consentiranno all’apprendimento automatico di avanzare a un ritmo molto più rapido di quello attualmente supportato dall’informatica classica.

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Sebbene l’apprendimento automatico quantistico sia un campo molto promettente, deve affrontare molteplici sfide.