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
Powiązane pojęcia
Quantum Computing • NISQ • Variational Quantum Algorithms • QSVM • VQE • QAOA • Quantum Neural Networks • Quantum Supremacy