中国科大首次实现量子机器学习算法
中国科学技术大学潘建伟教授及其同事陆朝阳、刘乃乐等组成的研究团队在国际上首次实现量子机器学习算法。日前,国际权威物理学期刊《物理评论 快报》发表了这一论文[Phys. Rev. Lett. 114, 110504 (2015)]。这是量子计算应用于大数据分析和人工智能领域的开创 性实验工作。 机器学习是人工智能的核心,通过使机器模拟人类学习行为,智能化地从过去的经历中获得经验,从而改善其整体性能,重组内在知识结构,并对未知事件进行准确的推断。机器学习在科学和工程诸多领域都有着非常广泛的应用,例如金融分析、数据挖掘、生物信息学、医学诊断等。生活中常见的一些智能系统也广泛使用机器学习算法,例如电子商务、手写输入、邮件过滤等。 随着大数据时代的到来,人类产生的电子数据正在以每两年翻一番的增幅爆炸式增长。据估计,人类在过去三年间产生的数据总量超过了之前几千年产生的数据总量。另一方面,随着后摩尔时代的到来,经典计算机芯片尺寸难以进一步缩小,计算速度的进一步提升受到限制,科学家预测机器学习等大数据分析任务在未来或面临大数据爆炸式增长的巨大挑战。 应对这一挑战,欧美主要发达国家政府和高科技公司已经在积极整合研究力量和资源,抢滩布局,力争在量子信息技术应用方面占据先机。例如,2013年,美国国家航空航天局和Google联合成立了量子人工智能实验室。2014年,英国牛津大学、诺基亚公司、和全球最大军火供应商洛克希德马丁公司合建了量子优化和机器学习中心。 2013年,美国麻省理工学院(MIT)塞斯·罗伊德(Seth Lloyd)教授提出理论预言,利用量子系统在处理高维向量上的并行计算优势,可以为机器学习带来指数量级的加速,将能远远超越现有经典计算机的运算速度。理论估计,计算两个亿亿亿维向量的距离,用目前最快的、每秒钟亿亿次运算速度的经典计算机大概需要十年,而用GHz时钟频率的量子计算机则可需要不到1秒的时间。 |