中科大成功研發(fā)新型量子機器學(xué)習技術(shù)，實(shí)現數據特征提取

該技術(shù)能夠提升機器學(xué)習的效率和效果，未來(lái)有望在較大規模量子處理器上得到應用。

近日，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)中國科學(xué)院微觀(guān)磁共振重點(diǎn)實(shí)驗室杜江峰、王亞、李兆凱等人在量子機器學(xué)習研究中取得重要進(jìn)展，研發(fā)出新型量子特征提取算法，實(shí)驗實(shí)現了對未知量子系統矩陣的分析與信息提取。

機器學(xué)習是人工智能的核心，為了成功完成特定任務(wù)，人工智能往往需要大量數據用于總結與分類(lèi)，這對計算機系統的存儲與處理能力提出了很高的要求。

而此次中科大研究的量子機器學(xué)習方向，可以將量子算法的并行加速特性應用于人工智能領(lǐng)域中，提升人工智能系統的效率與能力，有望在未來(lái)實(shí)現基于量子系統的人工智能。

使用量子算法進(jìn)行特征提取的理論思路最早于2014年提出，但其原始設想基于量子相位估計算法，需要大量量子比特作為輔助寄存器，因此一直未能在真實(shí)實(shí)驗體系中予以實(shí)現。

為解決這一限制，研究團隊開(kāi)發(fā)出新型基于共振的量子主成分分析技術(shù)，將輔助量子比特的需求降低到1個(gè)，大大降低實(shí)驗難度。

同時(shí)，為減少實(shí)際實(shí)驗中的噪聲干擾，該技術(shù)還可以結合量子相干保護手段，有利于在實(shí)際量子處理器物理平臺上達到高精度與高效率的量子計算。

據了解，杜江峰院士團隊自2012年以來(lái)率先開(kāi)展了量子人工智能的實(shí)驗研究，相關(guān)工作如：量子手寫(xiě)識別，是量子人工智能應用于實(shí)際問(wèn)題的最早案例，展示了量子技術(shù)加速人工智能問(wèn)題的潛力；特征值檢測、線(xiàn)性方程組求解等技術(shù)為機器學(xué)習中的數據運算提供了快速有效的量子方法。

該成果已發(fā)表在近期的Science Advances上。另外此次研發(fā)的新技術(shù)可以實(shí)現對數據預處理過(guò)程的量子加速，高效率提取出量子數據矩陣中的關(guān)鍵特征，用于后續進(jìn)一步分類(lèi)與識別。

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！