Máy tính lượng tử: Phương pháp tiếp cận nghiên cứu khoa học của sinh viên

Chia sẻ: Tưởng Trì Hoài | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

6
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Máy tính lượng tử: Phương pháp tiếp cận nghiên cứu khoa học của sinh viên" trình bày một số khái niệm về điện toán lượng tử, các ưu nhược điểm, khó khăn khi xây dựng máy tính lượng tử. Đề xuất một vài hướng dẫn giúp sinh viên tiếp cận với công nghệ này. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Máy tính lượng tử: Phương pháp tiếp cận nghiên cứu khoa học của sinh viên

Kỷ yếu Hội thảo khoa học Khoa Công nghệ thông tin, năm 2024 MÁY TÍNH LƯỢNG TỬ: PHƯỚNG PHÁP TIẾP CẬN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN Đinh Huy Hoàng1,* 1 Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh * Email: hoangdh@huit.edu.vn Ngày nhận bài 14/04/2024; Ngày chấp nhận đăng: 20/05/2024 TÓM TẮT Điện toán lượng tử khai thác các nguyên lý của cơ học lượng tử để thực hiện các phép tính với tốc độ nhanh hơn theo cấp số nhân so với máy tính cổ điển. Máy tính lượng tử bao gồm các qubit, có thể tồn tại ở trạng thái chồng chất và vướng víu. Hoạt động lượng tử thao tác qubit thông qua các cổng lượng tử như cổng Hadamard và CNOT, cho phép xử lý song song và thao tác dữ liệu phức tạp. Các ứng dụng máy tính lượng tử trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm mật mã, tối ưu hóa, khoa học vật liệu và học máy. Máy tính lượng tử vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề không khả thi về mặt tính toán so với các hệ thống cổ điển, chẳng hạn như phân tích nhân tử số lớn một cách hiệu quả bằng thuật toán của Shor hoặc mô phỏng hệ thống lượng tử bằng các thuật toán lượng tử như Bộ giải mã riêng lượng tử biến thiên (VQE). Khi điện toán lượng tử tiếp tục phát triển, tác động tiềm tàng của nó đối với các ngành công nghiệp và ngành khoa học khác nhau ngày càng trở nên rõ ràng, mở đường cho những đột phá mang tính biến đổi về khả năng tính toán. Bài viết trình bày một số khái niệm về điện toán lượng tử, các ưu nhược điểm, khó khăn khi xây dựng máy tính lượng tử. Đề xuất một vài hướng dẫn giúp sinh viên tiếp cận với công nghệ này Từ khóa: Quantum Computing, Quantum Neural Networks, Quantum Machine Learning 1. TỔNG QUAN VỀ MÁY TÍNH LƯỢNG TỬ 1.1. Cách mạng hóa máy tính Điện toán lượng tử thể hiện sự thay đổi mang tính đột phá trong thế giới công nghệ, hứa hẹn sức mạnh và khả năng tính toán vô song vượt xa tầm với của máy tính cổ điển. Không giống như các máy tính truyền thống hoạt động bằng cách sử dụng bit làm đơn vị thông tin cơ bản (0 hoặc 1), máy tính lượng tử tận dụng các bit lượng tử hoặc qubit, có thể tồn tại đồng thời ở nhiều trạng thái do các nguyên tắc của cơ học lượng tử. 1.2. Phương thức hoạt động của máy tính lượng tử Cốt lõi của điện toán lượng tử là khái niệm chồng chập và vướng víu. Sự chồng chất cho phép các qubit tồn tại đồng thời ở trạng thái 0, 1 hoặc cả hai, làm tăng theo cấp số nhân sức mạnh xử lý và tính song song của các hệ lượng tử. Mặt khác, sự vướng víu cho phép các 160
Đinh Huy Hoàng qubit được kết nối với nhau theo cách mà trạng thái của một qubit tương quan trực tiếp với trạng thái của một qubit khác, bất kể khoảng cách vật lý giữa chúng. Khi tìm hiểu cấu tạo máy tính lượng tử, chúng ta tìm hiểu các nguyên tắc chồng chất và vướng víu, giải thích cách các bit lượng tử có thể tồn tại đồng thời ở nhiều trạng thái và cách các qubit vướng víu được kết nối với nhau theo cách thách thức logic cổ điển.[1] Song song, đó chúng ta khám phá cách áp dụng các phép biến đổi và phép toán lượng tử cho qubit để thực hiện các phép tính phức tạp và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.[1] 1.3. Các ứng dụng tiềm năng của máy tính lượng tử Các ứng dụng tiềm năng của điện toán lượng tử là rất lớn và có tính biến đổi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc giải quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp trong tài chính và hậu cần đến tăng tốc phát triển thuốc và mô hình hóa phân tử trong chăm sóc sức khỏe, máy tính lượng tử có tiềm năng cách mạng hóa các lĩnh vực dựa vào sức mạnh tính toán chuyên sâu. Ngoài ra, điện toán lượng tử hứa hẹn sẽ thúc đẩy trí tuệ nhân tạo, mật mã và khoa học vật liệu, mở ra một kỉ nguyên mới của đổi mới và khám phá. Quantum Machine Learning: Điện toán lượng tử có thể nâng cao các thuật toán học máy bằng cách cho phép tối ưu hóa, nhận dạng mẫu và phân tích dữ liệu nhanh hơn. Các mô hình học máy lượng tử có thể được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Một ví dụ đáng chú ý là Máy vector hỗ trợ lượng tử (QSVM), là một thuật toán lượng tử được thiết kế để phân loại các điểm dữ liệu thành các danh mục khác nhau. Máy vector hỗ trợ truyền thống (SVM) thường được sử dụng trong học máy cho các nhiệm vụ phân loại. Tuy nhiên, QSVM sử dụng các nguyên tắc tính toán lượng tử để thực hiện các nhiệm vụ phân loại với khả năng tăng tốc theo cấp số nhân so với các thuật toán SVM cổ điển. 2. PHƯƠNG THỨC HOẠT ĐỘNG VÀ LỢI ÍCH CỦA MÁY TÍNH LƯỢNG TỬ 2.1. Mã hóa dữ liệu Trong QSVM, các điểm dữ liệu được mã hóa thành trạng thái lượng tử được biểu thị bằng qubit, cho phép xếp chồng và xử lý thông tin song song. 2.1.1. Thủ thuật hạt nhân lượng tử: QSVM sử dụng thủ thuật hạt nhân lượng tử để tính toán hiệu quả các sản phẩm bên trong của các điểm dữ liệu trong không gian tính năng lượng tử có chiều cao hơn, cho phép phân loại dữ liệu chính xác. 2.1.2. Giao thoa lượng tử: Bằng cách khai thác hiệu ứng giao thoa lượng tử, QSVM có thể phân biệt giữa các loại điểm dữ liệu khác nhau và đưa ra dự đoán với độ chính xác cao. 2.2. Những lợi ích 2.2.1. Tăng tốc: Các thuật toán học máy lượng tử như QSVM có tiềm năng vượt trội hơn các thuật toán cổ điển về tốc độ tính toán, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn và các vấn đề phức tạp. 161
2.2.2. Độ chính xác được cải thiện: Thuật toán lượng tử có thể mang lại độ chính xác phân loại cao hơn và khái quát hóa tốt hơn cho một số loại tập dữ liệu nhất định so với các mô hình học máy cổ điển. 2.2.3. Khả năng mở rộng: Các thuật toán học máy lượng tử có thể mở rộng quy mô một cách hiệu quả để xử lý các tập dữ liệu ngày càng lớn và các vấn đề phức tạp đang là thách thức đối với máy tính cổ điển. 3. NHỮNG THÁCH THỨC HIỆN TẠI VÀ TRIỂN VỌNG TƯƠNG LAI Mặc dù khả năng của điện toán lượng tử là rất lớn nhưng vẫn có những thách thức đáng kể cần vượt qua, bao gồm tỉ lệ lỗi, độ ổn định của qubit và khả năng mở rộng của hệ thống lượng tử. Các nhà nghiên cứu và công ty công nghệ đang tích cực làm việc để giải quyết những rào cản này và làm cho điện toán lượng tử trở nên dễ tiếp cận và thiết thực hơn cho các ứng dụng trong thế giới thực. 3.1. Hạn chế về phần cứng: Các thuật toán học máy lượng tử yêu cầu bộ xử lý lượng tử có đủ qubit và tỷ lệ lỗi thấp, hiện bị giới hạn bởi trạng thái của phần cứng lượng tử. Sự phát triển của máy tính lượng tử phải đối mặt với những thách thức đáng kể do những hạn chế của công nghệ vật liệu hiện tại. Xây dựng các qubit ổn định, đơn vị cơ bản của thông tin lượng tử, đòi hỏi các vật liệu có độ ồn cực thấp và thời gian kết hợp dài để duy trì trạng thái lượng tử. Việc đạt được khả năng kiểm soát chính xác đối với các tương tác qubit và giảm thiểu nhiễu loạn môi trường đặt ra những trở ngại to lớn trong việc tạo ra các hệ thống điện toán lượng tử đáng tin cậy. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô bộ xử lý lượng tử đến số lượng qubit đủ cho các ứng dụng thực tế đòi hỏi các giải pháp kỹ thuật vật liệu tiên tiến để tăng cường khả năng kết nối và gắn kết của qubit. Vượt qua những rào cản khoa học vật liệu này là rất quan trọng để thúc đẩy công nghệ điện toán lượng tử và khai thác toàn bộ tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa khả năng tính toán. 3.2. Triển vọng và ứng dụng nghiên cứu dựa trên máy tính lượng tử Mặc dù khó khăn về khoa học vật lý, yêu cầu về thiết kế và tối ưu hóa thuật toán lượng tử đòi hỏi người thiết kế phải có chuyên môn về cả điện toán lượng tử và học máy. Nhưng vẫn có nhiều nghiên cứu để khắc phục các khó khăn của máy tính lượng tử như một số giải thuật để tăng mức độ an toàn cho máy tinh lượng tử cũng được nghiên cứu để giải quyết các khó khăn của máy tính lượng tử: 3.2.1. Mật mã dựa trên mạng Thuật toán ví dụ: NTRUEncrypt Mô tả: Mật mã dựa trên mạng dựa vào độ khó của một số vấn đề toán học nhất định liên quan đến mạng. NTRUEncrypt là thuật toán mã hóa dựa trên mạng cung cấp khả năng bảo mật chống lại các cuộc tấn công lượng tử. Nó được coi là một ứng cử viên nặng ký cho mật 162
Đinh Huy Hoàng mã hậu lượng tử do khả năng phục hồi của nó trước các thuật toán lượng tử như thuật toán của Shor. 3.2.2. Mật mã dựa trên mã Thuật toán ví dụ: Hệ thống mật mã McEliece Mô tả: Mật mã dựa trên mã dựa trên độ khó của việc giải mã các mã sửa lỗi tuyến tính. Hệ thống mật mã McEliece là một ví dụ về mã hóa dựa trên mã được cho là an toàn trước các cuộc tấn công lượng tử. Nó dựa trên sự phức tạp của việc giải mã các mã tuyến tính ngẫu nhiên. 3.2.3. Chữ ký dựa trên hàm băm Thuật toán mẫu: Lược đồ chữ ký Merkle Mô tả: Chữ ký dựa trên hàm băm sử dụng hàm băm mật mã để ký tin nhắn một cách an toàn. Lược đồ chữ ký Merkle là một thuật toán chữ ký số hậu lượng tử có khả năng chống lại các cuộc tấn công lượng tử. Nó dựa trên các thuộc tính của hàm băm và cây băm. 3.2.4. Mật mã đa thức đa biến Thuật toán ví dụ: Cầu vồng Mô tả: Mật mã đa thức đa biến dựa trên độ khó của việc giải các hệ phương trình đa thức nhiều biến. Rainbow là sơ đồ chữ ký số hậu lượng tử dựa trên đa thức đa biến. Nó cung cấp khả năng bảo mật chống lại các cuộc tấn công lượng tử bằng cách làm cho việc giải các phương trình cơ bản trở nên khó khăn về mặt tính toán. 3.2.5. Chữ ký dựa trên hàm băm Thuật toán mẫu: XMSS (Lược đồ chữ ký Merkle eXtends) Mô tả: Chữ ký dựa trên hàm băm, chẳng hạn như XMSS, dựa vào hàm băm mật mã để có chữ ký số an toàn trước các cuộc tấn công lượng tử. XMSS cung cấp bảo mật lâu dài bằng cách sử dụng cấu trúc cây của hàm băm để tạo chữ ký duy nhất cho mỗi tin nhắn. 4. NGHIÊN CỨU VỀ MÁY TÍNH LƯỢNG TỬ CHO NGƯỜI BẮT ĐẦU Mặc dù máy tính lượng tử chưa được tồn tại, nhưng cách thức cấu tạo, hoạt động của máy tính lượng tử được đánh giá là cuộc cách mạng về máy tính. Bài viết đưa đề xuất hướng tiếp cận để sinh viên người nghiên cứu dễ dàng tiếp cận công nghệ này 4.1. Kiến thức nền tảng: Bắt đầu bằng cách xây dựng sự hiểu biết vững chắc về cơ học lượng tử, đại số tuyến tính và các nguyên tắc tính toán lượng tử. Kiến thức nền tảng này rất cần thiết để nắm bắt các khái niệm cơ bản đằng sau điện toán lượng tử. 4.1.1. Kỹ năng lập trình: Học các ngôn ngữ lập trình lượng tử như Qiskit (dành cho máy tính lượng tử của IBM) hoặc Cirq (dành cho máy tính lượng tử của Google). Những ngôn ngữ này cho phép các nhà nghiên cứu viết và chạy các thuật toán lượng tử trên phần cứng lượng tử thực hoặc mô phỏng.[2] 163
4.1.2. Trình mô phỏng và phần cứng lượng tử: Bắt đầu bằng cách sử dụng trình mô phỏng lượng tử để thử nghiệm các thuật toán lượng tử và hiểu hành vi của chúng. Chuyển sang sử dụng phần cứng lượng tử thực tế do các công ty như IBM, Google hoặc Rigetti cung cấp để nghiên cứu nâng cao hơn.[3] 4.1.3. Thuật toán lượng tử: Đi sâu vào nghiên cứu các thuật toán lượng tử như thuật toán Shor để phân tích các số lớn, thuật toán Grover để tìm kiếm phi cấu trúc và thuật toán học máy lượng tử. Hiểu các thuật toán này là rất quan trọng để tận dụng sức mạnh của điện toán lượng tử.[1] 4.1.4. Sửa lỗi lượng tử: Khám phá các kỹ thuật sửa lỗi lượng tử để giảm thiểu lỗi trong tính toán lượng tử. Nghiên cứu trong lĩnh vực này rất quan trọng để phát triển các máy tính lượng tử có khả năng chịu lỗi, có khả năng chạy các thuật toán phức tạp một cách đáng tin cậy. 4.1.5. Nghiên cưu mật mã lượng tử: Đi sâu vào mật mã an toàn lượng tử và thuật toán mã hóa hậu lượng tử để bảo mật thông tin liên lạc trước các cuộc tấn công lượng tử tiềm ẩn. Nghiên cứu trong lĩnh vực này là cần thiết để phát triển các giao thức liên lạc an toàn trong thế giới hậu lượng tử. 4.1.6. Lý thuyết thông tin lượng tử: Nghiên cứu lý thuyết thông tin lượng tử để hiểu các khái niệm như vướng víu lượng tử, dịch chuyển tức thời lượng tử, chồng chập lượng tử và các giao thức truyền thông lượng tử. Những khái niệm này tạo thành nền tảng của điện toán lượng tử và truyền thông lượng tử. 4.1.7. Thực nghiệm: Để kiểm tra thuật toán lượng tử trên phần cứng lượng tử, phân tích kết quả và lặp lại quá trình nghiên cứu. Thực nghiệm là rất quan trọng để có được kinh nghiệm thực tế trong nghiên cứu điện toán lượng tử. 4.2. Một số diễn đàn, hôi nghị về máy tính lượng tử Kết nối với các chuyên gia trong lĩnh vực máy tính lượng tử có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc và cơ hội hợp tác có giá trị. Tương tác với cộng đồng điện toán lượng tử thông qua các hội nghị, hội thảo và hợp tác với các nhà nghiên cứu trong học viện, ngành công nghiệp và phòng thí nghiệm quốc gia: 4.2.1. Xử lý thông tin lượng tử (QIP) Mô tả: QIP là hội nghị hàng đầu về khoa học thông tin lượng tử, bao gồm nhiều chủ đề bao gồm thuật toán lượng tử, mật mã lượng tử, sửa lỗi lượng tử và lý thuyết độ phức tạp lượng tử.1 1 Trang web: [Hội nghị QIP](https://qipconference.org/) 164
Đinh Huy Hoàng 4.2.2. Thực hành lý thuyết tính toán lượng tử (QCTIP) Mô tả: QCTIP là diễn đàn quy tụ các nhà nghiên cứu và thực hành làm việc về các khía cạnh lý thuyết và thực tiễn của điện toán lượng tử, thuật toán lượng tử và học máy lượng tử.2 4.2.3. Hội nghị quốc tế về thông tin lượng tử (ICQI) Mô tả: ICQI là hội nghị hàng đầu tập trung vào khoa học thông tin lượng tử, truyền thông lượng tử, mật mã lượng tử và công nghệ điện toán lượng tử.3 4.2.4. Thông tin và tính toán lượng tử (QIC) Mô tả: QIC là diễn đàn nổi tiếng dành cho các nhà nghiên cứu nghiên cứu về lý thuyết thông tin lượng tử, mô hình điện toán lượng tử, giao thức truyền thông lượng tử và lý thuyết độ phức tạp lượng tử.4 5. Xây dựng một mạng neuron huấn luyện lượng tử Máy tính được xây dựng để tăng nhánh tốc độ xử lý của máy tính lên nhiều lần. Chúng ta xem xét đánh giá xem ứng dụng dự báo dựa trên máy tính lượng tử là Quantum Neural Network (QNN) có sự khác biệt gì so với mạng Neural truyền thống 5.1. Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu Biểu diễn dữ liệu lượng tử: Mã hóa dữ liệu cổ điển thành trạng thái lượng tử bằng cách sử dụng qubit để tận dụng các đặc tính lượng tử như chồng chất và vướng víu. Ánh xạ các tính năng dữ liệu đầu vào tới trạng thái lượng tử bằng cách sử dụng bản đồ tính năng lượng tử để xử lý hiệu quả trong QNN.[4] 5.1.1. Chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn hóa: Chia tỉ lệ và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào để đảm bảo tính nhất quán và cải thiện khả năng hội tụ trong quá trình đào tạo. Tiền xử lý: Xử lý các giá trị bị thiếu, các giá trị ngoại lệ và nhiễu trong dữ liệu để nâng cao độ tin cậy của mô hình QNN. 5.1.2. Thiết kế mạch lượng tử để nhập dữ liệu: Chuẩn bị trạng thái đầu vào: Thiết kế các mạch lượng tử để chuẩn bị trạng thái dữ liệu đầu vào bằng cách khởi tạo qubit với thông tin dữ liệu được mã hóa. Nhúng dữ liệu: Nhúng các tính năng dữ liệu đầu vào mạch lượng tử bằng cách sử dụng cổng lượng tử và các phép toán để xử lý thêm. 5.1.3. Lấy mẫu dữ liệu và bộ dữ liệu lượng tử: Lấy mẫu dữ liệu lượng tử: Tạo bộ dữ liệu lượng tử bằng cách lấy mẫu các trạng thái lượng tử một cách hiệu quả để huấn luyện và kiểm tra các mô hình QNN. 2 Trang web: [Hội thảo QCTIP](https://www.qctip.org/) 3 Trang web: [Hội thảo ICQI](https://icqi.org/) 4 Trang web: [Hội nghị QIC](https://www.qic.org/) 165
Tăng cường dữ liệu lượng tử: Tăng cường bộ dữ liệu lượng tử bằng cách áp dụng các phép toán lượng tử để tăng tính đa dạng của dữ liệu và cải thiện khả năng khái quát hóa mô hình. 5.1.4. Cân bằng dữ liệu và mất cân bằng lớp: Cân bằng lớp: Giải quyết sự mất cân bằng lớp trong dữ liệu bằng cách lấy mẫu quá mức, lấy mẫu dưới mức hoặc sử dụng các hàm giảm trọng số để đảm bảo tính đại diện công bằng trong quá trình đào tạo. Kỹ thuật lấy mẫu lại lượng tử: Áp dụng các kỹ thuật lấy mẫu lại lấy cảm hứng từ lượng tử để xử lý các tập dữ liệu mất cân bằng một cách hiệu quả. 5.1.5. Sơ đồ mã hóa dữ liệu lượng tử: Mã hóa biên độ: Mã hóa các đặc điểm dữ liệu theo biên độ của qubit để thể hiện thông tin ở trạng thái lượng tử. Mã hóa cơ sở: Mã hóa các tính năng dữ liệu bằng cách sử dụng trạng thái cơ bản của qubit để lưu trữ và xử lý thông tin trong QNN. 5.1.6. Tách dữ liệu và xác thực chéo Phân chia đào tạo-xác thực-kiểm tra: Chia tập dữ liệu lượng tử thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra để đào tạo, đánh giá và xác thực mô hình. Xác thực chéo: Thực hiện các kỹ thuật xác thực chéo để đánh giá hiệu suất tổng quát hóa của mô hình QNN trên các tập hợp con dữ liệu khác nhau. 5.1.7. Lọc dữ liệu lượng tử và lựa chọn tính năng Kỹ thuật lọc: Áp dụng các phương pháp lọc dữ liệu lượng tử để giảm nhiễu và nâng cao chất lượng dữ liệu trước khi đưa vào QNN. Lựa chọn tính năng: Chọn các tính năng có liên quan bằng thuật toán lựa chọn tính năng lượng tử để cải thiện hiệu quả và hiệu suất của mô hình. 5.2. Giai đoạn xử lý dữ liệu Giai đoạn xử lý dữ liệu tạo tiền đề để chuyển đổi dữ liệu của máy tính lượng tử thành dữ liệu chuẩn trong huấn luyện học máy.[3] 5.2.1. Xử lý dữ liệu trong mạng thần kinh lượng tử Mạng thần kinh lượng tử (QNN) tận dụng các nguyên tắc điện toán lượng tử để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Dưới đây là các khía cạnh chính của việc xử lý dữ liệu trong mạng lưới thần kinh lượng tử: 5.2.2. Biểu diễn dữ liệu lượng tử QNN mã hóa dữ liệu cổ điển thành trạng thái lượng tử bằng cách sử dụng qubit, cho phép chồng chất và vướng víu. 166
Đinh Huy Hoàng Xử lý dữ liệu lượng tử bao gồm việc thao tác các trạng thái lượng tử để thực hiện tính toán trên dữ liệu đầu vào. 5.2.3. Cổng lượng tử và hoạt động Các cổng lượng tử như cổng Hadamard, CNOT và RX được sử dụng để xử lý dữ liệu lượng tử trong QNN. Các cổng này biến đổi trạng thái lượng tử để thực hiện các hoạt động như trích xuất, phân loại và tối ưu hóa tính năng. 5.2.4. Thiết kế mạch lượng tử Thiết kế mạch lượng tử trong QNN liên quan đến việc sắp xếp các cổng lượng tử và qubit để xử lý dữ liệu đầu vào một cách hiệu quả. Thiết kế mạch đóng một vai trò quan trọng trong việc triển khai các lớp mạng thần kinh, các chức năng kích hoạt và quy trình tối ưu hóa. 5.2.5. Khai thác tính năng lượng tử QNN trích xuất các tính năng từ dữ liệu lượng tử bằng cách sử dụng các hoạt động lượng tử để nâng cao các nhiệm vụ phân loại và dự đoán. Bản đồ tính năng lượng tử và hạt lượng tử giúp trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu đầu vào. 5.2.6. Đào tạo mạng lưới thần kinh lượng tử Xử lý dữ liệu lượng tử bao gồm đào tạo QNN bằng các thuật toán lượng tử như giảm độ dốc lượng tử và truyền ngược lượng tử. Việc đào tạo bao gồm việc điều chỉnh các tham số trong mạch lượng tử để giảm thiểu hàm tổn thất và tối ưu hóa hiệu suất mạng. 5.2.7. Lấy mẫu dữ liệu lượng tử Xử lý dữ liệu lượng tử có thể liên quan đến việc lấy mẫu phân phối dữ liệu lượng tử một cách hiệu quả bằng các thuật toán lượng tử như thuật toán biến phân lượng tử. Kỹ thuật lấy mẫu trong QNN đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra dữ liệu huấn luyện và kiểm tra cho các mô hình mạng thần kinh. 5.2.8. Xử lý dữ liệu cổ điển-lượng tử lai Kết hợp các kỹ thuật xử lý dữ liệu cổ điển và lượng tử trong mạng neuron lai lượng tử- cổ điển giúp nâng cao khả năng mở rộng và hiệu suất của QNN. Các phương pháp tiếp cận kết hợp tận dụng sức mạnh của điện toán cổ điển và lượng tử để xử lý dữ liệu hiệu quả. 5.3. Đầu ra của huấn luyện lượng tử 5.3.1. Đầu ra dữ liệu trong mạng thần kinh lượng tử 167
Trong mạng thần kinh lượng tử (QNN), dữ liệu đầu ra đề cập đến kết quả thu được sau khi xử lý dữ liệu đầu vào thông qua các mạch lượng tử và áp dụng các phép toán lượng tử. Dưới đây là các khía cạnh chính của đầu ra dữ liệu trong mạng lưới thần kinh lượng tử: 5.3.2. Đo lượng tử Đo lường trạng thái lượng tử: Trích xuất thông tin từ các trạng thái lượng tử bằng cách thực hiện các phép đo trên qubit ở đầu ra của mạch lượng tử. Xác suất kết quả: Đo xác suất của các kết quả khác nhau tương ứng với các trạng thái lượng tử cụ thể để xác định đầu ra dữ liệu cuối cùng. 5.3.3. Phân loại lượng tử và hồi quy Nhiệm vụ phân loại: Nhãn lớp đầu ra hoặc xác suất cho các mẫu dữ liệu đầu vào dựa trên tính toán lượng tử và đầu ra mạch lượng tử. Nhiệm vụ hồi quy: Dự đoán các giá trị hoặc đầu ra liên tục bằng cách ánh xạ các tính năng đầu vào tới trạng thái lượng tử và xử lý chúng thông qua QNN. 5.3.4. Đầu ra mạch lượng tử Biểu diễn trạng thái lượng tử: Biểu thị đầu ra cuối cùng của QNN dưới dạng trạng thái lượng tử mã hóa thông tin đã xử lý từ dữ liệu đầu vào. Tái tạo trạng thái lượng tử: Tái tạo đầu ra trạng thái lượng tử bằng các phép đo và kỹ thuật chụp cắt lớp trạng thái lượng tử để phân tích kết quả. 5.3.5. Ra quyết định và suy luận Ranh giới quyết định: Xác định ranh giới quyết định và quy tắc ra quyết định dựa trên đầu ra QNN cho các nhiệm vụ phân loại. Suy luận và dự đoán: Đưa ra dự đoán và suy luận về các mẫu dữ liệu mới bằng cách sử dụng mô hình QNN đã được đào tạo và đầu ra thu được từ các tính toán lượng tử. 5.3.6. Tối ưu hóa mạch lượng tử Tối ưu hóa đầu ra: Tối ưu hóa đầu ra của mạch lượng tử bằng cách điều chỉnh các tham số mạch, trình tự cổng và trạng thái qubit để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của QNN. Xử lý hậu kỳ đầu ra: Áp dụng các kỹ thuật xử lý hậu kỳ để tinh chỉnh dữ liệu đầu ra và nâng cao khả năng diễn giải kết quả. 5.3.7. Sửa lỗi lượng tử Giảm thiểu lỗi: Triển khai các mã và kỹ thuật sửa lỗi để giảm lỗi và nhiễu ở đầu ra mạch lượng tử, đảm bảo độ tin cậy của kết quả QNN. Phân tích lỗi: Phân tích và sửa các lỗi có thể phát sinh trong quá trình tính toán lượng tử để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu đầu ra.. 5.3.8. Trực quan hóa dữ liệu lượng tử 168
Đinh Huy Hoàng Trực quan hóa đầu ra: Trực quan hóa dữ liệu đầu ra thu được từ QNN bằng cách sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu lượng tử để hiểu rõ hơn về thông tin đã xử lý. Giải thích dữ liệu: Giải thích kết quả đầu ra của mạch lượng tử để hiểu các mẫu, tính năng và mối quan hệ có trong dữ liệu. 6. KẾT LUẬN Đối với các nhà nghiên cứu máy lượng tử, việc hiểu được sự phức tạp của mạng thần kinh lượng tử (QNN) là điều cần thiết để tận dụng sức mạnh của điện toán lượng tử trong xử lý và phân tích dữ liệu. Chuẩn bị dữ liệu trong QNN bao gồm mã hóa dữ liệu cổ điển sang trạng thái lượng tử, chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu cũng như thiết kế các mạch lượng tử để biểu diễn dữ liệu đầu vào. Phân tích đầu ra dữ liệu lượng tử tập trung vào phép đo lượng tử, phân loại, nhiệm vụ hồi quy, ra quyết định và sửa lỗi để diễn giải và tối ưu hóa kết quả thu được từ tính toán lượng tử. Bằng cách nắm vững các sơ đồ mã hóa dữ liệu lượng tử, kỹ thuật lựa chọn tính năng và phương pháp trực quan hóa dữ liệu, các nhà nghiên cứu có thể nâng cao hiệu quả và độ chính xác của các mô hình QNN. Việc tích hợp các phương pháp xử lý dữ liệu cổ điển và lượng tử trong mạng neuron lai lượng tử-cổ điển mang lại lợi ích về khả năng mở rộng và hiệu suất cho các ứng dụng học máy lượng tử. Việc liên tục khám phá các thuật toán lượng tử, chiến lược sửa lỗi lượng tử và phương pháp tối ưu hóa dữ liệu lượng tử là chìa khóa để thúc đẩy nghiên cứu về học máy lượng tử và hiện thực hóa toàn bộ tiềm năng của điện toán lượng tử trong các nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Với các khó khăn về công nghệ vật liệu, các máy tính lượng tử ngày nay chỉ thấy trong các phòng thí nghiệm riêng biệt. Nhưng với các nghiên cứu gần đây và các dự đoán của chuyên gia, chúng ta hi vọng sẽ có thiết bị máy tính lượng tử thương mại trong thời gian sớm nhất. Với tư duy đón đầu công nghệ, nhưng với khó khăn về khoa học kỹ thuật nên ở Việt Nam chưa có phòng thí nghiệm về máy tính lượng tử. Khó khăn cho sinh viên, người nghiên cứu để tiếp cận hướng nghiên cứu này nên trong bài báo đến hướng nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo cấu trúc máy tính lượng tử nhưng chuyển đổi thực hiện trên máy tính logic. Với đặc điểm lưu trữ nhiều trạng thái Qubit của máy tính lượng tử thì chúng ta sẽ cần nhiều chi phí hơn về phần cứng so với máy tính logic hiện nay. 7. Tài liệu tham khảo 1. Eric R.Johnston, Nic Harrigan, Programming Quantum Computers: Essential Algorithms and Code Samples, Segovia, 2019 2. Christine Corbett Moran, Mastering Quantum Computing With IBM QX, 2019 3. Abhijith , Quantum Algorithm Impementations for Beginners, ACM Transactions on Quantum Computing, Vol. 3, No. 4, Article 18 4. Peter Wittek, Quantum Machine Learning: What Quantum Computing Means to Data Mining, University of Borås, Sweden, 2014 169
ABSTRACT QUANTUM COMPUTERS: STUDENTS' APPROACH TO SCIENTIFIC RESEARCH Dinh Huy Hoang1,* 1 Ho Chi Minh City University of Industry and Trade Email: hoangdh@huit.edu.vn Quantum computing exploits the principles of quantum mechanics to perform calculations at exponentially faster speeds than classical computers. Quantum computers consist of qubits, which can exist in superposition and entanglement states. Quantum operations manipulate qubits through quantum gates such as Hadamard and CNOT gates, allowing parallel processing and complex data manipulation. Quantum computing applications span a variety of fields, including cryptography, optimization, materials science, and machine learning. Quantum computers excel at solving problems that are computationally infeasible compared to classical systems, such as efficiently factoring large numbers using Shor's algorithm or simulating the system. quantum system using quantum algorithms such as the Variational Quantum Eigencoder (VQE). As quantum computing continues to develop, its potential impact on various industries and scientific disciplines becomes increasingly clear, paving the way for transformative breakthroughs in computing power. . The article presents some concepts of quantum computing, advantages and disadvantages, and difficulties when building a quantum computer. Suggest some guidelines to help students access this technology Keywords: Quantum Computing, Quantum Neural Networks, Quantum Machine Learning Tôi xin cam kết bài báo này chưa được đăng và gửi đăng ở bất kỳ tạp chí nào khác. Tác giả: Họ và tên:Đinh Huy Hoàng Số điện thoại liên hệ: 0903090105 170