Den senaste tidens framsteg innebär att en övergång mellan maskininlärning och kvantinformationsbehandling gynnar båda områdena. Traditionell maskininlärning har dramatiskt förbättrat benchmarkingen och kontrollen av experimentella kvantdatasystem, inklusive adaptiv kvantfasuppskattning och design av kvantdatagrindar. Å andra sidan, kvantmekanik erbjuder lockande utsikter att förbättra maskininlärning, allt från minskad computational komplexitet till förbättrad generalisering prestanda. De mest anmärkningsvärda exemplen inkluderar kvantförstärkta algoritmer för huvudkomponentanalys, kvantstöd vektormaskiner och kvant Boltzmann maskiner. Framstegen har varit snabba, främjas av demonstrationer av medelstora kvantoptimatorer som förväntas snart överträffa sina klassiska motsvarigheter. Dessutom bevittnar vi uppkomsten av en fysisk teori som pekar på de grundläggande och naturliga begränsningarna i lärandet. Här kartlägger vi framkanterna av denna sammanslagning och listar flera öppna problem. Maskininlärning har i grunden förändrat hur människor interagerar med och relaterar till data. Applikationer sträcker sig från självkörande bilar till intelligenta agenter som kan överträffa de bästa människorna på Jeopardy och Go. Dessa applikationer uppvisar stora datamängder och driver aktuella algoritmer och beräkningsresurser till sin gräns. Information styrs i grunden av fysikens lagar. Lagarna är kvantmekaniska på skalan av dagens informationsbehandlingsteknik, i motsats till den mer välkända "klassiska" fysiken på mänsklig skala. Gränssnittet för kvantfysik och maskininlärning går naturligtvis båda sätten: maskininlärning algoritmer hitta tillämpning i att förstå och kontrollera kvantumsystem och, å andra sidan, kvantum beräkningsenheter lovar förbättring av prestanda för maskininlärning algoritmer för problem utom räckhåll för klassiska datorer. Maskininlärning används snabbt för benchmarking, kontroll och utnyttjande av kvanteffekter [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9]. Toppmoderna kvantexperiment i op- * jacob.biamonte@qubit.org; www.QuamPlexity.org † peterwittek.com  samtola.pancotti@mpq.mpg.de § pr@patrickre.com ¶ nawiebe@microsoft.com * * slloyd@mit.edu tic eller solid state systems har nyligen nått storlekar där optimeringsmetoder möter oöverträffade dataintensiva landskap. Dessutom användes maskininlärning inom en rad olika närliggande områden, t.ex. Upptäckten av Higgs Boson [10], molekylär energiförutsägelse tränad med hjälp av databaser över kända energispektra [11] och gravitationsvågsdetektering [12]. I datorvärlden möjliggör denna utveckling experimentella genombrott som sonderar tröskeln för att producera den första praktiska kvantdatorn [13], vilket i sin tur möjliggör kvantförstärkta versioner av dessa exakt samma inlärningsalgoritmer. Kvantinformation har visat lovande algoritmisk utveckling som leder till kvanthastigheter av beräkningsproblem såsom primtal factoring och sökning i en ostrukturerad databas. Den underliggande algoritmiska verktygslådan möjliggör tillägg till problem som är relevanta för maskininlärning och artificiell intelligens. Nyligen visades det att kvantmekanik erbjuder fysiska resurser för att förbättra maskininlärning med kvantalgoritmer [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21]. Kvantförstärkta versioner av klassiska maskininlärning algoritmer inkluderar minst-kvadrater montering, stöd vektor maskiner, huvudkomponentanalys, och djupt lärande. Utmaningar som måste hanteras inom detta framväxande område är inmatning av klassiska data i kvantenheten, effektiv behandling av data och efterföljande avläsning av klassiskt relevant information. Utöver kvantalgoritmer för maskininlärning har det gjorts framsteg när det gäller att utveckla en fysik baserad på den-2 ory som anger de grundläggande och naturliga begränsningarna av lärande, kvantförstärkta inlärningsalgoritmer och användningen av inlärningsalgoritmer för att bättre kontrollera och utnyttja dessa kvanteffekter [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21]. Kvantinformationsteori sätter scenen för att förstå hur grundläggande naturlagar påverkar fysiska agensers förmåga att lära sig. Framkanten av skärningspunkten mellan maskininlärning och kvantfysik granskas här. Vi förklarar hur ovanstående områden samverkar och vi listar flera öppna problem som är av samtida forskningsintresse. INNEHÅLL
Andra arbeten i skärningspunkten mellan maskininlärning och kvantmekanik inkluderar REF på kvantperceptron modeller och lärande algoritmer.
Quantum Machine Learning
{'venue': 'Nature 549, 195-202 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics', 'Medicine']}