¿Las computadoras cuánticas mostrarían una aceleración para el aprendizaje automático?

Soy parte del flujo inaugural del programa de aprendizaje automático cuántico en el Creative Destruction Lab. La respuesta es sí, pero requiere un poco de reflexión.

Definitivamente, puede usar, por ejemplo, la arquitectura D-Wave para ayudar como la capa más baja en una red de creencias profundas en su mayoría clásica (busque el papel de máquina cuántica Helmholtz), y he pensado algunas aplicaciones interesantes para el solucionador QUBO.

No es factible entrenar una red neuronal profunda con lo que actualmente está disponible para cualquier persona (a partir de octubre de 2017) simplemente por la forma en que funciona la computación cuántica.

Pero, en mi opinión, eso es algo bueno. Las GPU lo hacen muy bien en eso, pero obtener muestras de modelos generativos complejos es cada vez mejor en la arquitectura D-Wave. Rigetti está haciendo algunas cosas interesantes que mi compañero fundador técnico y yo también podríamos usar, una vez que haya suficientes qubits.

Si alguna vez es posible construir computadoras cuánticas , definitivamente mostrarán una aceleración para una amplia gama de problemas de aprendizaje automático.

D-Wave ha construido una computadora cuántica adiabática , que es un tipo de dispositivo cuántico más limitado que una computadora cuántica de libros de texto. Esta máquina está especializada en un tipo particular de problema de optimización que es útil en el aprendizaje automático . Hasta ahora no se ha establecido definitivamente que pueda superar a una computadora convencional en esta tarea, pero el progreso en esa dirección se ve bien.