长期以来，量子计算一直被誉为技术领域的游戏规则改变者，尤其在人工智能，机器学习领域被许多专家认为可能带来巨变。一项新的研究表明，它可能重塑机器学习。
近期，来自北京大学的袁骁团队与澳大利亚大学王静波教授合作发表了一篇题为“Quantum Phase Recognition via Quantum Kernel Methods”的研究[1]，探讨了量子学习算法在解决重要的量子相位识别（Quantum Phase Recognition，QPR）问题方面的能力。
研究表明，量子核方法在解决量子相位识别问题方面是高效且稳健的，而具有经典资源的经典学习算法无法有效地解决它们。
这对于理解多粒子量子系统至关重要，可为使用量子计算加速机器学习算法开辟新的可能性。相关研究已发表于量子科学期刊《Quantum》。
什么是QPR？为何重要？
QPR是一个涉及到在多粒子量子系统中识别不同的物质相的过程。换句话说，它是一种能够识别和区分不同量子态的方式。QPR对于理解多粒子量子系统至关重要，因为它允许研究人员在这些系统中识别和预测相变，因此，也可以帮助科学家更好地了解材料在原子层面上的行为。
过去，传统的机器学习算法通常在解决复杂的QPR问题时存在局限性。但是现在，使用量子计算加速机器学习算法成了有前途的方向，其中最令人兴奋的应用之一就是解决QPR问题。
用什么方法解决QPR问题？
该论文研究发现，在解决QPR问题时，量子核方法（ Quantum Kernel Methods）比经典学习算法更高效和稳剑
具体而言，研究人员使用线性序参量观测来证明量子核方法在解决QPR问题方面的效率和鲁棒性。
他们还对各种问题进行了数值基准测试，包括识别对称性保护拓扑相和对称性破缺相等问题。结果突出了量子机器学习在预测多粒子系统中的这种量子相变方面的能力。
图｜提出的量子学习算法程序
图｜在 n = 16 量子比特的自旋模型中预测基态特性的数值结果。(a) 有关自旋模型几何结构的图示。(b) 两条曲线描绘了训练过程中 RL(h) 的趋势，其中绿色（蓝色）曲线表示训练数据的数量 N = 15（N = 10）。(c) 对于固定迭代 (400)，在 10 次试验中随机选择训练数据（N = 10 或 N = 15），并通过 Alg 绘制平均性能。
图｜识别霍尔丹链的数值结果。(a) 霍尔丹链 (Eq. 8) 的精确相图。(b) 使用 N = 15 个训练数据的分类结果。(c) 霍尔丹链使用Alg的量子相分类结果。(d) Alg 提出的霍尔丹链横截面 h1/J = 0.4 处的量子相函数。
量子计算对机器学习的影响？
这项研究的结果表明，量子计算有可能彻底改变机器学习。
因为量子计算能够比经典计算机更有效地解决某些问题。特别是，该论文证明了存在一些LO-QPR问题，这些问题不能通过任何“C-Learning Alg. + C-Data”有效地解决，但是“Q-Learning Alg. + Q-Data”可以有效地解决这个学习问题，从而说明了量子优势所在（具体可以参考论文第四节）。
通过上述量子核方法在解决QPR问题方面的能力，该研究突显了量子计算在机器学习领域的潜力。同时为为难以使用经典方法研究的复杂系统和现象提供新的见解。
引用：
https://quantum-journal.org/papers/q-2023-04-17-981/
