QC Ware重大突破，量子机器学习实用化进程加速

近日，著名的量子计算公司QC Ware宣布，其在量子机器学习（QML）方面取得多项重大突破，该突破将以更快的速度推动量子机器学习的发展。

 

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的核心，它已从1950年代的简单工作，发展到如今的使用复杂训练和神经网络的深度学习。机器学习是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。我们使用它来分类和查找数据、图像或文本中的相似性，以及对任务进行聚类分组，例如预测和异常检测。随着机器学习算法不断地从数据中学习，它获得了越来越多关于数据的洞察力，因此，它的预测变得越来越准确。

 

量子机器学习

量子机器学习是经典机器学习和量子计算相结合的技术。但是，由于当前量子计算技术的局限性，有用的机器学习主要局限于经典计算领域。

 

量子机器学习当下的难点

首先，没有可用的量子随机存取存储器(QRAM)。QRAM 是经典 RAM 的量子版本，需要将大量的经典数据转换成相应的量子态。即使 QRAM 现在可用，QRAM 所需的量子比特数量也远远超过任何现有量子计算机所能提供的数量。

第二，抛开 QRAM 量子比特的要求不谈，如今NISQ时代的量子计算机没有足够的量子比特来执行机器学习所需的复杂计算。

 

QC Ware的新发展