Ξεκλειδώνοντας τη Δύναμη της Κβαντικής Μηχανικής Μάθησης (QML): Πώς η Κβαντική Υπολογιστική Διαμόρφωσε το Μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Επιστήμης Δεδομένων

• Εισαγωγή στην Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML)
• Βασικές Έννοιες: Η Κβαντική Υπολογιστική Συναντά τη Μηχανική Μάθηση
• Κύριοι Αλγόριθμοι και Μοντέλα στην QML
• Πιθανές Εφαρμογές της Κβαντικής Μηχανικής Μάθησης
• Προκλήσεις και Περιορισμοί στην Ανάπτυξη QML
• Τρέχουσα Έρευνα και Βιομηχανικές Πρωτοβουλίες
• Μελλοντικές Προοπτικές και Οδικός Χάρτης για την QML
• Πόροι για Μάθηση και Πειραματισμό με την QML
• Πηγές & Αναφορές

Εισαγωγή στην Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML)

Η Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML) είναι ένας αναδυόμενος διεπιστημονικός τομέας που ενσωματώνει τις αρχές της κβαντικής υπολογιστικής με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να επιλύσει ενδεχομένως σύνθετα υπολογιστικά προβλήματα πιο αποδοτικά από τις κλασικές προσεγγίσεις. Αξιοποιώντας κβαντικά φαινόμενα όπως η υπέρθεση και η συζευγμένη κατάσταση, η QML στοχεύει να βελτιώσει την επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων, προσφέροντας νέες παραμέτρους για την αναγνώριση προτύπων, τη βελτιστοποίηση και την κατηγοριοποίηση δεδομένων. Η υπόσχεση της QML έγκειται στην θεωρητική ικανότητά της να επιταχύνει ορισμένα καθήκοντα μηχανικής μάθησης, όπως οι λειτουργίες γραμμικής άλγεβρας και ο συνδυαστικός βελτιστοποίηση, που είναι υπολογιστικά εμπόδια στα κλασικά πλαίσια μηχανικής μάθησης.

Οι πρόσφατες προόδοι στην κβαντική υλική υποδομή και η ανάπτυξη υβριδικών κβαντικών-κλασικών αλγορίθμων έχουν πυροδοτήσει σημαντικό ερευνητικό ενδιαφέρον και επένδυση τόσο από την ακαδημαϊκή κοινότητα όσο και από τη βιομηχανία. Σημαντικές πρωτοβουλίες περιλαμβάνουν το πρόγραμμα IBM Quantum και το Google Quantum AI, που παρέχουν πρόσβαση σε κβαντικούς επεξεργαστές μέσω υπολογιστικού νέφους και εργαλεία λογισμικού ανοιχτού κώδικα για πειραματισμό QML. Παρά αυτές τις προόδους, οι πρακτικές εφαρμογές QML παραμένουν κυρίως σε φάση εξερεύνησης λόγω των τρεχουσών περιορισμών του υλικού, όπως η αποδοχή των qubits και τα ποσοστά σφάλματος.

Παρά ταύτα, η QML έχει τη δυνατότητα να επαναστατήσει τομείς από την ανακάλυψη φαρμάκων έως την οικονομική μοντελοποίηση, όπου η ικανότητα να επεξεργάζεται και να μαθαίνει από τεράστια, υψηλής διάστασης δεδομένα είναι κρίσιμη. Καθώς οι κβαντικές τεχνολογίες ωριμάζουν, η συνεχιζόμενη έρευνα επικεντρώνεται στην ανάπτυξη αλγορίθμων ανθεκτικών στον θόρυβο και σε κλιμακωτές αρχιτεκτονικές, με στόχο την επίτευξη κβαντικού πλεονεκτήματος σε πραγματικές εργασίες μηχανικής μάθησης Nature.

Βασικές Έννοιες: Η Κβαντική Υπολογιστική Συναντά τη Μηχανική Μάθηση

Η Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML) αντιπροσωπεύει την τομή της κβαντικής υπολογιστικής και της κλασικής μηχανικής μάθησης, στοχεύοντας να αξιοποιήσει τα κβαντικά φαινόμενα—όπως η υπέρθεση, η συζευγμένη κατάσταση και η κβαντική παράλληλη επεξεργασία—για τη βελτίωση της επεξεργασίας και των ικανοτήτων μάθησης δεδομένων. Στο επίκεντρό της, η QML εξερευνά πώς οι κβαντικοί αλγόριθμοι μπορούν να επιταχύνουν ή να βελτιώσουν τις παραδοσιακές εργασίες μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων της κατηγοριοποίησης, της χα clustering, της παλινδρόμησης και της βελτιστοποίησης.

Μια θεμελιώδης έννοια στην QML είναι η χρήση των κβαντικών bits (qubits), τα οποία, σε αντίθεση με τα κλασικά bits, μπορούν να υπάρχουν σε πολλαπλές καταστάσεις ταυτόχρονα λόγω της υπέρθεσης. Αυτή η ιδιότητα επιτρέπει στους κβαντικούς υπολογιστές να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες πληροφορίας παράλληλα, προσφέροντας ενδεχομένως εκθετικές επιταχύνσεις για ορισμένους αλγορίθμους. Η συζευγμένη κατάσταση, άλλη μια κεντρική κβαντική ιδιότητα, επιτρέπει στους qubits να σχετίζονται με τρόπους που δεν έχουν κλασικό αντίκτυπο, διευκολύνοντας πιο σύνθετες αναπαραστάσεις και μετασχηματισμούς δεδομένων.

Οι αλγόριθμοι QML συχνά εξαρτώνται από κβαντικούς κυκλικούς για την κωδικοποίηση, χειρισμό και μέτρηση δεδομένων. Για παράδειγμα, οι Κβαντικοί Υποστηρικτικοί Διανυστές και η Κβαντική Ανάλυση Κύριων Σημείων είναι προσαρμογές κλασικών αλγορίθμων που εκμεταλλεύονται κβαντικούς πόρους για την επίτευξη υπολογιστικών πλεονεκτημάτων. Ωστόσο, η πρακτική υλοποίηση αυτών των αλγορίθμων εξαρτάται από την ανάπτυξη robust κβαντικού υλικού και τεχνικών διόρθωσης σφαλμάτων, καθώς οι τρέχοντες κβαντικοί συσκευές περιορίζονται από θόρυβο και αποδοχή.

Η συνεργασία μεταξύ κβαντικής υπολογιστικής και μηχανικής μάθησης προσφέρει υποσχέσεις για την επίλυση προβλημάτων που είναι δριμύτητα για τους κλασικούς υπολογιστές, ιδιαίτερα στην ανάλυση υψηλής διάστασης δεδομένων και στη σύνθετη αναγνώριση προτύπων. Συνεχιζόμενη έρευνα από οργανισμούς όπως το IBM Quantum και το Google Quantum AI συνεχίζει να προχωρά τα όρια του τι είναι δυνατό σε αυτόν τον ταχέως εξελισσόμενο τομέα.

Κύριοι Αλγόριθμοι και Μοντέλα στην QML

Η Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML) εκμεταλλεύεται τις αρχές της κβαντικής υπολογιστικής για να ενισχύσει ή να επιταχύνει καθήκοντα μηχανικής μάθησης. Στο ταχέως εξελισσόμενο αυτό πεδίο έχουν προκύψει αρκετοί κύριοι αλγόριθμοι και μοντέλα ως θεμελιώδη. Μεταξύ των πιο διακεκριμένων είναι οι Κβαντικοί Υποστηρικτικοί Διανυστές (QSVMs), οι οποίοι προσαρμόζουν το κλασικό πλαίσιο του υποστηρικτικού διανύσματος στους κβαντικούς υπολογιστές, προσφέροντας ενδεχομένως εκθετικές επιταχύνσεις για ορισμένα προβλήματα κατηγοριοποίησης δεδομένων. Ένα άλλο σημαντικό μοντέλο είναι η Κβαντική Ανάλυση Κύριων Σημείων (QPCA), η οποία χρησιμοποιεί κβαντικούς αλγόριθμους για την εξαγωγή κύριων σημείων από μεγάλες βάσεις δεδομένων πιο αποτελεσματικά από τις κλασικές μεθόδους, ιδιαίτερα όταν διαχειρίζεται υψηλής διάστασης δεδομένα IBM Quantum.

Οι Μεταβλητές Κβαντικοί Κυκλικοί (VQCs), επίσης γνωστοί ως παραμετροποιημένοι κβαντικοί κυκλικοί, αποτελούν τη ραχοκοκαλιά πολλών προσεγγίσεων QML. Αυτοί οι κυκλικοί εκπαιδεύονται με παρόμοιο τρόπο με τα νευρωνικά δίκτυα, με παραμέτρους που βελτιστοποιούνται μέσω υβριδικών αλγορίθμων κλασικής-κβαντικής. Οι VQCs είναι κεντρικοί σε μοντέλα όπως τα Κβαντικά Νευρωνικά Δίκτυα (QNNs) και τα Κβαντικά Γενετικά Αντίπαλα Δίκτυα (QGANs), τα οποία στοχεύουν να αναπαραστήσουν την επιτυχία των κλασικών αντιστοίχων τους σε εργασίες όπως η αναγνώριση προτύπων και η παραγωγή δεδομένων Xanadu. Επιπλέον, ο αλγόριθμος Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) παρέχει μια κβαντική λύση για την επίλυση συστημάτων γραμμικών εξισώσεων, μια βασική λειτουργία σε πολλούς αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, με δυνητική εκθετική επιτάχυνση υπό ορισμένες συνθήκες Nature.

Αυτοί οι αλγόριθμοι και μοντέλα βρίσκονται στην αιχμή της έρευνας QML, προσφέροντας την υπόσχεση να ασχοληθούν με υπολογιστικά εντατικά προβλήματα που αυτή τη στιγμή είναι δριμύτητα για τους κλασικούς υπολογιστές. Ωστόσο, η πρακτική υλοποίηση παραμένει περιορισμένη από τις τρέχουσες δυνατότητες του κβαντικού υλικού, καθιστώντας αυτήν την περιοχή θέμα ενεργούς και συνεχιζόμενης έρευνας.

Πιθανές Εφαρμογές της Κβαντικής Μηχανικής Μάθησης

Η Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML) έχει σημαντική υποσχέση να επαναστατήσει μια σειρά βιομηχανιών, αξιοποιώντας την ικανότητα του κβαντικού υπολογιστή να επεξεργάζεται και να αναλύει τεράστια, σύνθετα δεδομένα πιο αποδοτικά από τους κλασικούς υπολογιστές. Μία από τις πιο εμφανείς πιθανές εφαρμογές είναι στην ανακάλυψη φαρμάκων και την επιστήμη των υλικών, όπου οι αλγόριθμοι QML μπορούν να μοντελοποιήσουν τις μοριακές αλληλεπιδράσεις και να προβλέψουν τις ιδιότητες νέων ενώσεων με προηγούμενη ακρίβεια, επιταχύνοντας ενδεχομένως την ανάπτυξη νέων φαρμάκων και προηγμένων υλικών (IBM). Στην οικονομία, η QML μπορεί να βελτιώσει τη βελτιστοποίηση χαρτοφυλακίου, την ανάλυση κινδύνου και την ανίχνευση απάτης αναλύοντας ταχύτατα μεγάλα χρηματοοικονομικά δεδομένα και αποκαλύπτοντας λεπτές υποδείξεις που οι κλασικοί αλγόριθμοι ενδέχεται να χάσουν (Goldman Sachs).

Μια άλλη πολλά υποσχόμενη περιοχή είναι τα προβλήματα βελτιστοποίησης, όπως η εφοδιοποιία και η διαχείριση κυκλοφορίας, όπου η QML μπορεί να παρέχει πιο αποτελεσματικές λύσεις σε πολύπλοκες, πολυδιάστατες προκλήσεις (Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)). Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η QML θα μπορούσε να βελτιώσει σημαντικά την εκπαίδευση των μοντέλων βαθιάς μάθησης, διευκολύνοντας ταχύτερη σύγκλιση και καλύτερη γενίκευση, ειδικά για δεδομένα υψηλής διάστασης (Nature). Επιπλέον, η QML έχει πιθανές εφαρμογές στην κυβερνοασφάλεια, ιδιαίτερα στην ανάπτυξη νέων κρυπτογραφικών πρωτοκόλλων και στη βελτίωση συστημάτων ανίχνευσης ανωμαλιών.

Αν και πολλές από αυτές τις εφαρμογές παραμένουν σε πειραματικό στάδιο λόγω των σημερινών περιορισμών του υλικού, οι συνεχιζόμενες έρευνες και οι ταχείες εξελίξεις στις κβαντικές τεχνολογίες υποδηλώνουν ότι η QML θα μπορούσε σύντομα να γίνει ένα μετασχηματιστικό εργαλείο σε πολλούς τομείς.

Προκλήσεις και Περιορισμοί στην Ανάπτυξη QML

Παρά την υπόσχεσή της, η Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML) αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις και περιορισμούς που επηρεάζουν την ευρεία αποδοχή και την πρακτική χρησιμότητά της. Ένα από τα κύρια εμπόδια είναι η περιορισμένη διαθέσιμότητα και κλιμάκωση του κβαντικού υλικού. Οι περισσότεροι υπάρχοντες κβαντικοί υπολογιστές είναι στην εποχή Νοημάτων ενδιάμεσων κλίμακας κβαντικής υπολογιστικής (NISQ), που χαρακτηρίζεται από μικρό αριθμό qubits και υψηλά ποσοστά σφάλματος, γεγονός που περιορίζει την πολυπλοκότητα και το μέγεθος των μοντέλων QML που μπορούν να υλοποιηθούν αποτελεσματικά IBM. Επιπλέον, η αποδοχή κβαντικών και ο θόρυβος εισάγουν αστάθεια στους υπολογισμούς, καθιστώντας δύσκολο να διατηρηθούν οι κβαντικές καταστάσεις αρκετά για τις ουσιαστικές εργασίες μηχανικής μάθησης Nature Physics.

Ένας άλλος σημαντικός περιορισμός είναι η έλλειψη ανθεκτικών κβαντικών αλγορίθμων που αποδεδειγμένα υπερβαίνουν τους κλασικούς ομολόγους τους για προβλήματα μηχανικής μάθησης στον πραγματικό κόσμο. Αν και έχουν προταθεί θεωρητικές επιταχύνσεις, το πρακτικό κβαντικό πλεονέκτημα παραμένει σε μεγάλο βαθμό μη αποδεδειγμένο εκτός συγκεκριμένων, στην ουσία κατασκευασμένων καταστάσεων Nature. Επιπλέον, η ανάπτυξη αλγορίθμων QML απαιτεί συχνά εξειδικευμένες γνώσεις τόσο στην κβαντική φυσική όσο και στη μηχανική μάθηση, δημιουργώντας μια απότομη καμπύλη εκμάθησης και έλλειψη διατομικής εμπειρίας Nature Reviews Physics.

Τέλος, υπάρχουν προκλήσεις που σχετίζονται με την είσοδο και την έξοδο δεδομένων. Η κωδικοποίηση των κλασικών δεδομένων σε κβαντικές καταστάσεις (χαρτογράφηση χαρακτηριστικών κβαντικής) μπορεί να απαιτεί πολλούς πόρους, και η εξαγωγή αποτελεσμάτων από τα κβαντικά συστήματα περιορίζεται από περιορισμούς μέτρησης. Αυτά τα εμπόδια, σε συνδυασμό με την τρέχουσα έλλειψη τυποποιημένων εργαλειών λογισμικού και benchmark, αποτελούν σημαντικά εμπόδια στην πρακτική ανάπτυξη λύσεων QML National Institute of Standards and Technology (NIST).

Τρέχουσα Έρευνα και Βιομηχανικές Πρωτοβουλίες

Η τρέχουσα έρευνα στην Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML) εξελίσσεται ραγδαία, οδηγούμενη από ακαδημαϊκές και βιομηχανικές πρωτοβουλίες που στοχεύουν στην αξιοποίηση της κβαντικής υπολογιστικής για σύνθετες, δεδομένα-κατευθυνόμενες εργασίες. Οι κορυφαίες τεχνολογικές εταιρείες όπως η IBM, η Google Quantum AI και η Microsoft Quantum αναπτύσσουν ενεργά κβαντικό υλικό και πλατφόρμες λογισμικού που υποστηρίζουν πειραματισμό QML. Αυτές οι πλατφόρμες παρέχουν πρόσβαση σε κβαντικούς επεξεργαστές μέσω υπολογιστικού νέφους, διευκολύνοντας τους ερευνητές να δοκιμάσουν κβαντικούς αλγόριθμους για εργασίες μηχανικής μάθησης όπως η κατηγοριοποίηση, η χα clustering και η γενετική μοντελοποίηση.

Στον ακαδημαϊκό τομέα, η έρευνα επικεντρώνεται στην ανάπτυξη υβριδικών κβαντικών-κλασικών αλγορίθμων, όπως ο Variational Quantum Eigensolver (VQE) και ο Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), που αξιοποιούν τα πλεονεκτήματα των κβαντικών και κλασικών πόρων. Ιδιαίτερα, η ομάδα Xanadu έχει συμβάλει στην κβαντική υπολογιστική φωτονίων και σε βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα QML όπως το PennyLane, διευκολύνοντας την ενσωμάτωση κβαντικών κυκλωμάτων με κλασικά πλαίσια μηχανικής μάθησης.

Οι βιομηχανικές πρωτοβουλίες εξερευνούν επίσης πρακτικές εφαρμογές της QML σε τομείς όπως η ανακάλυψη φαρμάκων, η χρηματοοικονομική μοντελοποίηση και η επιστήμη των υλικών. Για παράδειγμα, η Rigetti Computing και η Zapata Computing συνεργάζονται με εταίρους για την ανάπτυξη λύσεων QML για πραγματικά προβλήματα βελτιστοποίησης και προσομοίωσης. Αν και υπάρχουν περιορισμοί στο υλικό σήμερα, αυτές οι προσπάθειες θέτουν τα θεμέλια για μελλοντικές ανακαλύψεις, με συνεχιζόμενη έρευνα σχετικά με την εξάλειψη σφαλμάτων, την αποδοτικότητα αλγορίθμων και τις κορυφές κβαντικού πλεονεκτήματος. Η σύγκλιση βιομηχανικών και ακαδημαϊκών προσπαθειών αναμένεται να επιταχύνει τη μετάβαση της QML από τη θεωρητική εξερεύνηση σε πρακτική ανάπτυξη τα επόμενα χρόνια.

Μελλοντικές Προοπτικές και Οδικός Χάρτης για την QML

Το μέλλον της Κβαντικής Μηχανικής Μάθησης (QML) χαρακτηρίζεται από τεράστιες υποσχέσεις και σημαντικές προκλήσεις. Καθώς το κβαντικό υλικό συνεχίζει να εξελίσσεται, ο οδικός χάρτης της QML προγραμματίζει μια μετάβαση από τις τρέχουσες θορυβώδεις ενδιάμεσες κβαντικές συσκευές (NISQ) σε ανθεκτικούς κβαντικούς υπολογιστές που είναι ικανοί να διαχειριστούν μεγάλες, πραγματικές εργασίες μηχανικής μάθησης. Σε κοντινό ορίζοντα, οι υβριδικοί κβαντικοί-κλασικοί αλγόριθμοι αναμένεται να κυριαρχήσουν, αξιοποιώντας υπορουτίνες κβαντικής για τη βελτίωση κλασικών μοντέλων σε τομείς όπως η βελτιστοποίηση, η γενετική μοντελοποίηση και οι μέθοδοι πυρήνα. Αυτές οι προσεγγίσεις ήδη εξερευνώνται από κορυφαίους ερευνητικούς φορείς και παρακάτω παίκτες, συμπεριλαμβανομένων των IBM και Google Quantum AI.

Κοίταζοντας στο μέλλον, ο οδικός χάρτης της QML περιλαμβάνει αρκετές βασικές ημερομηνίες: τη βελτίωση της διόρθωσης σφαλμάτων κβαντικού υλικού, την αύξηση των χρόνων συντονισμού των qubits και την ανάπτυξη πιο αποδοτικών κβαντικών αλγορίθμων ειδικά σχεδιασμένων για τη μηχανική μάθηση. Χρειάζονται επίσης θεωρητικές προόδους για καλύτερη κατανόηση του κβαντικού πλεονεκτήματος σε συγκεκριμένες εργασίες μηχανικής μάθησης και για τη σχεδίαση αλγορίθμων που μπορούν να εκμεταλλευτούν αυτό το πλεονέκτημα. Η τυποποίηση των πλαισίων και των benchmark QML, όπως επιδιώκουν οργανισμοί όπως η IEEE, θα είναι κρίσιμη για τη μέτρηση της προόδου και την προώθηση της συνεργασίας.

Τελικά, η μακροπρόθεσμη όραση για τη QML είναι να απελευθερώσει υπολογιστικές ικανότητες ακατόρθωτες από τα κλασικά συστήματα, επαναστατώντας δυνητικά τομείς όπως η ανακάλυψη φαρμάκων, η επιστήμη των υλικών και η χρηματοοικονομική μοντελοποίηση. Ωστόσο, η πραγματοποίηση αυτής της ορατότητας θα απαιτήσει συνεχιζόμενη επένδυση σε κβαντικό υλικό, ανάπτυξη αλγορίθμων και διατομική εκπαίδευση για την οικοδόμηση μιας εξειδικευμένης εργασίας ικανής να γεφυρώσει τους τομείς της κβαντικής υπολογιστικής και της μηχανικής μάθησης.

Πόροι για Μάθηση και Πειραματισμό με την QML

Ένα αναπτυσσόμενο οικοσύστημα πόρων υποστηρίζει τόσο τους νεοεισερχόμενους όσο και τους έμπειρους πρακτικούς στη μάθηση και τον πειραματισμό με την Κβαντική Μηχανική Μάθησης (QML). Οι κορυφαίοι πανεπιστημιακοί και ερευνητικοί οργανισμοί προσφέρουν ολοκληρωμένα διαδικτυακά μαθήματα και σειρές διαλέξεων, όπως οι πλατφόρμες Quantum Country και edX, που καλύπτουν τις θεμελιώδεις έννοιες της κβαντικής υπολογιστικής και τη διασταύρωσή τους με τη μηχανική μάθηση. Για πρακτικό πειραματισμό, οι πλατφόρμες κβαντικής υπολογιστικής στο νέφος, όπως οι IBM Quantum, Microsoft Azure Quantum, και Google Quantum AI παρέχουν δωρεάν ή χαμηλού κόστους πρόσβαση σε πραγματικό κβαντικό υλικό και προσομοιωτές, επιτρέποντας στους χρήστες να τρέχουν αλγόριθμους QML στην πράξη.

Οι βιβλιοθήκες λογισμικού ανοιχτού κώδικα είναι κεντρικές για τον πειραματισμό QML. PennyLane, Qiskit Machine Learning, και Cirq προσφέρουν εκτενή τεκμηρίωση, οδηγούς και υποστήριξη κοινότητας για την κατασκευή και δοκιμή μοντέλων κβαντικής μηχανικής μάθησης. Αυτές οι βιβλιοθήκες συχνά ενσωματώνονται με κλασικά πλαίσια μηχανικής μάθησης, όπως το PyTorch και το TensorFlow, διευκολύνοντας υβριδικές ροές εργασίας κβαντικών-κλασικών. Επιπλέον, αποθήκες όπως το GitHub QML φιλοξενούν ποικιλία παράδειγμα έργων και ερευνητικού κώδικα.

Για να παραμείνετε ενημερωμένοι για τις τελευταίες εξελίξεις, πόροι όπως ο arXiv Quantum Physics server προεκτύπωσης και το Quantum Journal δημοσιεύουν αιχμηρή έρευνα στην QML. Διαδικτυακές κοινότητες, συμπεριλαμβανομένων του Quantum Computing Stack Exchange και ειδικών καναλιών Slack ή Discord, παρέχουν φόρουμ για συζήτηση, επίλυση προβλημάτων και συνεργασία. Αυτοί οι πόροι συλλογικά μειώνουν το φράγμα εισόδου και προάγουν την καινοτομία στον ταχέως εξελισσόμενο τομέα της QML.

Πηγές & Αναφορές

• IBM Quantum
• Google Quantum AI
• Nature
• Xanadu
• Goldman Sachs
• Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)
• National Institute of Standards and Technology (NIST)
• Microsoft Quantum
• Rigetti Computing
• IEEE
• Quantum Country
• IBM Quantum
• PennyLane
• Qiskit Machine Learning
• Cirq
• GitHub QML
• arXiv Quantum Physics
• Quantum Journal