兩大技術融成「量子機器學習」　顛覆未來數據分析方法

編譯／李寓心

在現今不斷發展的技術領域中，其實還有一個持續激發科學家和研究人員想像的領域—「量子機器學習」（QML）。量子運算和機器學習是當代科技中，可謂是最有前途的兩項技術，透過這些學科的融合，幾年後可能將以人類無法想像的方式，徹底顛覆資料分析的方法。

根據報導，量子技術的主要優勢在於，可使量子電腦利用量子位元達到量子疊加（Quantum Superposition）的效果，代替傳統電腦無法做到的方式，來處理大量數據。此外，若量子位元出現量子糾纏（Quantum entanglemen）現象，即使它們在物理上相距很遠，但可使量子電腦能最佳化、模擬和數據分析中的複雜問題，其效率是傳統電腦無可比擬。

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因此，量子機器學習是量子運算和傳統機器學習之間的橋樑，將量子運算的優勢，與傳統機器學習中，開發的強大演算法和技術結合起來，能以多種關鍵方式徹底改變資料分析，例如：

• 速度和效率

與傳統演算法相比，量子演算法提供指數級的加倍效率，意味著在大型資料庫或分解大數據等任務，在傳統電腦上可能需要幾個世紀的時間，但使用量子電腦可以在幾分鐘或幾秒鐘內完成。

• 模擬量子系統

基本上量子電腦，擅長模擬量子系統，這對傳統電腦來說，是一項極具挑戰性的任務。因此這一功能，對材料科學、藥物發現和化學等領域來說至關重要，所以資料分析師可以利用QML準確、快速地建模和分析複雜的量子現象。

• 量子增強機器學習演算法

研究人員現已正在開發，專門為量子電腦設計的機器學習演算法，這些演算法可解決最佳化問題、執行資料聚類，並以更高的準確度和效率進行預測，而量子機器學習模型，可揭示資料中隱藏的模式，從而獲得更精準的建議和預測。

• 增強安全性

量子機器學習，對資料安全也會產生影響，因為量子運算有可能會破解廣泛使用的加密方法，但同時也可以促進量子加密技術的發展，即使在量子電腦盛行的世界中，也能確保敏感數據的安全。

總體來說，量子機器學習所帶來的優勢，也潛在非常廣泛的應用範圍，涵蓋各個領域，包括醫療保健的藥物發現領域，QML可分析大範圍的化學空間，加速識別新候選藥物的過程，還可透過分析患者數據，提供患者客製化治療方案；財務方面，則能透過QML預測市場趨勢，檢測金融數據中的異常狀況，改變高頻交易和風險管理領域。

氣候建模方面，QML能提供氣候科學家，更準確模擬複雜的氣候系統，有助於氣候預測、資源管理和政策決策；人工智慧領域，可藉由量子機器學習更快、更有效地，訓練深度神經網路，增強人工智慧模型，幫助在自然語言處理、電腦視覺和自主系統方面取得突破。

資料來源：Analytics Insight

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