Kuantum Veri Yükleme Nedir?
Kuantum veri yükleme, klasik verilerin kuantum bilgisayara kodlanarak kuantum hesaplamaya uygun bir formata dönüştürülmesi sürecidir. Bu adım, gerçek dünya problemlerinin kuantum bilgisayarlar tarafından işlenip analiz edilebilmesini mümkün kılar. Yüklenen veriler; HHL gibi algoritmalarda vektör veya matris, kuantum makine öğrenmesinde görsel veriler, kuantum kimyada ise moleküler temel durumları temsil eden kuantum durumları biçiminde olabilir. Uygulama alanlarının çeşitliliği ve veri yüklemenin hesaplama sürecindeki kritik rolü göz önünde bulundurulduğunda, bu sürecin verimli ve doğru şekilde optimize edilmesi, kuantum bilişim araştırmalarında öncelikli bir konu haline gelmiştir.
Kuantum Veri Yüklemede Yaygın Yöntemler
Geleneksel kuantum veri yükleme yöntemleri genellikle düşük ölçeklenebilirliğe sahiptir; bu da, artan veri boyutu ile birlikte üstel sayıda kuantum kapısı (gate) gerektirdikleri anlamına gelir. Bu yaklaşımlar klasik bakış açısıyla sezgisel olsa da, kuantum bilgisayarların dolanıklık (entanglement) sayesinde yüksek boyutlu ve karmaşık durumları temsil etme potansiyelinden tam olarak yararlanamazlar. Bu nedenle, daha gelişmiş bir strateji olarak Quantum Circuit Born Machines (QCBM) kullanılmaktadır. QCBM, hedeflenen veri dağılımını yansıtan bir kuantum durumunu hazırlayan devre yapısını öğrenmeye dayalı bir yaklaşımdır.
Kuantum Veri Yükleme İçin Hiyerarşik Öğrenme
BlueQubit araştırma ekibi, çok sayıda kübit içeren derin varyasyonel kuantum devrelerinin eğitimi sırasında karşılaşılan zorluklara yanıt olarak, QCBM tabanlı hiyerarşik bir öğrenme stratejisi geliştirmiştir. Bu yöntem, ölçülen bit dizileri ile temsil ettikleri örnekler arasındaki korelasyonlara dayanır. Özellikle düzgün dağılımlar için, en anlamlı kübitler arasındaki korelasyonların daha belirleyici olduğu göz önünde bulundurularak, eğitim süreci az sayıda kübit içeren bir alt devreyle başlatılır. Bu ilk aşama, hedef dağılımın daha kaba (coarse-grained) bir temsilini öğrenir. Ardından, elde edilen bilgiler kademeli olarak daha büyük ve karmaşık kuantum devrelerinin oluşturulmasına rehberlik eder. Böylece sistem, yüksek doğruluk ve ölçeklenebilirlik sağlayarak verimli bir şekilde kuantum veri yükleme gerçekleştirir.
Yeni eklenen kübitler |+⟩ durumunda başlatılır; bu sayede, aynı ön eki (prefix) paylaşan bit dizileri arasında genliklerin eşit dağılması sağlanarak, dağılımın daha ince ayrıntıları daha etkili bir şekilde yaklaşık olarak elde edilir.
QCBM modelimizin başarımını daha anlaşılır hale getirmek için, hedef dağılım ile modelimizin ürettiği dağılım arasındaki toplam varyasyon (TV) mesafesini izliyoruz. TV mesafesi, kuantum modelimizin istenen veri dağılımını ne kadar iyi yaklaşık olarak temsil ettiğini nicel olarak ölçmemizi sağlar. Bu ölçüt, farklı boyut ve yapılandırmalardaki QCBM’lerin performanslarını karşılaştırmak açısından özellikle faydalıdır ve hiyerarşik öğrenme yaklaşımımızın ölçeklenebilirliği ve verimliliği hakkında önemli içgörüler sunar.
Hiyerarşik Öğrenmeyle Dağılım Yükleme
Tekniğin odağında, kuantum bilgisayarlara farklı dağılımları olağanüstü bir hassasiyetle yükleme yeteneği yer almaktadır. Naif QCBM gibi geleneksel yöntemler, özellikle büyük ölçekli uygulamalarda doğruluk ve verimlilik açısından yetersiz kalırken, hiyerarşik öğrenme yaklaşımı 1, 2 ve 3 boyutlu normal dağılımların kuantuma yüklenmesinde yüksek başarı göstermiştir.
1 Boyutlu Normal Dağılım Yükleme
Bu süreç, 1B normal dağılımın yinelemeli olarak kuantum sisteme yüklenmesi ile başlar. Her yineleme, dağılımın doğruluğunu artırarak hedeflenen yapıya adım adım yaklaşır. Bu yöntem yalnızca geleneksel QCBM yaklaşımlarını geride bırakmakla kalmaz, aynı zamanda kuantum durumlarının daha yüksek sadakatle temsil edilmesini sağlar. Sürecin sonunda elde edilen sonuçlar etkileyici olmanın ötesinde, hiyerarşik öğrenmenin kuantum veri işleme alanındaki potansiyelini açıkça ortaya koymaktadır.
1B Gauss Dağılımının(1D Gaussian Distribution) öğrenme süreci bkz: grafik
Çok Boyutlu Normal Dağılım Yükleme
Tekniğin 2B ve 3B normal dağılımlara genişletilmesi, yöntemin çok yönlülüğünü ve etkinliğini daha belirgin biçimde ortaya koymuştur. Ardışık yinelemeler boyunca kayıpta tutarlı bir azalma gözlenmiş ve öğrenilen dağılım, hedef dağılıma giderek daha fazla yaklaşmıştır. Bu deneyler, BlueQubit ekibi tarafından IBM kuantum bilgisayarları üzerinde Q-CTRL işbirliği ile gerçekleştirilmiş ve yöntemin hem pratik hem de ölçeklenebilir olduğunu kanıtlamıştır.
2B Gauss Dağılımının(1D Gaussian Distribution) öğrenme süreci bkz: grafik
MNIST Verisinin Kuantum Bilgisayarlara Yüklenmesi
Tekniğin kullanım alanı yalnızca dağılımlarla sınırlı kalmayıp, görüntü verilerin kuantum sistemlere aktarımında da etkili bir şekilde uygulanabilmektedir. MNIST veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneylerde, yalnızca 10 kübit kullanılarak mevcut en gelişmiş yöntemlerin ötesine geçilmiştir. Bu çalışmalar, doğruluk oranında iki kat artış sağlarken, gereken dolanıklık kapı sayısını da yarıya indirmiştir. Yüklenen kuantum verileri ile orijinal MNIST görüntüleri arasındaki karşılaştırmalar, yöntemin başarımını açık biçimde ortaya koymaktadır. BlueQubit ekibi, bu yöntemle yüklenmiş MNIST görüntülerinden oluşan kapsamlı bir veri setini yakında yayınlamayı planladıklarını ifade etmiştir.
Kuantum Veri Yüklemenin Geleceği
Verimli kuantum veri yüklemenin önemi göz ardı edilemez; bu süreç, hem karmaşık kuantum algoritmalarının uygulanabilmesi hem de kuantum avantajının elde edilebilmesi açısından kritik bir rol oynar. BlueQubit ekibi tarafından geliştirilen yöntem, iddialarına göre bu alanda önemli bir atılım niteliği taşımaktadır ve yüksek doğrulukla ölçeklenebilir veri yüklemesine olanak tanımaktadır.
Kuantum veri yükleme probleminin çözülmesiyle birlikte, yalnızca farklı disiplinlerdeki kuantum bilişim uygulamaları mümkün hale gelmekle kalmaz; aynı zamanda doğrusal cebir, matris işlemleri ve vektör çarpımları gibi temel hesaplamalarda üstel hız kazanımları da sağlanabilir. BlueQubit’in sunduğu bu yeni yaklaşımın, gelecekteki kuantum bilgi işlem teknolojileri için sağlam bir temel oluşturma potansiyeline sahip olduğu değerlendirilmektedir.
Çeviren: Büşra Özer
Redaktör: Ali İmran Tüzün
Bilimsel Redaktör: Yasemin Poyraz Koçak
