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QAI - artificial intelligence running on a quantum computer

The convergence of artificial intelligence (AI) and quantum computing in a scientific laboratory represents a cutting-edge and interdisciplinary approach to solving complex problems. Both AI and quantum computing have the potential to revolutionize the way we approach computational tasks, and combining them can offer unique advantages. Here's how these two technologies come together in a scientific laboratory:

  1. Quantum Machine Learning (QML): Quantum computing can enhance machine learning algorithms by processing information in ways that classical computers cannot. Quantum machine learning (QML) algorithms leverage the principles of quantum mechanics to perform complex computations more efficiently than classical counterparts. These algorithms can be used for tasks such as optimization, pattern recognition, and data analysis.

  2. Quantum Neural Networks: Researchers are exploring the development of quantum neural networks, which are the quantum analogs of classical neural networks used in artificial intelligence. These quantum neural networks take advantage of the parallelism and entanglement properties of quantum systems to perform certain computations faster than classical neural networks.

  3. Quantum Annealing for Optimization Problems: Quantum annealing is a quantum computing approach designed for solving optimization problems. It can be applied to various AI tasks, such as optimizing complex neural network architectures or finding the optimal parameters for machine learning models.

  4. Quantum-enhanced Data Analysis: Quantum computing can be used to process and analyze large datasets more efficiently. This can be beneficial for AI applications that require handling massive amounts of information, such as in medical research, climate modeling, or financial analysis.

  5. Quantum Generative Models: Quantum computing can potentially improve the performance of generative models, such as generative adversarial networks (GANs). Quantum computers might be able to sample from complex probability distributions more efficiently, enabling the generation of realistic and diverse datasets.

  6. Quantum-enhanced AI Hardware: Quantum computing hardware can be designed to accelerate specific AI tasks. For example, quantum processors can be optimized to perform linear algebra operations commonly used in machine learning and deep learning models.

  7. Research and Development: Scientific laboratories play a crucial role in the research and development of quantum-enhanced AI. This involves both theoretical exploration and experimental implementation of quantum algorithms for specific AI tasks.

Collaborations between quantum physicists, computer scientists, and AI researchers in scientific laboratories are essential for advancing our understanding of the synergies between quantum computing and artificial intelligence. As both fields continue to evolve, the integration of quantum computing with AI is likely to lead to groundbreaking advancements in computational capabilities and problem-solving methodologies.


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Loreley

7 commentaires


Martin Döhring
Martin Döhring
17 août

Hier ist ein einfaches Beispiel für ein Quantum Neural Network (QNN) mit Qiskit, einer Open-Source-Quantencomputing-Bibliothek von IBM. Dieses Skript zeigt, wie man ein einfaches Qubit-basiertes neuronales Netzwerk erstellt und trainiert.


```python

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, transpile, assemble, execute

from qiskit.circuit.library import RealAmplitudes

from qiskit_machine_learning.algorithms import VQC

from qiskit_machine_learning.datasets import ad_hoc_data

from qiskit.utils import QuantumInstance

from qiskit_machine_learning.neural_networks import TwoLayerQNN

from qiskit_machine_learning.connectors import TorchConnector

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim


# Laden der Daten

feature_dim = 2

training_features, training_labels, test_features, test_labels = ad_hoc_data(

training_size=20, test_size=10, n=feature_dim, gap=0.3, plot_data=True

)


# Erstellen des Feature Maps

feature_map = RealAmplitudes(feature_dimension=feature_dim, reps=2)


# Erstellen des Variational Circuit

var_form = RealAmplitudes(feature_dim, reps=3)


# Erstellen des Quantenneuronalen Netzwerks

qnn = TwoLayerQNN(num_qubits=feature_dim, feature_map=feature_map, ansatz=var_form,…


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Martin Döhring
Martin Döhring
27 févr.

Source Code Quantum Convolution:


# Import libraries

import cirq

import numpy as np

import tensorflow as tf

from cirq.contrib.svg import SVGCircuit

# Define constants

N = 4 # Number of qubits

X_TRAIN = tf.keras.datasets.mnist.load_data()[0][0][:1000, :, :] # Training images

Y_TRAIN = tf.keras.datasets.mnist.load_data()[0][1][:1000] # Training labels

X_TEST = tf.keras.datasets.mnist.load_data()[1][0][:, :, :] # Testing images

Y_TEST = tf.keras.datasets.mnist.load_data()[1][1] # Testing labels

THETA = 0.2 # Rotation angle

EPOCHS = 10 # Number of training epochs

BATCH_SIZE = 32 # Batch size for training

FILTER_SIZE = 2 # Size of the quantum filter

STRIDE = 2 # Stride of the quantum filter

# Define quantum circuit

def create_quantum_circuit():

"""Returns a quantum circuit with N qubits and a quantum filter."""

# Create qubits

qu…


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Martin Döhring
Martin Döhring
18 févr.

Silq ist eine neue hochrangige Programmiersprache für Quantencomputing, die an der ETH Zürich entwickelt wurde. Sie verfügt über ein starkes statisches Typsystem und bietet eine intuitivere Semantik im Vergleich zu anderen Quantenprogrammiersprachen¹. Obwohl Silq noch in der Entwicklung ist, kann ich dir ein einfaches Beispiel für ein Silq-Programm zeigen, das die Grundlagen veranschaulicht.

Hier ist ein Silq-Skript, das eine Superposition zwischen dem Nullzustand und einem Basiszustand erzeugt:

```silq

def solve[n:!ℕ] (bits:!\uD835\uDD39^n) {

// Superposition zwischen 0 und 1 vorbereiten

x := H(0:\uD835\uDD39);

// Superposition zwischen bits und 0 vorbereiten

qs := if x then bits else (0:int[n]) as \uD835\uDD39^n;

// x rückgängig machen (vergessen), weil `bits[0]==1`

forget(x=qs[0]);

return qs;

}

// Beispielaufruf

def main() {

// Beispiel für bits=1, n=2

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Martin Döhring
Martin Döhring
18 févr.

Es ist großartig, dass du dich für den Shor-Algorithmus interessierst! Der Shor-Algorithmus ist ein Quantenalgorithmus, der dazu verwendet wird, große Zahlen effizient zu faktorisieren.

```silq

// Shor-Algorithmus in Silq (vereinfachte Version)

// Funktion zur Berechnung des größten gemeinsamen Teilers (ggT)

function gcd(a: !ℤ, b: !ℤ) -> !ℤ {

while b != 0 {

let temp := b;

b := a % b;

a := temp;

}

return a;

}

// Funktion zur Berechnung der periodischen Funktion

function findPeriod(a: !ℤ, N: !ℤ) -> !ℤ {

for r in 1..N {

if a^r % N == 1 {

return r;

}

}

return 0;

}

// Hauptfunktion für den Shor-Algorithmus

function shor(N: !ℤ) -> !ℤ {

// Wähle eine zufällige Za…

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Martin Döhring
Martin Döhring
18 févr.

Es gibt mehrere Programmiersprachen, die speziell für Quantencomputer entwickelt wurden. Hier sind einige davon:

1. Silq: Die erste intuitive Quantenprogrammiersprache, die von Informatikern der ETH Zürich entwickelt wurde. Silq ermöglicht es Programmierenden, die Potenziale von Quantencomputern besser zu nutzen, da ihre Codes kürzer, schneller und für Programmierende intuitiver sind. Es ist vergleichbar mit klassischen Computersprachen¹.

2. Q# (Q Sharp): Eine von Microsoft entwickelte domänenspezifische Sprache für Quantencomputer. Q# ermöglicht die direkte Darstellung von Quantenabstraktionen wie Qubits und Quantenoperationen³.

3. Quipper: Eine High-Level-Programmiersprache für Quantencomputer, die von Forschern am Microsoft Research Quantum Architectures and Computation (QuArC) entwickelt wurde.

4. QASM (Quantum Assembly Language): Eine Low-Level-Sprache, die von IBM für ihre Quantencomputing-Plattform IBM Q verwendet wird.

5. Qiskit: Obwohl Qiskit in Python…

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