Fortschritt in der Produktentwicklung mit Quantenneuronalen Netzwerken

Der Prozess, neue Produkte in der Chemie- und Pharmaindustrie zu entwickeln, kann ewig dauern und viel Geld kosten. Jedes neue Produkt braucht Jahre zur Entwicklung, wobei die Kosten für Forschung und Entwicklung in die Milliarden gehen. Ein wichtiger Teil dieses Entwicklungsprozesses ist herauszufinden, wie man die Ergebnisse chemischer Experimente basierend auf verschiedenen Eingaben vorhersagen kann. Firmen müssen oft verschiedene Designs und Kombinationen testen, um die beste Lösung zu finden. Aber das Testen wird kompliziert, weil die Wechselwirkungen zwischen Chemikalien oft sehr komplex sind. Diese Komplexität bedeutet normalerweise, dass Unternehmen viele Laborexperimente durchführen müssen, was zeitaufwändig und teuer ist. Ausserdem können Computersimulationen zu lange dauern, um nützliche Ergebnisse zu liefern, oder sie sind vielleicht nicht genau genug.

Eine Möglichkeit, diesen Prozess zu beschleunigen, ist die Verwendung von Modellen, die die Ergebnisse dieser Experimente kostengünstiger annähern können. Diese Modelle nennt man oft Surrogatmodelle. In den letzten Jahren haben Forscher damit begonnen, Techniken des maschinellen Lernens, einschliesslich einer speziellen Art von Modell, das als künstliche neuronale Netze (ANNs) bekannt ist, zu erkunden, um diese Surrogatmodelle zu erstellen. Aber obwohl ANNs vielversprechend sind, haben sie oft Schwierigkeiten, wenn sie mit kleinen und verrauschten Datensätzen arbeiten, die in der realen Anwendung häufig vorkommen.

Dieser Artikel betrachtet einen neuen Ansatz mit einem Modelltyp namens Quantenneuronale Netze (QNNs). QNNs nutzen die Prinzipien der Quantenmechanik, um den Modellierungsprozess möglicherweise zu verbessern, insbesondere wenn die Daten begrenzt oder verrauscht sind. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass QNNs in solchen Situationen besser abschneiden könnten als klassische ANN-Modelle.

#Die Herausforderung traditioneller Ansätze

Bei der traditionellen Produktentwicklung ist es wichtig, die Ergebnisse chemischer Experimente zu simulieren. Forscher wollen herausfinden, welche chemischen Verbindungen bestimmte Anforderungen erfüllen. Aber zu verstehen, wie verschiedene Chemikalien miteinander interagieren, kann zu komplexen Szenarien führen, die schwer genau zu modellieren sind.

Traditionelle computergestützte Methoden können problematisch sein, da sie zu lange dauern oder nur ungefähre Ergebnisse liefern, die nicht der Realität entsprechen. Deshalb ist die Anzahl der testbaren Konfigurationen oft begrenzt. Diese Einschränkung kann zu suboptimalen Entscheidungen und irreführenden Wegen in der Produktentwicklung führen. Ausserdem enthalten Experimente in der echten Welt immer ein gewisses Mass an Unsicherheit. Diese Unsicherheit kann aus verschiedenen Quellen stammen, wie Fehlern bei der Durchführung von Experimenten, Ungenauigkeiten bei Messungen oder verschiedenen Arten von Umgebungsgeräuschen.

Um diese Probleme anzugehen, haben sich Surrogatmodelle zunehmender Beliebtheit erfreut. Diese Modelle zielen darauf ab, eine günstigere, schnellere Möglichkeit zu schaffen, die Ergebnisse komplexerer Simulationen zu approximieren. Kürzlich haben einige Forscher begonnen, ANNs als Surrogatmodelle zu verwenden. Diese Netzwerke können Muster in Daten lernen und sind oft besser geeignet, um mit hochdimensionalen Eingaberaum umzugehen. Allerdings können ANNs auch überfitted werden, besonders wenn der verfügbare Datensatz klein oder verrauscht ist. Dieses Überfitting bedeutet, dass das Modell gut auf den Trainingsdaten funktioniert, aber schlecht, wenn es mit neuen, unbekannten Daten konfrontiert wird.

#Quantenneuronale Netze: Ein neuer Ansatz

Im Gegensatz zu klassischen Methoden zeigen QNNs Robustheit gegenüber Rauschen und Datenbeschränkungen. Diese Widerstandsfähigkeit macht sie interessant für Situationen, in denen traditionelle ANNs scheitern. QNNs können auch besser mit höherdimensionalen Daten umgehen als ihre klassischen Pendants. Dieser Artikel untersucht, wie QNNs effektiv als Surrogatmodelle in praktischen Anwendungen genutzt werden können.

Unsere zentralen Beiträge konzentrieren sich auf drei Hauptbereiche:

1. Praktische Anwendung von QNNs.
2. Vergleich von QNNs mit klassischen ANN-Modellen anhand von Benchmark-Tests.
3. Leistungsanalyse von QNNs auf tatsächlicher Quantenhardware.

#Hintergrundtechniken

Bevor wir in die Einzelheiten von QNNs eintauchen, sollten wir einige grundlegende Techniken erkunden, die in dieser Forschung verwendet werden. Forscher nutzen oft verschiedene Methoden, um Surrogatfunktionen mathematisch darzustellen. Dazu gehören möglicherweise Polynome, Gaussian-Prozesse und klassische ANNs.

In dieser Forschung modifizieren QNNs die Parameter innerhalb eines Schaltkreises, der als parametrisierter Quanten-Schaltkreis (PQC) bezeichnet wird, um eine spezifische Funktion zu approximieren. Die Eingabedaten werden zunächst in einen quantenmechanischen Zustand umgewandelt, bevor sie von einer Reihe von Quanten-Gattern innerhalb des PQC verarbeitet werden.

#Aufbau des QNN

Ein effizientes QNN zu erstellen, beginnt mit der Auswahl der richtigen Eingabekodierung, dem Design der Struktur des PQC und der Wahl der Ausgabemessung. Forscher haben verschiedene Methoden zur Kodierung der Eingabe untersucht, wie z.B. Winkelkodierung und Amplitudenkodierung. Das Ziel ist, mehrere Datenpunkte effizient in einem einzelnen Qubit zu kodieren.

Für das Design des Quantenkreises wählten die Forscher beliebte Architekturen, die Ausdrucksfähigkeit und Komplexität ausbalancieren. Die Schaltkreise bestehen typischerweise aus Schichten, die parametrisierten Gattern, Ein-Qubit-Gattern und Zwei-Qubit-Operationen enthalten.

Durch das Schichten dieser Komponenten und die Verwendung spezifischer Techniken wie Daten-Reloading (Wiederholung von Merkmalskarten an verschiedenen Stellen im Schaltkreis) können die Forscher bessere Ergebnisse erzielen. Das ultimative Ziel ist es, ein Modell zu erhalten, das die zugrunde liegende Funktion mit einem guten Genauigkeitsgrad ausreichend approximieren kann.

#Testen des QNN

Sobald das QNN eingerichtet ist, ist es wichtig, seine Leistung im Vergleich zu klassischen Modellen wie ANNs zu bewerten. Diese Bewertung kann durch die Verwendung standardisierter Benchmarkfunktionen erfolgen, die verschiedene Herausforderungen darstellen. Diese Funktionen beinhalten oft unterschiedliche Komplexitätsgrade und Dimensionen.

Die Forscher führten Tests mit sowohl synthetischen Benchmarkfunktionen als auch realen Datensätzen aus einem chemischen Prozess durch. Die gewählten Benchmarkfunktionen umfassen bekannte Testfälle aus dem Bereich, um zu bewerten, wie gut die Modelle die wahre Ausgabe approximieren konnten.

#Erste Ergebnisse ohne Rauschen

Die Forscher begannen damit, zu bewerten, wie gut das QNN auf Datensätzen ohne Rauschen abschnitt. Sie massen die Leistung der Modelle mithilfe einer Standardmetrik namens R-Quadrat-Score, der angibt, wie eng die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Werten übereinstimmen. Ein Score von 1 bedeutet perfekte Vorhersagen, während niedrigere Scores eine schlechtere Leistung widerspiegeln.

Erste Tests an Benchmarkfunktionen zeigten, dass das QNN hohe R-Quadrat-Scores erzielen konnte, sogar über 0.9 in einigen Fällen. Diese Leistung deutet darauf hin, dass QNNs komplexe Funktionen effektiv modellieren und die Genauigkeit bei der Arbeit mit sauberen Datensätzen aufrechterhalten können.

#Einführung von Rauschen und Testen der Knappheit

In der realen Welt sind Datensätze oft verrauscht und knapp. Die Forscher wollten diese Bedingungen simulieren, indem sie Rauschen zu den Eingabedaten hinzufügten und gleichzeitig die Anzahl der für das Modell verfügbaren Proben variierten. Sie untersuchten, wie gut QNNs funktionierten, wenn sie zunehmenden Rauschpegeln gegenüberstanden.

Die Ergebnisse zeigten, dass QNNs ihre Vorhersagefähigkeiten besser beibehielten als klassische ANNs in verrauschten Szenarien. Das QNN lieferte tendenziell höhere R-Quadrat-Scores, selbst bei kleineren Stichprobengrössen, was auf seine Fähigkeit hinweist, das Lernen trotz Rauschen im Datensatz besser zu generalisieren.

#Leistung auf Quantenhardware

Um zu bewerten, wie gut die QNNs in praktischen Situationen abschneiden könnten, führten die Forscher ihre Modelle auch auf tatsächlichen Quantencomputern aus. Sie testeten ihre Schaltkreise auf einem fünf-Qubit-Quantencomputer. Obwohl sie auf einige Herausforderungen stiessen, insbesondere aufgrund der aktuellen Fehlerraten, die mit Quantenhardware verbunden sind, konnten sie vernünftige Ergebnisse erzielen.

Das Experiment mit einer eindimensionalen Funktion zeigte, dass das QNN die Gesamtform der zugrunde liegenden Funktion erfassen konnte. Selbst mit diesen begrenzten Ressourcen zeigte das QNN den Wert, den es bei der Lösung realer Probleme bieten konnte.

#Fazit

Surrogatmodelle haben grosses Potenzial gezeigt, die Entwicklungsprozesse in der Chemie- und Pharmaindustrie zu beschleunigen. Doch Herausforderungen bleiben, insbesondere bei der Arbeit mit kleinen und verrauschten Datensätzen. Dieser Artikel hebt hervor, wie QNNs möglicherweise klassische ANNs in Bezug auf Vorhersagegenauigkeit unter solch herausfordernden Bedingungen übertreffen können.

Durch den Bau und die Bewertung geeigneter QNNs haben die Forscher bedeutende Fortschritte in der Anwendung von Quantencomputing in realen Szenarien gemacht. Da sich die Quantenhardware weiterentwickelt und die Fehlerraten verbessert, wird erwartet, dass diese Modelle noch effektiver werden.

Zusammenfassend haben QNNs das Potenzial, ein wertvolles Werkzeug im Streben nach effizienterer Produktentwicklung in der Chemie- und Pharma-Branche zu sein. Durch die Nutzung der Prinzipien der Quantenmechanik können Forscher Modelle schaffen, die verbesserte Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Arbeit mit komplexen chemischen Systemen bieten. Mit dem Fortschritt im Bereich Quantencomputing werden die Möglichkeiten für praktische Anwendungen in diesem Bereich nur noch zunehmen.