A aquisição da linguagem em crianças pequenas está aparentemente ligada à capacidade de detectar padrões. Em seu processo de aprendizagem, eles procuram padrões no conjunto de dados que os ajudem a identificar e otimizar as estruturas gramaticais para adquirir a linguagem de maneira adequada. Da mesma forma, os tradutores online usam algoritmos por meio de técnicas de aprendizado de máquina para otimizar seus mecanismos de tradução para produzir resultados completos e compreensíveis. Mesmo que muitas traduções não fizessem muito sentido no início, nos últimos anos, pudemos ver grandes melhorias graças ao aprendizado de máquina.

As técnicas de aprendizado de máquina usam algoritmos matemáticos e ferramentas para pesquisar padrões nos dados. Essas técnicas se tornaram ferramentas poderosas para muitas aplicações diferentes, que pode variar de usos biomédicos, como no reconhecimento do câncer, em genética e genômica, em monitoramento e diagnóstico de autismo e até mesmo em cirurgia plástica, à física aplicada pura, para estudar a natureza dos materiais, matéria ou mesmo sistemas quânticos complexos.

Capaz de se adaptar e mudar quando exposto a um novo conjunto de dados, o aprendizado de máquina pode identificar padrões, frequentemente superando humanos em precisão. Embora o aprendizado de máquina seja uma ferramenta poderosa, certos domínios de aplicação permanecem fora de alcance devido à complexidade ou outros aspectos que excluem o uso das previsões que os algoritmos de aprendizagem fornecem.

Assim, nos últimos anos, O aprendizado de máquina quântico tornou-se um assunto de interesse devido ao seu vasto potencial como uma possível solução para esses desafios insolúveis e os computadores quânticos mostram ser a ferramenta certa para sua solução.

Em um estudo recente, publicado em Natureza , uma equipe internacional de pesquisadores integrada por Jacob Biamonte da Skoltech / IQC, Peter Wittek do ICFO, Nicola Pancotti da MPQ, Patrick Rebentrost do MIT, Nathan Wiebe da Microsoft Research, e Seth Lloyd, do MIT, revisaram o status real do aprendizado de máquina clássico e do aprendizado de máquina quântico. Em sua revisão, eles abordaram completamente diferentes cenários que lidam com o aprendizado de máquina clássico e quântico. Em seu estudo, eles consideraram diferentes combinações possíveis:o método convencional de usar o aprendizado de máquina clássico para analisar dados clássicos, usando aprendizado de máquina quântica para analisar dados clássicos e quânticos, e finalmente, usando aprendizado de máquina clássico para analisar dados quânticos.

Em primeiro lugar, eles se propuseram a fornecer uma visão aprofundada do status dos atuais protocolos de aprendizado supervisionado e não supervisionado no aprendizado de máquina clássico, declarando todos os métodos aplicados. Eles introduzem o aprendizado de máquina quântica e fornecem uma abordagem abrangente sobre como essa técnica pode ser usada para analisar dados clássicos e quânticos, enfatizando que as máquinas quânticas podem acelerar as escalas de tempo de processamento graças ao uso de recozedores quânticos e computadores quânticos universais. A tecnologia de recozimento quântico tem melhor escalabilidade, mas casos de uso mais limitados. Por exemplo, a última iteração do chip supercondutor da D-Wave integra dois mil qubits, e é usado para resolver certos problemas de otimização difíceis e para amostragem eficiente. Por outro lado, computadores quânticos universais (também chamados de portais) são mais difíceis de escalar, mas são capazes de realizar operações unitárias arbitrárias em qubits por meio de sequências de portas lógicas quânticas. Isso se assemelha a como os computadores digitais podem realizar operações lógicas arbitrárias em bits clássicos.

Contudo, eles abordam o fato de que controlar um sistema quântico é muito complexo e analisar dados clássicos com recursos quânticos não é tão simples quanto se possa pensar, principalmente devido ao desafio de construir dispositivos de interface quântica que permitem que as informações clássicas sejam codificadas em uma forma de mecânica quântica. Dificuldades, tais como os problemas de "entrada" ou "saída" parecem ser o principal desafio técnico que precisa ser superado.

O objetivo final é encontrar o método mais otimizado capaz de ler, compreender e obter os melhores resultados de um conjunto de dados, seja clássico ou quântico. O aprendizado de máquina quântico definitivamente visa revolucionar o campo das ciências da computação, não só porque será capaz de controlar computadores quânticos, acelerar as taxas de processamento de informações muito além das velocidades clássicas atuais, mas também porque é capaz de desempenhar funções inovadoras, tal aprendizado profundo quântico, que poderia não apenas reconhecer padrões contra-intuitivos nos dados, invisível para o aprendizado de máquina clássico e para o olho humano, mas também reproduzi-los.

Como Peter Wittek finalmente afirma, "Escrever este artigo foi um grande desafio:tivemos um comitê de seis co-autores com ideias diferentes sobre o que é o campo, onde está agora, e para onde está indo. Reescrevemos o artigo do zero três vezes. A versão final não poderia ter sido concluída sem a dedicação de nosso editor, a quem estamos em dívida. "