Makine Öğrenmesi Yöntemlerinde Yüksek Başarım için Kuantum Bilgisayar ve Hesaplamanın Kullanımı
Hasan Yetış, Mehmet Karaköse
Günümüzde yüksek hesaplama gücü gerektiren makine öğrenmesi yöntemlerinin artmakta olan performans ihtiyaçlarını karşılamak için çok çekirdekli, çok işlemcili ve grafik işlemcili bilgisayarlar kullanılmaktadır. Bu teknolojiler yöntemlerin hızlanmasını sağlasa da, pratik bir şekilde gerçekleştirilip geliştirilmesi için yeterli değillerdir. Bu çalışmada henüz laboratuvar ortamında uygulamaları başlanan kuantum bilgisayarların ve kuantum hesaplama yöntemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde mevcut ve potansiyel kullanımları ele alınmaktadır. Kuantum bilgisayar ve hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanımı, kuantum uyarlamalı algoritmalar, hibrit kuantum algoritmalar ve kuantum algoritmalar olmak üzere üç başlıkta ele alınmıştır. Günümüzde kuantum hesaplamanın avantajlarından yararlanarak mevcut yöntemlerin iyileştirmesini sağlayan kuantum uyarlamalı algoritmalar yaygın olarak uygulanmaktadır. Alt iş parçacıklarının kuantum bilgisayarlara yaptırılmasını amaçlayan hibrit kuantum sistemler ile hızlanmalar elde edilmektedir. Tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışan makine öğrenmesi yöntemleri için ise kuantum bilgisayarların sahip oldukları donanımsal dezavantajların ortadan kaldırılması ve daha çok kuantum yöntem geliştirilmesi gerekmektedir. Genel olarak yapılan çalışmalar, kuantum bilgisayarların hafıza probleminin çözülmesi ile makine öğrenmesi alanında çığır açıcı gelişmeler olacağı görüşündedir.
Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi•Jun 28, 2021•3 citations