Evet her şeyi her geçen gün daha da hızlı yapıyoruz. Ve bu hızımızı arttıracak yeni bir fikrimiz de var artık :Kuantum Makine Öğrenmesi
Öncelikle kuantum makine öğrenmesini anlayabilmemiz için kuantum ve makine öğrenmesi kavramlarını bilmemiz gerekli. Kuantum kavramı için kısaca atom altı parçacıklar dünyası diyebiliriz.
Bu alanda en çok kullanacağımız terimlerden biri de qubit. Hepimizin bilgisayar dünyasından aşina olduğu bir kavram olan Bit’in kuantum bilgisayarlarındaki versiyonu. Bildiğimiz gibi bitler bilgisayarla anlaşmamızı sağlayan 0 ve 1’lerden oluşan yapılar. Yani bitlere göre her şey olmak veya olmamak üzerine kurulu.
Qubitler de aslında bu alanda aynı işlev de kullanılıyor. Bir qubit, 0 ve 1 süperpozisyonunda bulunabilir, yani aynı anda her iki değeri de taşıyabilir ya da bu iki değer arasında bir yerde de olabilir. Bu da bitlerden ayrılan farkıdır aslında.
Kuantum kapıları: Bunun da karşılığı klasik bilgisayarlardaki mantık kapıları diyebiliriz.
Kısaca bilgisayardaki mantık kapıları da dijital devrelerde ikili (binary) veriyi işlemek için kullanılan temel yapı taşlarıdır. Qubit dediğimiz yapılar ise bu ikili yapıların matris kümeleri şeklindeki hali olmuş oluyor.
Evet başlığımızdaki kuantum kelimesini öğrendiysek sıra makine öğrenmesine geldi.
Makine öğrenmesi
Makine öğrenmesi,verilerden öğrenen ve insana gerek duymadan karar alabilen bir yapay zeka dalıdır. Bunu nasıl yapıyor diye bakacak olursak bilgisayara verdiğimiz verilerin girdi ve çıktıları arasında bir ilişki kurarak benzerlik ve farklılıkları deneyimleyerek zamanla olasılıkları da kullanarak tahmin etmesine dayalı diyebiliriz.
Kuantum Makine Öğrenmesini Kullanmanın 4 Şekli
Burada kullandığımız veri türünün klasik mi yoksa kuantum mu olduğuna göre ve ayrıca kullanılan işleme türünün klasik mi yoksa kuantum mu olduğuna göre yukarıda da gördüğünüz gibi dört farklı kombinasyon çıkıyor. Bunlardan çok kısa bir şekilde bahsedelim.
CC :Hepimizin bildiği klasik makine öğrenmesi
CQ :Klasik veriler için kuantum bilgisayarları kullanma
QC :Kuantum durumlarını klasik makine öğrenmesi durumlarında test etmek
QQ :Kuantum durumlarını kuantum bilgisayarlarda test etmek.
Uzmanlar geleceğimizi şekillendirmede en önemli olanların CQ QQ olduğunu düşünüyorlar nedeni de aslında çok basit :Kuantum Bilgisayarlar.
Peki, neden kuantum makine öğrenmesini geliştirmeye gerek duyduk?
Aslında bunun altında yatan neden de kuantum bilgisayarların altında yatan nedenle aynı: Zaman tasarrufu. Teknolojinin sınırları her geçen gün genişledikçe ortaya çıkan veri yığınını işlemek daha da zorlaşıyor. Bu da aynı alana daha çok transistör sığdırmaya çalışmak oluyor .
İşlemcilerimizi o kadar küçülttük ki artık atomaltı parçacık boyutuna ulaşmak zorunda kaldılar. Atomaltı parçacık dünyasıyla uğraşabilmek de kuantum yolundan geçiyor .Tabi bu olgular şu an güncel teknolojilere göre daha yeni yeni filizlenen şeyler. Ama kim bilir belki klasik fizik gibi klasik teknoloji de yerini kuantum teknolojisine bırakarak gelecekte bize zamanın ötesinde kapılar açabilir. O günler geldiğinde, zamanı eğip büken algoritmalarla yeniden buluşmak dileğiyle..
KAYNAKÇA:
- https://kuantumturkiye.org/kuantum-makine-ogrenimi-nedir/
