量子计算在解决复杂问题和处理大规模数据集方面具有巨大的潜力,远远超过了经典计算机的能力。当与人工智能(AI)集成时,量子计算可以带来革命性的突破。它的并行处理能力能够在更短的时间内解决更复杂的问题,这对优化和增强人工智能算法具有重要意义。本比赛旨在评估参与者在量子计算领域的建模和解决问题的技能。通过挑战现实世界的场景,我们探索了量子计算和人工智能的协同作用所产生的无限可能性。
比赛由三个部分组成,每个部分涉及一个数据集和一个任务。参与者需要建立一个相应的QUBO(二次无约束二进制优化)模型,并使用Kaiwu SDK提供的模拟退火算法进行求解。适用于CPQC(相干光子量子计算机)的QUBO模型表示为:
其中,Q为系数矩阵
比赛的重点是与人工智能相关的场景,将问题转换为QUBO形式,并使用Kaiwu SDK解决它们,这是一个解决CPQC上QUBO模型的专门软件开发工具包。可在此链接(https://platform.qboson.com/)上访问SDK(https://platform.qboson.com/)
附件中提供了跨不同场景的QUBO建模的参考材料,以帮助参与者理解和应用这些概念。
任务1:云计算中的资源需求预测(20分)
背景云计算平台的高效运行依赖于精确的资源调度,其中需求预测是一个核心组成部分。通过分析历史数据,建立预测模型,可以最小化资源浪费,提高系统效率和可用性。时间序列预测通常用于这类场景中,但将这些优化问题转化为与量子计算兼容的形式仍然是一个挑战。
您的任务是为云计算平台开发一个资源管理系统来预测资源需求。数据集如下:
这些数据代表了今年1月至9月的月度计算资源需求。您决定使用自回归(AR)模型进行预测,其表示为:
您将需要:
1。将上述时间序列预测问题转化为QUBO模型,明确定义了目标函数和决策变量。
2.利用KaiwuSDK的模拟退火算法求解模型,预测10月份的需求
任务2:使用支持向量机进行分类(40分)
在机器学习中,除了像上述时间序列预测问题3这样的回归任务外,分类是另一项经典任务。分类的目的是根据输入样本的特征分配到预定义的类别,这广泛适用于现实场景,如垃圾邮件检测和图像分类。支持向量机(SVMs)是一种流行的基于边际最大化度的监督学习技术。SVM还擅长于通过核技巧进行非线性分类。
集成量子计算为分类任务引入了新的视角。通过将SVM优化问题转化为QUBO形式,量子计算可以加速解决过程。
Iris数据集(https://archive.ics.uci.edu/dataset/53/iris)是一个经典的机器学习数据集,包含150个样本,每个样本有四个特征和一个类标签(三个类别中的类别之一)。您的任务是使用SVM模型和Kaiwu SDK对这个数据集进行分类
您将需要:1。将训练基于SVM的分类模型的优化问题转化为QUBO模型,明确定义目标函数和决策变量。 2.利用Kaiwu SDK中的模拟退火算法,解决了QUBO问题。
任务3:探索量子计算与深度学习的集成(40分)
背景深度学习模型,如卷积神经网络(CNNs),在图像分类和推荐系统等复杂任务中表现出了出色的性能。然而,优化这些模型通常需要大量的计算资源。通过利用量子计算的优化能力,可以开发更有效的训练和推理方法
您应该:选择一个特定的应用程序场景,如图像分类或推荐系统,您需要为其设计一个合适的深度学习模型和结构。然后,将相关的优化问题(如模型训练)转化为QUBO模型。利用KaiwuSDK的模拟退火算法进行求解。
提交要求:
1。完整的代码文件,包括数据预处理、模型构建、QUBO模型转换和解决方案过程。
2.一个详细的结果报告,其中包括:
a。问题场景及其背景。
b.对人工智能模型结构的描述。
c.具体的QUBO模型公式。
d.QUBO模型的求解过程和求解时间,以及结果分析。
f.模型性能评价和结果解释。请提供任何外部数据集或参考资料的来源和解释
注:
1。Kaiwu SDK被限制为解决600位以下的问题。
2.只支持最新版本的Kaiwu SDK。
3.对于问题1,参与者可以选择提交他们的矩阵给CPQC(https://platform.qboson.com/),这是可选的。每位参赛者将在比赛期间总共获得5个配额。一旦配额耗尽,将不会授予额外的配额。此外,在从CPQC接收结果时可能会有延迟。
4.如果您对这些任务有任何疑问,请扫描下面的二维码与我们联系。
5.您可以通过这个链接(https://b23.tv/IqKoPnv)查看Kaiwu SDK的安装和使用指南