Python でアヤメの花のデータを予測するための量子 AI モデルを構築する方法

機械学習は、ChatGPT やその他の有名なモデルが作成された AI の分野です。これらのシステムはすべてニューラルネットワークで作成されました。

これらのニューラルネットワークの作成を扱う機械学習の分野は、ディープラーニングと呼ばれます。

このブログ投稿では、古典的なコンピューターで実行されるいくつかのニューロンと量子コンピューターで実行される他のニューロンを含むニューラルネットワークを作成します。

このように、両方のタイプのニューロンを使用してニューラルネットワークを作成およびトレーニングすると、処理のほとんどが量子ニューロンで発生するため、量子コンピューティングに基づいた AI モデルが作成されます。

以下について説明します。

AI、ハイブリッドニューラルネットワークとその利点の概要
量子 AI の動作: Python を使用したアヤメの花のデータの予測
結論: 効率的な AI モデルの将来

注: トランスフォーマーなどの複雑なアーキテクチャ、量子物理学の詳細、高度な AI モデル最適化テクニックを避けて、シンプルなニューラルネットワークを作成します。

完全なコードはここから入手できます。

AI、ハイブリッドニューラルネットワークとその利点の概要

人工知能におけるディープラーニングとは何ですか?

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを使用して天気、画像の分類、テキストへの応答などの複雑なパターンを予測する AI のサブ分野です。

ニューラルネットワークが大きくなるほど、実行できることはより複雑になります。 ChatGPT のように、自然言語を処理してユーザーと対話できます。

ニューラルネットワーク

ディープラーニングは、将来のデータを予測するためのニューラルネットワークのトレーニングです。ニューラルネットワークのトレーニングには、データを供給し、学習させ、予測を行うことが含まれます。

ニューラルネットワークは、層状に編成された多くのニューロンで構成されています。すべてのレイヤーは異なるパターンのデータを取得します。

このレイヤータイプの構造により、AI モデルは複雑なデータとパターンを解釈できます。たとえば、上の画像のニューラルネットワークは、天気データの 8 つの特性を使用して、雨が降るかどうかを予測するようにトレーニングできます。

データを受け取る層は入力層と呼ばれ、最後の層は出力層と呼ばれます。これらの間には、複雑なパターンを捉える隠れ層があります。

もちろん、これは非常に単純なニューラルネットワークですが、ニューラルネットワークをトレーニングするという考え方は、どのような複雑なアーキテクチャでも同じです。

ハイブリッドニューラルネットワーク - 量子コンピューティングと古典的コンピューティングの組み合わせ

次に、ハイブリッドニューラルネットワークを作成します。基本的に、入力層と出力層は古典的なコンピューターで動作し、隠れ層は量子コンピューターでデータを処理します。

このアプローチでは、古典的コンピューティングと量子コンピューティングの利点を最大限に活用してニューラルネットワークをトレーニングします。

従来のニューラルネットワークではなくハイブリッドニューラルネットワークを選択する理由

ハイブリッドニューラルネットワークを使用する主なアイデアは、従来のコンピューターよりもはるかに高速な量子コンピューターでデータの処理を実行することです。

さらに、量子コンピューターは、はるかに少ないエネルギー消費で特定のタスクを実行します。この処理とエネルギー使用の効率により、より小型で信頼性の高い AI モデルの作成が可能になります。

これは、より小型で効率的な AI モデルを作成するというハイブリッドニューラルネットワークの主なアイデアです。

量子 AI の動作: Python を使用したアヤメの花のデータの予測

このコードでは、有名なアヤメのデータセットからアヤメの花の種類を予測する量子ベースの AI モデルを作成します。

このコードは、古典的なコンピューター上の量子コンピューターの動作を模倣する、default.qubit と呼ばれる量子シミュレーターを使用します。

これは、量子操作をシミュレートするための数学モデルの使用により可能になります。

ただし、コードをいくつか変更すると、このコードを IBM、Amazon、または Microsoft プラットフォームで実行して、実際に量子コンピューター上で実行できるようになります。

import pennylane as qml
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load and preprocess the Iris dataset
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# Standardize the features
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# One-hot encode the labels
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
y_onehot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# Split the dataset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_onehot, test_size=0.2, random_state=42)

# Define a quantum device
n_qubits = 4
dev = qml.device('default.qubit', wires=n_qubits)

# Define a quantum node
@qml.qnode(dev)
def quantum_circuit(inputs, weights):
    for i in range(len(inputs)):
        qml.RY(inputs[i], wires=i)

    for i in range(n_qubits):
        qml.RX(weights[i], wires=i)
        qml.RY(weights[n_qubits + i], wires=i)

    return [qml.expval(qml.PauliZ(i)) for i in range(n_qubits)]

# Define a hybrid quantum-classical model
def hybrid_model(inputs, weights):
    return quantum_circuit(inputs, weights)

# Initialize weights
np.random.seed(0)
weights = np.random.normal(0, np.pi, (2 * n_qubits,))

# Define a cost function
def cost(weights):
    predictions = np.array([hybrid_model(x, weights) for x in X_train])
    loss = np.mean((predictions - y_train) ** 2)
    return loss

# Optimize the weights using gradient descent
opt = qml.GradientDescentOptimizer(stepsize=0.1)
steps = 100
for i in range(steps):
    weights = opt.step(cost, weights)
    if i % 10 == 0:
        print(f"Step {i}, Cost: {cost(weights)}")

# Test the model
predictions = np.array([hybrid_model(x, weights) for x in X_test])
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
true_labels = np.argmax(y_test, axis=1)

# Calculate the accuracy
accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
print(f"Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

コードをブロックごとに見てみましょう。

ライブラリのインポート

import pennylane as qml
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

コードのこの部分では、必要なライブラリをインポートしました。

pennylane および pennylane.numpy: 量子回路の作成と操作用。
sklearn.datasets: Iris データセットをロードします。
sklearn.preprocessing: スケーリングやエンコードなどのデータの前処理用。
sklearn.model_selection: データをトレーニングセットとテストセットに分割します。
sklearn.metrics: モデルの精度を評価します。

Iris データセットの読み込みと前処理

# Load and preprocess the Iris dataset
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# Standardize the features
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# One-hot encode the labels
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
y_onehot = encoder.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# Split the dataset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_onehot, test_size=0.2, random_state=42)

ここでは、ニューラルネットワークをトレーニングするためのデータを準備しました。

Iris データセットを読み込み、フィーチャ (X) とラベル (y) を抽出します。
StandardScaler を使用して、ゼロ平均と単位分散を持つように特徴を標準化します。
OneHotEncoder を使用して、マルチクラス分類のラベルをワンホットエンコードします。
データセットを 80/20 の比率でトレーニングセットとテストセットに分割します。

量子デバイスと回路を定義する

# Define a quantum device
n_qubits = 4
dev = qml.device('default.qubit', wires=n_qubits)

# Define a quantum node
@qml.qnode(dev)
def quantum_circuit(inputs, weights):
    for i in range(len(inputs)):
        qml.RY(inputs[i], wires=i)

    for i in range(n_qubits):
        qml.RX(weights[i], wires=i)
        qml.RY(weights[n_qubits + i], wires=i)

    return [qml.expval(qml.PauliZ(i)) for i in range(n_qubits)]

このセグメントは、量子デバイスと回路を定義します。

PennyLane のデフォルトのシミュレーターを使用して、4 量子ビットの量子デバイスをセットアップします。
入力と重みを受け取る量子回路 (quantum_circuit) を定義します。この回路は、回転ゲート (RY、RX) を適用して入力とパラメーターをエンコードし、各量子ビットの PauliZ 演算子の期待値を測定します。

ハイブリッドモデルの定義と重みの初期化

# Define a hybrid quantum-classical model
def hybrid_model(inputs, weights):
    return quantum_circuit(inputs, weights)

# Initialize weights
np.random.seed(0)
weights = np.random.normal(0, np.pi, (2 * n_qubits,))

ここでは実際にモデルを作成し、重み付けを開始してみます。

量子回路を利用したハイブリッドモデル関数を定義します。
再現性を高めるために指定されたシードを持つ正規分布を使用してモデルの重みを初期化します。

コスト関数の定義と重みの最適化

# Define a cost function
def cost(weights):
    predictions = np.array([hybrid_model(x, weights) for x in X_train])
    loss = np.mean((predictions - y_train) ** 2)
    return loss

# Optimize the weights using gradient descent
opt = qml.GradientDescentOptimizer(stepsize=0.1)
steps = 100
for i in range(steps):
    weights = opt.step(cost, weights)
    if i % 10 == 0:
        print(f"Step {i}, Cost: {cost(weights)}")

最後に、量子ベースのニューラルネットワークのトレーニングを開始しました。

予測と真のラベル間の平均二乗誤差を計算するコスト関数を定義します。
PennyLane の GradientDescentOptimizer を使用して、重みを繰り返し更新することでコスト関数を最小化します。進捗状況を追跡するために 10 ステップごとにコストを出力します。

次のように出力されます。

Step 0, Cost: 0.35359229278282217
Step 10, Cost: 0.3145818194833503
Step 20, Cost: 0.28937668289628116
Step 30, Cost: 0.2733108557682183
Step 40, Cost: 0.26273285477208475
Step 50, Cost: 0.25532913470009133
Step 60, Cost: 0.24973939376050813
Step 70, Cost: 0.24517135825709957
Step 80, Cost: 0.2411459409849017
Step 90, Cost: 0.23735091263019087

モデルをテストして精度を評価する

# Test the model
predictions = np.array([hybrid_model(x, weights) for x in X_test])
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
true_labels = np.argmax(y_test, axis=1)

# Calculate the accuracy
accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
print(f"Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

次に、トレーニングされたモデルを評価します。

最適化された重みを使用してテストセットに対して予測を行います。
ワンホットエンコードされた予測と真のラベルをクラスラベルに変換します。
accuracy_score を使用してモデルの精度を計算し、出力します。

そして最終的な結果は次のようになりました。

Test Accuracy: 66.67%

67% の精度は、良好な AI モデルの結果とは言えません。これは、このデータに対してこのニューラルネットワークを最適化していないためです。

より良い結果を得るには、ニューラルネットワークの構造を変更する必要があります。

ただし、このデータセットの場合、通常のニューラルネットワークとハイパーパラメーター最適化用の optuna のようなライブラリを使用するだけで、98% を超えるはるかに高い精度が可能であり、簡単に達成できます。

それにもかかわらず、私たちは単純な量子 AI モデルを作成しました。

結論: 効率的な AI モデルの将来

量子コンピューティングを AI に統合すると、より小型で効率的な AI モデルの作成が可能になります。量子技術のさらなる進歩により、AIへの応用はますます進むでしょう。

私の見解では、AI の将来は最終的には量子コンピューターと統合されるでしょう。

完全なコードは次のとおりです。