ID PROJEKTU: QNT-2025 // OBLICZENIA KWANTOWE
Kwantowa Weryfikacja Banknotów
Nasz flagowy projekt badawczy z obliczeń kwantowych: hybrydowy kwantowo-klasyczny model uczenia maszynowego działający na ODRA 5 — pierwszym polskim nadprzewodzącym komputerze kwantowym na Politechnice Wrocławskiej. System weryfikuje banknoty wykrywając subtelne wzorce fałszerstw niewidoczne dla klasycznych algorytmów.
Zobacz RepozytoriumPrzegląd Badań
Wyzwanie
Wykrywanie fałszerstw wymaga identyfikacji subtelnych, nieliniowych wzorców w dokumentach finansowych. Tradycyjne uczenie maszynowe ma trudności z wysokowymiarowymi korelacjami cech obecnymi w obrazach banknotów poddanych transformacji falkowej. Nasze badania sprawdzają, czy obliczenia kwantowe mogą zapewnić przewagę obliczeniową dla tego krytycznego zadania bezpieczeństwa.
Nasze Podejście
Zaimplementowaliśmy Wariacyjny Klasyfikator Kwantowy (VQC), który mapuje klasyczne cechy do kwantowej przestrzeni Hilberta, umożliwiając wykrywanie korelacji pomijanych przez algorytmy klasyczne. Architektura hybrydowa łączy wykonywanie obwodów kwantowych na ODRA 5 z klasyczną optymalizacją za pomocą optymalizatora Adam z PyTorch.
Metodologia
Potok Danych
Zbiór danych UCI Banknote Authentication dostarcza 4 ciągłe cechy wyekstrahowane z obrazów w skali szarości przez transformację falkową: wariancję, skośność, kurtozę i entropię. Każda cecha jest normalizowana i mapowana na kąt rotacji kubitu, tworząc stan kwantowy kodujący dane klasyczne w superpozycji.
Obwód Kwantowy
4-kubitowy Wariacyjny Ansatz składa się ze sparametryzowanych bramek Ry do kodowania cech, po których następują kontrolowane bramki rotacji (CX) tworzące splątanie. Pomiar w bazie Z daje wartości oczekiwane mapowane na prawdopodobieństwa klasyfikacji przez funkcję parzystości.
Stos Technologiczny
System ODRA 5
Pierwszy polski nadprzewodzący komputer kwantowy, uruchomiony na PWr w 2025 roku. Zbudowany do badań w informatyce kwantowej, telekomunikacji i zastosowaniach cyberbezpieczeństwa.
Qiskit ML
Open-source SDK IBM do obliczeń kwantowych z rozszerzeniami uczenia maszynowego. Zapewnia interfejsy konstrukcji obwodów, symulacji i wykonywania na sprzęcie.
Trening Hybrydowy
Optymalizator Adam z PyTorch obsługuje klasyczną propagację wsteczną, podczas gdy gradienty kwantowe są obliczane przez Parameter Shift Rule na rzeczywistym sprzęcie.
Fundament Badawczy
Oparty na kwantowych mapach cech Havlíčka i in. (2019) oraz architekturze wariacyjnego klasyfikatora Mitarai i in. (2018).
Współtwórcy
- Iwo Wojtakajtis
- Iwo Smura
- Rafał Balicki
- Karina Leśkiewicz
- Maria Płatek
- Michał Szczęsny