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元优化的持续适应用于生物启发软体机器人维护的混合量子-经典管道

发布: (2025年12月13日 GMT+8 17:28)
8 min read
原文: Dev.to

Source: Dev.to

元优化的持续适应：用于生物启发软体机器人维护的混合量子‑经典流水线

Introduction: The Octopus and the Quantum Circuit

我的这段混合前沿之旅并不是在洁净室里开始的，而是在一座浑浊的水族箱中。我观察到一只章鱼，它柔软的身体轻松地在错综复杂的岩石迷宫中穿梭，皮肤的纹理和颜色实时变化以匹配环境。作为一名专注于刚性、确定性系统的 AI 研究者，这对我而言是一次启示。这里有一个生物系统在实时进行多目标优化——操作、运动、伪装——且拥有去中心化的神经系统，没有预先编程的蓝图。

我心中的问题是：我们能否为软体机器人创建一个具备这种流动智能的 AI 维护系统，使其能够学习并适应，并且量子计算能否提供实现这种元优化所需的计算基底？

在探索生物启发的控制、元学习以及变分量子算法时，我意识到核心挑战：我们需要一个不仅学习策略，而且学习如何学习并在磨损、损伤以及新任务面前自我适应的系统。这正是元优化的持续适应的本质。我的解决方案收敛到一个混合流水线：经典深度学习负责感知和低层控制，而适应策略的高维、非凸优化则交由量子处理器承担。

Technical Background: Bridging Three Paradigms

Bio‑inspired Soft Robotics

软体机器人是由弹性体或织物制成的柔顺、连续结构。它们的控制空间是高维且耦合的，这使得它们具有鲁棒性，但用经典方法建模和控制却十分困难。维护不仅仅是更换部件；它需要持续地适应控制策略，以补偿材料疲劳、塑性变形或局部损伤。

Meta‑Learning & Continual Learning

元学习（“学习如何学习”）设计能够通过少量示例快速适应新任务的模型。模型无关元学习（MAML）是关键算法。持续学习关注在任务流中顺序学习而不产生灾难性遗忘。弹性权重合并（EWC）和突触智能（Synaptic Intelligence）等技术提供了正则化策略，可被框定为动态优化问题——这正适合量子方法。

Hybrid Quantum‑Classical Machine Learning

近端量子设备（NISQ）并非独立的解决方案。变分量子算法（VQA）如变分量子本征求解器（VQE）或量子近似优化算法（QAOA）使用参数化量子电路（ansatz），其角度 θ 由经典优化器调节，以最小化在量子处理器上计算的代价函数。这种混合设置在优化复杂损失景观时表现出色，经典梯度容易陷入局部最小。

核心洞见
“元优化”循环——更新软体机器人控制器适应规则的过程——可以表述为高阶优化问题。计算元梯度（相对于适应算法超参数的适应性能梯度）在经典上极其昂贵。量子电路能够高效探索该超参数空间，发现更鲁棒的适应策略。

Implementation Details: Building the Pipeline

该流水线由两个交叉的循环组成：

  • 经典适应循环 – 快速，在机器人机载计算机上运行。
  • 量子元优化循环 – 较慢，在云端可访问的量子处理器上运行。

1. The Classical Learner: A Soft Actor‑Critic with Elastic Dynamics

低层控制器是经过修改的 Soft Actor‑Critic（SAC）代理，这是一种适用于连续控制的最大熵强化学习算法。为了与元优化器对接，动态正则化参数 λ_meta 由一个小型神经网络（“可塑性调制器”）产生，该网络以本体感受状态和性能历史为条件。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class PlasticityModulator(nn.Module):
    """Outputs dynamic regularization strengths."""
    def __init__(self, proprioception_dim, hidden_dim=64):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(proprioception_dim + 1, hidden_dim),  # +1 for recent performance delta
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, 3)  # outputs: λ_ewc, λ_synaptic, learning_rate_scale
        )
        # Initialise biases for low regularisation
        self.net[-1].bias.data = torch.tensor([0.1, 0.1, 0.0])

    def forward(self, proprioception, perf_delta):
        x = torch.cat([proprioception, perf_delta.unsqueeze(-1)], dim=-1)
        params = torch.sigmoid(self.net(x))          # constrain to [0,1]
        λ_ewc = params[0] * 1000.0
        λ_synaptic = params[1] * 100.0
        lr_scale = 0.1 + params[2] * 2.0              # scale between 0.1 and 2.1
        return λ_ewc, λ_synaptic, lr_scale

def compute_dynamic_sac_loss(q_values, target_values, actions, log_probs,
                             plasticity_params, fisher_matrix, importance):
    λ_ewc, λ_synaptic, lr_scale = plasticity_params

    # Standard SAC temperature‑weighted loss (simplified)
    policy_loss = (log_probs * 0.1 - q_values).mean()

    # Dynamic Elastic Weight Consolidation penalty
    ewc_penalty = 0.0
    for param, fisher in zip(policy_network.parameters(), fisher_matrix):
        ewc_penalty += (fisher * (param - param_old) ** 2).sum()
    policy_loss += λ_ewc * ewc_penalty

    # Dynamic Synaptic Intelligence penalty (simplified)
    syn_penalty = importance.norm(p=2)
    policy_loss += λ_synaptic * syn_penalty

    return policy_loss, lr_scale

可塑性调制器的权重 φ 才是真正的元参数，量子优化器将对其进行调优。

量子组件在 φ 空间中搜索，以最大化在一系列模拟损伤场景（如执行器失效、材料软化）下的恢复速度和稳定性。其步骤如下：

  1. 编码：将候选 φ 编码为变分量子电路的角度 θ。
  2. 运行：在量子处理器上运行电路，评估代价函数 C(θ)，其定义为固定适应时域后平均性能提升的负值。
  3. 经典优化：使用无梯度的优化方法（如 COBYLA、SPSA）在经典端优化 θ，并迭代查询量子设备。
  4. 更新：用找到的最佳 φ 更新可塑性调制器，并重复经典适应循环。

由于代价景观高度非凸且对参数微小变化极其敏感，量子电路能够在超参数配置的叠加态中进行探索，这相较于纯经典优化可能拥有优势。

该混合架构展示了生物启发的软体机器人维护如何受益于元优化的持续适应——将最苛刻的优化子任务交给量子资源，而实时控制则稳固地留在经典领域。

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