Исследователь Валтер Уотила представил модель SQL2Circuits, которая использует методы квантовой обработки естественного языка для оценки ключевых метрик SQL-запросов. Работа была опубликована на arXiv.org 14 июня 2023 года, последняя версия датирована 7 января 2026 года. Модель предназначена для точного прогнозирования кардинальности, времени выполнения и стоимости запросов в реляционных базах данных.
Ядро модели — новый механизм кодирования запросов, который отображает SQL-запросы в высокоразмерные гильбертовы пространства с использованием их грамматических представлений. SQL-запросы переводятся в параметризованные квантовые схемы, параметры которых настраиваются стандартными методами квантового машинного обучения. Модель математически строгая, объяснимая и масштабируемая, так как состоит из множества схем и была обучена и протестирована на сотнях запросов.
Точная оценка метрик запросов критически важна для оптимизаторов запросов в СУБД, так как напрямую влияет на эффективность обработки данных. Предложенный квантовый подход демонстрирует высокую точность, превосходящую некоторые современные базы данных, и расширяет предыдущие исследования в области QNLP, добавляя задачи классификации на 4 и 8 классов.
Модель SQL2Circuits теоретически проанализирована через расчёт её выразительности и способности к запутыванию. Исследование подтверждает потенциал применения квантовых вычислений и квантового ИИ в задачах оптимизации баз данных, предлагая новый объяснимый и эффективный инструмент.
