Квантовый компьютер снова превзошел обычный. Но уже в машинном обучении

Группа исследователей, включая сотрудников Google Quantum AI, разработала новую теорию. Согласно ей, квантовые компьютеры должны быть экспоненциально быстрее в некоторых задачах обучения, чем классические машины. В статье, опубликованной в журнале Science, ученые описали свою теорию и рассказали о результатах тестирования на квантовом компьютере Google Sycamore.

Ведран Дунько из Leiden University City опубликовал в том же номере журнала статью «Перспектива», в которой изложил идею объединения квантовых вычислений с машинным обучением для обеспечения нового уровня компьютерных систем обучения.

Машинное обучение — это система, с помощью которой компьютеры, обученные наборам данных, делают обоснованные предположения о новых данных. А квантовые вычисления включают использование субатомных частиц для представления кубитов в качестве средства для выполнения задач во много раз быстрее, чем это возможно с классическими компьютерами. В ходе нового исследования ученые рассмотрели идею запуска приложений машинного обучения на квантовых машинах.

Чтобы выяснить, осуществима ли эта идея и, что более важно, будут ли результаты лучше, чем на классических компьютерах, исследователи создали задачу машинного обучения, которая будет обучаться в ходе многократных экспериментов. Затем они разработали теории, описывающие, как можно использовать квантовую систему для проведения таких экспериментов и извлечения из них уроков.

Они доказали, что квантовый компьютер не только справляется, но и выполняет задачи намного лучше, чем классическая система. Фактически, ученые обнаружили, что количество экспериментов, необходимых для изучения концепции, сократилось на четыре порядка по сравнению с классическими системами. Затем исследователи построили такую систему и протестировали ее на квантовом компьютере Google Sycamore, подтвердив свою теорию.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (2 votes)
Источник(и):

ХайТек