Российские учёные впервые объединили квантовые вычисления и машинное обучение для решения прикладных задач

Специалисты из ведущих российских научных институтов впервые успешно продемонстрировали возможность использования квантового компьютера в сочетании с методами машинного обучения для выполнения практических задач. В качестве экспериментальной платформы был выбран квантовый процессор, основанный на ионах иттербия (Yb+). На его основе ученым удалось классифицировать рукописные изображения и математические графы — разделять нулевые и единичные изображения и распознавать структуры графов.

Подход, применяемый в исследовании, отличается оригинальностью по сравнению с предыдущими работами. В частности, ученые исследовали различные методы кодирования данных в квантовых системах и определили наиболее эффективный для данной задачи. Также в ходе экспериментов использовались квантовые цепи — техники, позволяющие снизить количество шумных операций и повысить точность вычислений. Алгоритм «обучался» на небольшом наборе данных, где каждое изображение уже было размечено, а система после обучения успешно распознавала изображения и на новых образцах.

Результаты показывают, что даже маломощные квантовые устройства могут решать важные практические задачи, такие как классификация изображений. Это важный этап в развитии квантовых технологий, приближающий нас к созданию более сложных и мощных вычислительных систем.

В перспективе подобные разработки могут найти применение в области искусственного интеллекта, где квантовые подходы смогут ускорять обучение нейросетей и повышать качество обработки данных, объединяя преимущества классических и квантовых методов.

Источник: @vremyavperedrus