Специалисты Физического института имени П. Н. Лебедева РАН в сотрудничестве с учеными Российского квантового центра достигли значимого прорыва в области квантовых технологий. В ходе уникального исследования они впервые продемонстрировали успешную интеграцию квантовых вычислений и алгоритмов машинного обучения для решения прикладных задач, включая классификацию изображений.
Как сообщает пресс-служба ФИАН, в эксперименте использовался квантовый процессор на основе ионов иттербия. Ученые смогли классифицировать изображения, такие как рукописные цифры и графовые структуры, что подтвердило работоспособность квантовых алгоритмов в реальных условиях.
Научный руководитель направления «Квантовые информационные технологии» Алексей Федоров отметил, что ключевой целью исследования было проверить эффективность различных методов кодирования информации в квантовые состояния. Проведенный сравнительный анализ позволил выявить наиболее эффективный подход, что значительно повысило точность вычислений. Хотя аналогичные эксперименты проводились ранее, предложенный в России метод отличается новизной и практической значимостью.
В процессе эксперимента исследователи применяли квантовые цепи, что способствовало снижению уровня шумов и улучшению стабильности вычислений. Алгоритм обучался на ограниченном наборе изображений с заранее известными метками, что позволило добиться высокой точности классификации визуальных данных даже при использовании небольшого числа кубитов.
Директор ФИАН Николай Колачевский подчеркнул, что данная технология имеет широкий спектр применения. В медицине квантовые алгоритмы могут помочь в анализе снимков, полученных с помощью КТ, МРТ и рентгена, ускоряя процесс выявления патологии. В генетике и биоинформатике они будут использоваться для анализа ДНК и предсказания последствий мутаций. Химическая отрасль получит выгоду от моделирования сложных молекулярных соединений, а в экономике — от распознавания закономерностей в финансовых данных, что может улучшить прогнозирование и устойчивость инвестиций.
Эксперты предполагают, что в будущем квантовые вычисления будут активно интегрироваться в системы искусственного интеллекта, что позволит ускорить обучение нейросетей и повысить точность анализа информации. Это исследование стало важным шагом к практическому применению квантовых технологий в сочетании с методами машинного обучения.
