Учёные ФИАН и Российского квантового центра впервые использовали квантовый компьютер с алгоритмами машинного обучения для распознавания рукописных цифр и математических графов.
freepik.com
Учёные ФИАН и Российского квантового центра впервые использовали квантовый компьютер с алгоритмами машинного обучения для распознавания рукописных цифр и математических графов.
Руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ Алексей Федоров отметил, что главная цель — тестирование квантовых вычислений с применением машинного обучения.
Российские учёные предложили оригинальный подход, сравнив способы кодирования данных в квантовые состояния и выбрав наиболее эффективный, сообщает ТАСС.
Для повышения качества вычислений использовались квантовые цепи — способ уменьшения шумных операций. Обучение проходило на небольшом наборе данных с известными ответами, и квантовый компьютер правильно классифицировал все тестовые изображения. Это показывает, что даже малые квантовые процессоры способны решать важные задачи классификации.
Директор ФИАН Николай Колачевский отметил, что технология квантовой классификации найдёт применение в медицине для анализа рентгеновских и МРТ-снимков, в генетике — для выявления мутаций ДНК, в химии — для поиска новых молекул, а в финансах — для улучшения прогнозов и снижения рисков.
В будущем квантовые вычисления дополнят классические методы в искусственном интеллекте, ускоряя обучение нейросетей и повышая точность обработки данных, что откроет новые возможности в науке и технологиях.
