Российские учёные сделали значительный шаг к практическому применению квантовых технологий: впервые они продемонстрировали решение прикладных задач с использованием алгоритмов машинного обучения на квантовом компьютере. Разработанный на базе ионов иттербия процессор справился с классификацией рукописных изображений и графов, доказав, что даже маломощные квантовые системы могут быть полезны в реальных сценариях.
Исследование провели специалисты ФИАН и Российского квантового центра. Они использовали квантовые цепи, чтобы минимизировать ошибки и шум в процессе вычислений. Алгоритм обучался на небольшом наборе данных с правильными ответами и успешно распознавал образы как в тренировочной, так и в тестовой выборке. Особенностью подхода стало тестирование различных способов кодирования информации в квантовые состояния, что позволило выбрать наиболее эффективную стратегию.
"Один из главных результатов нашей работы — применение квантовых алгоритмов в сочетании с технологией машинного обучения."
– Алексей Федоров, Российский квантовый центр
По словам директора ФИАН Николая Колачевского, квантовая классификация может использоваться в самых разных областях: от диагностики заболеваний на основе медицинских изображений до анализа ДНК, моделирования химических процессов и оценки рисков на финансовых рынках. В будущем квантовые вычисления могут стать неотъемлемой частью гибридных систем искусственного интеллекта, значительно ускоряя и повышая точность обработки данных.
Источник: ФИАН
