Эксперимент физиков показал, что квантовые процессоры могут эффективно решать задачи классификации, используя адаптированные алгоритмы машинного обучения. Рассказываем, что делали отечественные ученые и к каким выводам они пришли.
Компактные квантовые процессоры могут эффективно решать задачи классификации, используя адаптированные алгоритмы машинного обучения.
Источник: наука.рф
Ученые из Физического института имени П. Н. Лебедева РАН и Российского квантового центра продемонстрировали пример практического применения квантовых компьютеров. В эксперименте использовали процессор на основе ионов иттербия (Yb+). С его помощью специалисты успешно классифицировали написанные от руки изображения нуля и единицы, а также математические объекты — графы. Чтобы добиться цели, ученые задействовали алгоритмы машинного обучения, адаптированные для квантового процессора, говорится на официальном сайте Десятилетия науки и технологий в России.
В своем исследовании эксперты применили алгоритм SVM, известный своим эффективным решением задач классификации. Этот метод позволяет разделить данные на классы, проводя оптимальную границу разделения, которая наилучшим образом отделяет одну группу данных от другой. Ключевой этап обработки — сравнение образцов данных — осуществлялся непосредственно на квантовом процессоре. Это обеспечило высокую эффективность анализа сложных изображений.
Квантовый компьютер будущего в представлении нейросети.
Источник: Kandinsky 3.1
«Для перевода ионов в квантовое состояние мы создавали суперпозиции и проводили операции запутывания кубитов. Квантовые состояния отдельных ионов изменялись с помощью лазеров и детекторов излучения. По завершении вычислений измерялось состояние иона, и на основе этих данных интерпретировались результаты работы алгоритмов машинного обучения», — комментирует процесс квантовых вычислений один из участников исследования, научный руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ Алексей Федоров.
Аналогичные эксперименты ранее уже проводились, но предложенная российскими учеными методика выделяется своей уникальностью. В частности, специалисты проанализировали разные подходы к преобразованию классических данных в квантовые состояния и выделили оптимальный способ кодировки. В ходе работы эксперты экспериментировали с квантовыми цепями, что положительно сказалось на точности вычислений.
Таким образом, российские физики продемонстрировали, что даже компактные квантовые процессоры способны справляться с несложными, но важными задачами, включая распознавание и сортировку изображений. Это значительный прогресс на пути к будущему, в котором квантовые процессоры смогут осуществлять гораздо более сложные расчеты.
