Исследователи из Физического института имени Лебедева РАН и Российского квантового центра одними из первых в мире продемонстрировали решение прикладных задач на квантовом компьютере с применением алгоритмов машинного обучения. Ученые использовали процессор на основе ионов иттербия (Yb+) и разделили с его помощью написанные от руки изображения нуля и единицы, а также математических объектов — графов.
Подобные эксперименты проводили и ранее, но предложенный подход отличается своей оригинальностью. В частности, ученые сравнили различные способы кодирования данных в квантовые состояния и определили наиболее эффективный вариант.
В процессе работы исследователи экспериментировали с квантовыми цепями (один из способов реализации алгоритмов, который уменьшает количество шумных операций), что помогло улучшить качество вычислений. Алгоритм «обучался» на маленьком наборе данных, где каждое изображение уже имело правильный ответ (нуль или единица). В результате квантовый компьютер правильно определил все цифры как на обучающих, так и на тестовых картинках. Таким образом было показано, что даже небольшие квантовые процессоры уже могут решать простые, но практически значимые задачи, такие как классификация изображений. Это большой шаг к будущему, где квантовые процессоры будут выполнять более сложные вычисления.
В будущем технология найдет применение в создании систем искусственного интеллекта, где квантовые вычисления будут дополнять классические методы, ускоряя обучение нейросетей и повышая точность обработки данных.
Источник: ФИАН
