ИИ научился исправлять неизбежные ошибки квантового компьютера |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-10-26 17:30 Квантовые системы могут решать задачи, выходящие за пределы возможностей обычных компьютеров, однако они чувствительны к помехам окружающей среды. Исследователи из Института Макса Планка сделали шаг к решению этой проблемы, создав уникальную двухуровневую нейросеть. Ученые, о работе которых рассказывает Science Daily, создали обучающуюся нейросеть из 2000 искусственных нейронов, вдохновленную знаменитой AlphaGo. Подобные алгоритмы эффективно эксплуатируют ошибки — а значит, хорошо их ищут и могут исправить. В том числе и те, что возникают при работе квантового компьютера из-за воздействия окружающей среды. Разработчики сравнивают квантовую коррекцию ошибок с партией в го, в которой один игрок стремится сохранить расположение камней, а другой делает все возможное, чтобы разрушить его. Второй игрок в данном случае — метафора потока помех, идущего из окружающей среды. Главная сложность заключается в том, что первому игроку запрещается смотреть на доску — ведь прямое наблюдение за квантовым состоянием разрушит суперпозицию. Чтобы облегчить коррекцию ошибок, в квантовых компьютерах используются дополнительные кубиты. Их можно анализировать без риска для системы и использовать полученную информацию для коррекции основных кубитов. Идея немецких исследователей в том, что в процессе самообучения ИИ выработает более успешные стратегии коррекции, чем предложенные людьми. Увы, первые опыты на имитации квантового компьютера с пятью кубитами показали, что в одиночку алгоритм не справляется. Он действовал по методу проб и ошибок и нарушал квантовую суперопозицию вместо того, чтобы поддерживать ее. Чтобы решить проблему, ученые добавили в систему дополнительную нейронную сеть, которая служила «учителем» для первой. В нее загрузили общие данные об устройстве компьютера и систему вознаграждения за правильные решения уже на этапе обучения. В ходе работы «учитель» предоставлял нейросети общую информацию о квантовом состоянии, не раскрывая деталей. Эксперименты показали, что подобная система может успешно проводить квантовую коррекцию без участия человека. Под руководством «учителя» нейросеть-ученик не только эффективно работает, но и постоянно совершенствуется. По словам авторов, такую двухуровневую нейросеть можно использовать не только в квантовых компьютерах, но и в ряде других областей, например, физических исследованиях. Над разработкой гибридной системы, которая объединяет искусственные интеллект с квантовыми вычислениями, работают специалисты из Университета Пердью. Такая технология значительно увеличит скорость обработки данных. Это особенно актуально в условиях быстрого накопления объема информации. Источник: hightech.plus Комментарии: |
|