Неразличимые фотоны помогают в задаче классификации изображений

Исследователи из нескольких европейских университетов предложили протокол Quantum Extreme Learning Machine (QELM), в котором пары неразличимых фотонов проходят через многомодовый волоконный кабель, формируя случайный полносвязный слой нейронной сети. Это позволяет задействовать c для преобразования данных — например, при распознавании изображений. Ученые провели как теоретическое моделирование, так и эксперимент, сравнив работу QELM на основе различимых и неразличимых фотонов.

Результаты показали, что с увеличением числа фотонов система демонстрирует явное квантовое преимущество: точность классификации возрастает. Исследователи связывают это с улучшением производительности и увеличением размерности, что подтверждается ростом ранга матрицы признаков в эксперименте и симуляции. Этот подход может стать основой для новых квантово-оптических вычислительных платформ, способных решать задачи, с которыми классическим системам все труднее справляться.

https://arxiv.org/abs/2505.11238

Источник: arxiv.org

Комментарии: