Российский квантовый вычислитель показал стопроцентную точность при распознавании символов

Исследователи из Российского квантового центра и ФИАН провели эксперимент и решили задачу распознавания изображений с помощью ионного квантового вычислителя. В роли «учебного материала» выступили изображения мелких цифр, а в основе лежал квантовый аналог известного алгоритма — метода опорных векторов, широко используемого в классическом машинном обучении.

В эксперименте использовались всего 4 кубита, но этого оказалось достаточно, чтобы закодировать изображения и подобрать последовательность операций, которая позволила классифицировать их с точностью 100%. Такой результат — важный шаг к тому, чтобы использовать квантовые вычисления в реальных задачах искусственного интеллекта.

Работа проводилась в рамках российской дорожной карты по развитию квантовых технологий. Ученые считают, что полученные результаты приближают создание квантовых систем машинного обучения, способных обрабатывать и классифицировать данные гораздо быстрее, чем современные нейросети.

https://journals.aps.org/pra/abstract/10.1103/PhysRevA.111.052436

Источник: journals.aps.org

Комментарии: