«Цифровые двойники» позволяют упростить ресурсоемкие квантовые вычисления |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-08-06 17:00 Китайские исследователи разработали новую концепцию «прогностических суррогатов», или цифровых двойников квантовых компьютеров. Эти классические нейросетевые модели, обученные на данных реальных квантовых систем, способны эмулировать работу квантовых процессоров и предсказывать результаты работы квантовых алгоритмов. Применив модель, обученную на данных 42-кубитного сверхпроводникового квантового процессора, к двум задачам – предобучению вариационных алгоритмов для модели Изинга и идентификации неравновесных топологических фаз, защищенных симметрией Флоке – ученые смогли сократить количество необходимых измерений на реальном квантовом оборудовании на 99,97%, а в некоторых случаях такие вычисления еще и превзошли по производительности ресурсоемкие квантовые подходы. https://www.nature.com/articles/s41467-026-72506-5 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: www.nature.com Комментарии: |
|