30 мая 2024, четверг, 13:04
TelegramVK.comTwitterYouTubeЯндекс.ДзенОдноклассники

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Квантовый компьютер и машинное обучение

Установка для квантовых вычислений
Установка для квантовых вычислений
МФТИ

Молодые ученые Московского физико-технического института первыми в России экспериментально реализовали работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов, сообщает пресс-служба МФТИ. Квантовая нейросеть из нескольких кубитов решила задачи многоклассовой классификации и распознавания рукописных изображений с точностью более чем 90 %. Результаты представлены в рамках VI Международной школы по квантовым технологиям, состоявшейся в начале марта 2023 года в Миассе.

Квантовое машинное обучение — это новая дисциплина, объединяющая нелинейные квантовые системы и классическое машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения обладают высокой вычислительной сложностью. Сейчас, когда мощность классических компьютеров перестает расти, ученые создают принципиально новый подход к вычислениям, что влечет за собой фундаментально другую реализацию нейросети. Для ее создания на первый план выходят квантовые устройства, способные превзойти классические компьютеры в определенных задачах.

Команда физиков МФТИ провела цикл экспериментов с моделью гибридного классификатора, ускоренной квантовым симулятором, — цепочкой из нескольких сверхпроводящих кубитов, обучив ее решать задачи классификации и распознавания изображений. 

«Мы нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет нам достичь точности 94 % для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90 % при распознавании рукописных десятичных цифр. Точность и стабильность алгоритма подтверждаются методом перекрестной проверки. Квантовая модель достаточно быстро обучается благодаря возможности эффективного вычисления градиента с использованием необычных свойств квантовых операций», — рассказал сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ Алексей Толстобров.

В ходе экспериментов на цепочке кубитов, изготовленной в Центре коллективного пользования МФТИ, ученые с помощью нейросети решали три разных типа задач: задачу четности, обнаружения меток рака молочной железы (бинарная классификация «есть/нет») и типологии различных вин (многозначная классификация по десятку параметров). Помимо этого, им удалось продемонстрировать решение задачи распознавания рукописных изображений цифр.

В ближайшее время коллектив разработчиков планирует увеличить количество кубитов в квантовом симуляторе, решить более сложные задачи классификации, протестировать способность системы решать задачи регрессии, а также перейти от классических данных к квантовым.

Редакция

Электронная почта: polit@polit.ru
VK.com Twitter Telegram YouTube Яндекс.Дзен Одноклассники
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2024.