Команда исследователей из Лос-Аламосской Национальной лаборатории предложила оригинальный подход к обучению сверточной нейросети, реализованной на квантовом компьютере. Разработанную инженерами нейросеть можно успешно масштабировать: при этом обучение не «застревает» на локальных минимумах оптимизации, а успешно продвигается к цели. Разработчики считают, что эта реализация нейросети найдет широкое применение при квантовом моделирования. Одно из важных приложений, которое предлагают разработчики — поиск материалов с заданными свойствами. Используя масштабируемую квантовую нейронную сеть, можно «просеять» большие наборы данных о различных элементах и их состоянии — и определить оптимальную внутреннюю структуру материала, имеющего заданные свойства. Например, высокотемпературную сверхпроводимость.
Задачи обработки естественного языка сегодня в основном решают генеративные нейросети, такие мощные, как GPT-3. Но похоже у них появился сильный конкурент. Компания Cambridge Quantum выпустила набор программных инструментов и библиотек для обработки естественного языка на квантовых компьютерах. Разработка получила название Lambeq. Инструменты предназначены для ускорения разработки практических приложений. Инженеры называют главные: интеллектуальный анализ текстов, перевод, преобразованием текстов в речь, генерация текстов и задачи биоинформатики. Lambeq выходит с полностью открытым кодом, что позволит исследователям детально разобраться с его работой (вот он на GitHub). Lambeq имеет модульную структуру, что также упрощает его использование. Исследователи при этом получают доступ через платформу Cambridge Quantum к квантовым компьютерам. Как заявляют разработчики, использование квантовых систем позволит реализовать полностью прозрачные, но тем не менее высокоэффективные решения. А это очень важно при создании медицинских приложений: сегодня мы не всегда понимает, как нейросеть делает свои выводы. Пока это исследовательская программа, но сделан большой шаг к коммерческому использованию квантовых вычислительных платформ.
Сверточные нейросети можно использовать не только для таких серьезных приложений, как создание материалов. Они отлично распознают изображения. Поэтому их применяют, например, для масштабирования и раскраски черно-белых видео. Сохранилась съемка последнего полета и катастрофы дирижабля «Гинденбург». Он взорвался и сгорел в 6 мая 1937 года в Нью-Джерси. Не слишком отчетливую, черно-белую съемку удалось раскрасить. Пламя горящего водорода выглядит впечатляюще.
Нейросети еще и отлично рисуют. Пользователи подраздела Reddit /r/MediaSynthesis, посвященного генеративным изображениям, публикуют изображения Ктулху, созданные с помощью алгоритма NightCafe. Он умеет создавать картинки по тексту. Алгоритм использует две нейросети VQGAN и CLIP: VQGAN хорошо генерирует изображения, похожие на заданные, а CLIP может определить, насколько хорошо изображение соответствует тексту. Ктулху вышел, как живой. Лавкрафту бы наверняка понравился.