Ученые из Московского физико-технического института первыми в России создали экспериментальный алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов, передает ТАСС. Отмечается, что эти алгоритмы машинного обучения работают не сами по себе, а при помощи кубитов – то есть на совсем ином уровне проблематики.
На данный момент квантовая нейросеть уже продемонстрировал практическую применение к решению сложных классических задач с высокой точностью, что в дальнейшем открывает новые перспективы.
Точность таким решение уже сейчас достигает 94 % для стандартных задач классификации с несколькими метками и 90 % - при распознавании рукописных десятичных цифр, сообщали ТАСС соавтор исследования, сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ Алексей Толстобров.
По мнению исследователя, в будущем можно будет выполнять большие вычисления не с помощью физических машин, а используя квантовые системы, или симуляторы, способные создавать обучаемые нейросети и выполнять алгоритмы, что в результате станет прорывом в сфере машинного обучения.
Напомним, что ранее ученые из МФТИ сообщили о возможном использовании графена для производства полупроводников.
