5 июля в Nature Communications было опубликовано прелюбопытнейшее исследование о новом подходе к обучению нейросетей. В нём говорится, что множество учебного материала теперь не столь критично для успешного обучения машин. Правда, это касается только определённых машин и нейронок, но ‒ тем интереснее.
Новаторское исследование команды учёных Федерального технологического института Лозанны (EPFL), проведённое под руководством профессора Зои Холмс, приближает нас к созданию вожделенных «всемогущих» компьютеров. Представьте: вы ‒ учёный, ищущий новый материал со специфическими свойствами. И вот, вместо бесконечных поисков и многочисленных опытов, вы обращаетесь к нейросети, которая с невероятной точностью моделирует поведение сложных материалов и динамику их молекул. Именно такие перспективы открывает данная научная работа.
Тесное сотрудничество с исследователями из Калифорнийского технологического института, Свободного университета Берлина и Лос-Аламосской национальной лаборатории вылилось в новый способ научить квантовый компьютер «понимать» и предсказывать поведение квантовых систем.
Свои усилия исследователи направили на разработку «квантовых нейронных сетей» (QNN), чьи «нейроны» работают по принципам квантовой механики, позволяя им обрабатывать и манипулировать квантовой информацией.
«Обычно, когда мы чему-то учим компьютер, нам нужно много примеров, ‒ поясняет профессор Холмс. ‒ Но в этом исследовании мы показываем, что с помощью всего нескольких простых примеров, называемых «состояниями продукта», компьютер может узнать, как ведёт себя квантовая система, даже имея дело с запутанными состояниями, которые более сложны и трудны для понимания».
Эксперименты показали, что, с использованием лишь нескольких простых примеров для обучения QNN, компьютеры могут эффективно «понимать» сложную динамику запутанных квантовых систем.
«Это означает, что можно изучать и понимать квантовые системы, используя меньшие и более простые компьютеры, такие как компьютеры промежуточного масштаба [NISQ], ‒ поясняет Холмс, ‒ которые мы, вероятно, получим в ближайшие годы, вместо того, чтобы нуждаться в больших и сложных проектах, которые могут быть реализованы через десятилетия».
Иными словами, изучение поведения квантовых систем посредством квантовых же нейросетей на опять-таки квантовых компьютерах, позволит нам совершенствовать сами эти компьютеры.
«Мы можем сделать квантовые компьютеры ещё лучше», ‒ констатирует профессор Холмс.
По материалам АРМК.