Ученые EPFL проделали потрясающую работу, доказав, что всего несколько простых примеров могут быть достаточными для обучения модели квантового машинного обучения, известной как «квантовые нейронные сети», и предсказания поведения квантовых систем. Это шаг ближе к новой эре квантовых вычислений!
Представьте себе мир, где компьютеры раскрывают тайны квантовой механики, позволяя нам исследовать поведение сложных материалов и моделировать динамику молекул с невиданной точностью.
Благодаря инновационному исследованию, проведенному профессором Зои Холмс и ее командой в EPFL, мы приближаемся к превращению этой фантазии в реальность. Сотрудничая с исследователями из Калифорнийского технологического института, Свободного университета Берлина и Лос-Аламосской национальной лаборатории, они обнаружили новый подход к обучению квантового компьютера понимать и предсказывать поведение квантовых систем. Результаты этого исследования были опубликованы в журнале Nature Communications.
Квантовые нейронные сети (QNN) и состояния продукта
Исследователи использовали концепцию "состояний продукта" в рамках квантовой механики для обучения QNN. Состояния продукта описывают особое состояние квантовой системы, где каждый компонент системы рассматривается независимо и затем комбинируется. Например, если квантовая система состоит из двух электронов, состояние продукта формируется путем комбинирования состояний каждого электрона отдельно.
Состояния продукта являются отправной точкой в квантовых вычислениях и измерениях, поскольку они обеспечив
Это исследование показало, что обучая QNN всего лишь нескольким из этих простых примеров, компьютеры могут эффективно понимать сложную динамику запутанных квантовых систем. Профессор Холмс поясняет: "Это означает, что мы можем изучать и понимать квантовые системы с помощью меньших и более простых компьютеров, таких как компьютеры промежуточного масштаба (NISQ), которые мы, вероятно, получим в ближайшие годы, вместо того, чтобы полагаться на большие и сложные проекты, которые могут занимать десятилетия".
Это открытие не только расширяет возможности использования квантовых компьютеров для решения важных задач, таких как изучение сложных материалов или моделирование поведения молекул, но и повышает производительность квантовых компьютеров. Благодаря пониманию поведения квантовых систем, мы можем разрабатывать более короткие и более устойчивые к ошибкам программы для квантовых компьютеров. Профессор Холмс говорит: "Мы можем сделать квантовые компьютеры еще лучше, сократив длину программ и уменьшив вероятность ошибок".
Это важное исследование открывает новые горизонты в области квантовых вычислений и позволяет нам смело идти вперед к созданию мощных инструментов, способных решать сложные задачи и преобразовывать наш мир.
#КвантовыеНейронныеСети #КвантовыеВычисления #Наука #Технологии #Исследования #ЭпохаКвантовыхВычислений #EPFL #QNN #КвантоваяМеханика #МашинноеОбучение #КвантоваяИнформация #СостояниеПродукта #НовыеВозможности
--------------------------------------------------------------------------------
Переходите на наш сайт macim. ru уже сегодня, чтобы не упустить уникальные предложения, эксклюзивный контент и возможности увеличения заработка.
Присоединяйтесь к нашему вебинару. Будущее уже здесь, и нейросети помогут вам оказаться на шаг впереди, обогнать ваших конкурентов и коллег, увеличить свой заработок и свое благосостояние, и смотреть в будущее более уверенно!
И не забывайте подписываться на наши соц.сети
YouTube: https://www.youtube.com/@MACIM-AI
Телеграм: https://t.me/MACIM_AI
Чат-бот: https://t.me/ChatGPT_Mindjorney_macim_bot
Вконтакте: https://vk.ru/macim_ai
#нейросети
