В МИСИС разработали новый квантовый алгоритм для машинного обучения

МОСКВА, 13 марта. /ТАСС/. Специалисты Университета МИСИС создали новый алгоритм машинного обучения, предполагающий использование квантовых компьютеров. В нем задействованы более емкие единицы информации - кудиты, сообщили в пресс-службе МИСИС.

"Исследователи НИТУ МИСИС разработали алгоритм для машинного обучения, который помогает точнее классифицировать данные в квантовых компьютерах. Вместо стандартных для квантовых вычислений кубитов, новый метод использует кудиты - квантовые элементы с несколькими уровнями состояний. Они выполняют сложные квантовые операции за меньшее количество шагов, что значительно упрощает вычисления и дает специалистам больше свободы в представлении и кодировании информации", - отметили в пресс-службе.

Алгоритм опорных векторов - одна из базовых моделей классификации, которую обычно используют для распознавания изображений и цифр, а также в таких проектах машинного обучения, которые занимаются распознаванием раковых опухолей и разработкой новых лекарств. Кубит (квантовый бит) - наименьшая единица информации в квантовом компьютере, способная принимать значения 0 и 1 одновременно. Кудит - единица квантовой информации, способная находиться в суперпозиции более двух состояний и хранить больше информации в одном разряде (например, кутрит - 3 состояния, куквадрит - 4).

"В предложенной модели информационный массив кодируют с использованием кудитов, то есть в квантовых состояниях с числом уровней больше двух, что позволяет обрабатывать больший объем информации, не наращивая число физических носителей. Работа приближает практическое применение квантовых компьютеров в задачах машинного обучения", - отметил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Федоров.

Согласно принципу работы алгоритма, кудиты переносят данные в многомерное пространство, где они впоследствии легко разделяются и классифицируются. "Сначала на квантовое состояние кудита по очереди действуют квантовые вентили, в которых закодированы классические данные. После чего выполняют измерения всех регистров и на выходе получают обычную битовую строку - последовательность нулей и единиц. Наибольшая точность классификации данных была достигнута при 1024 итерациях цепочки из квантовых вентилей", - рассказала аспирантка кафедры теоретической физики и квантовых технологий НИТУ МИСИС Елизавета Глазкова.

Полученный алгоритм ученые МИСИС и Института нанотехнологий микроэлектроники РАН уже применяют в совместной работе по сегментации интерфейсов функциональных тонких пленок для перспективной микроэлектроники. Подробности опубликованы в научном журнале Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. Работа выполнена в рамках стратегического технологического проекта НИТУ МИСИС "Квантовый интернет" по программе Минобрнауки РФ "Приоритет-2030".