В США впервые запустили полноценную нейросеть на ионном квантовом компьютере

МОСКВА, 13 июля. /ТАСС/. Американские физики впервые полностью реализовали нейросеть для распознавания изображений на базе ионного квантового компьютера. Это говорит о пригодности уже существующих "шумных" квантовых процессоров для работы с нейросетями, пишут ученые в статье, опубликованной в журнале Physical Review Letters.

"В последние годы мы часто обсуждаем, какие плюсы могут принести квантовые компьютеры в разработку нейросетей. При этом мало кто пытался реализовать эти идеи на реальном квантовом железе, что в особенности касается задач, связанных с классификацией изображений. Мы впервые решили эту задачу и показали, что ее можно реализовать на "шумных" машинах со скромным числом кубитов", - пишут исследователи.

Данная квантовая нейросеть была создана группой американских физиков под руководством профессора Университета штата Мэриленд (США) Виктора Галицкого, внука известного советского физика-ядерщика Виктора Галицкого и одного из ведущих в мире специалистов в области квантовых алгоритмов. По своей сути, она представляет собой квантовый аналог так называемых бинарных многослойных перцептронов, одной из простейших форм ИИ.

В рамках разработанного профессором Галицким и учеными подхода, роль нейронов в такой сети играют отдельные кубиты, взаимодействия между которыми повторяют то, как работают обычные нейросети на классических компьютерах или в биологических системах. Физикам удалось подобрать такой режим работы этих квантовых ячеек памяти, при котором данную нейросеть можно исполнять на разных вычислительных платформах.

В частности, ученые успешно запустили и обучили этот ИИ как на квантовом процессоре на базе ионов иттербия, который разрабатывается в Университете штата Мэриленд, так и на "облачном" квантовом компьютере фирмы IBM, построенном на базе сверхпроводящих кубитов-трансмонов. И в том, и в другом случае, алгоритм задействовал 16 кубитов в качестве нейронов, которые пошагово обрабатывали входящие изображения и распознавали на них цифры.

В обоих случаях квантовая нейросеть справилась с этой задачей и превзошла "обычный" ИИ со схожим числом слоев нейронов. При этом ученые обнаружили, что в реальности их разработка оказалась точнее, чем на то указывали расчеты на симуляторе квантового компьютера, что связано с пока необъяснимым благотворным воздействием шумов на нейросеть. Последующие опыты помогут понять, как именно шум повышает точность распознавания изображений, подытожили физики.