Физики из Японии и Австралии при помощи моделирования показали, что одна из разновидностей машинного обучения — обучение с подкреплением — подходит для точного управления квантовым состоянием системы. Чтобы эффективно использовать квантовые системы для записи, хранения и обработки информации, нужны методы, которые позволяют точно измерять состояние квантовой системы и управлять ею. Проблема в том, что в квантовом мире любое взаимодействие системы с окружающей средой, включая произведенные измерения, немного изменяет ее состояние...

Активное стремление к овладению новыми умениями и интеграция их в повседневную практику стимулировали развитие области, призванной укрепить взаимодействие между машинами и окружающей средой. Этот подход к созданию более умных механизмов не только поддерживает инновационные технологии, но и активно продвигает сферу робототехники вперед, придавая ей более гибкий и динамичный характер. Исследование способов, которыми роботы могут усваивать и применять новые физические умения, открывает перед нами увлекательную перспективу обучения машин, как будто они сами осваивают мир вокруг себя...