Квантовое машинное обучение представляет собой синтез квантовой механики и методов машинного обучения. Это позволяет создавать алгоритмы, способные обрабатывать и анализировать данные с использованием квантовых битов (кубитов), находящихся в состоянии суперпозиции. Такая способность обеспечивает параллельную обработку информации на беспрецедентном уровне. Открываются новые горизонты для решения задач, которые традиционные алгоритмы решают значительно медленнее. Квантовые системы могут выполнять вычисления, которые невозможно эффективно реализовать на классических компьютерах...

Новое исследование в области квантовых вычислений демонстрирует, что алгоритмы машинного обучения, запущенные на фотонной квантовой архитектуре, способны не только конкурировать, но и опережать по производительности самые передовые суперкомпьютеры. Работа, опубликованная 2 июня в журнале Nature Photonics, представляет собой прорыв в прикладном квантовом машинном обучении и свидетельствует о начале новой эры гибридных вычислений. Исследователи использовали специально разработанную фотонную квантовую схему для решения задач классификации, задействовав при этом всего два фотона...