menu
close

Квантовые вычисления достигают практического преимущества в ИИ

Исследователи продемонстрировали, что даже маломасштабные квантовые компьютеры могут значительно повысить эффективность машинного обучения с помощью новой фотонной квантовой схемы. Прорыв был достигнут благодаря разработке алгоритма, позволяющего классическим компьютерам имитировать отказоустойчивые квантовые схемы, а другая группа ученых добилась безусловного экспоненциального ускорения на процессорах IBM с 127 кубитами. Эти достижения свидетельствуют о переходе квантовых технологий от экспериментальной стадии к практическому применению с измеримыми преимуществами.
Квантовые вычисления достигают практического преимущества в ИИ

Квантовые вычисления достигли переломного момента, когда они начинают приносить практические преимущества для приложений искусственного интеллекта, согласно недавним прорывам нескольких исследовательских групп.

Команда Венского университета и их коллеги показали, что даже маломасштабные квантовые компьютеры уже могут превосходить классические системы в отдельных задачах машинного обучения. Используя фотонный квантовый процессор, исследователи продемонстрировали, что алгоритмы с квантовым ускорением способны классифицировать данные точнее традиционных методов. Эксперимент, опубликованный в журнале Nature Photonics, был проведён на квантовой схеме, созданной в Политехническом университете Милана, для запуска алгоритма машинного обучения, впервые предложенного исследователями компании Quantinuum.

«Это может оказаться решающим в будущем, учитывая, что алгоритмы машинного обучения становятся неосуществимыми из-за слишком высоких энергетических затрат», — отметила соавтор Ирис Агрэсти. Фотонная квантовая платформа продемонстрировала преимущества по скорости, точности и энергоэффективности по сравнению с классическими вычислительными методами, особенно для приложений машинного обучения на основе ядерных методов.

Параллельно международная команда из Технологического университета Чалмерса, Университета Милана, Университета Гранады и Токийского университета разработала алгоритм, позволяющий обычным компьютерам точно имитировать отказоустойчивую квантовую схему. Это нововведение решает задачу кода Готтесмана-Китаева-Прескилла (GKP), который долгое время считался крайне сложным для симуляции, но имеет ключевое значение для создания стабильных и масштабируемых квантовых компьютеров.

Тем временем исследователи из Университета Южной Калифорнии и Университета Джонса Хопкинса достигли того, что многие называют «святым Граалем» квантовых вычислений: безусловного экспоненциального ускорения на процессорах IBM Eagle с 127 кубитами. Команда продемонстрировала это преимущество на классической задаче «угадай шаблон», доказав без каких-либо предположений, что квантовые машины могут опережать лучшие классические компьютеры. Для достижения этого результата были использованы методы коррекции ошибок и мощное квантовое оборудование IBM.

Эти достижения свидетельствуют о том, что квантовые вычисления переходят от теоретических обещаний к практическому применению. Пока IBM реализует амбициозную дорожную карту по созданию системы с более чем 4000 кубитами к 2025 году, а исследователи демонстрируют квантовые преимущества в областях от машинного обучения до производства полупроводников, технология, по всей видимости, готова обеспечить трансформационные возможности для множества отраслей.

Source:

Latest News