Квантові обчислення досягли переломного моменту, коли вони вже забезпечують практичні переваги для застосувань у сфері штучного інтелекту, згідно з останніми проривами кількох наукових груп.
Команда з Віденського університету разом із колегами продемонструвала, що маломасштабні квантові комп’ютери вже можуть перевершувати класичні системи у певних завданнях машинного навчання. Використовуючи фотонний квантовий процесор, дослідники показали, що алгоритми з квантовим підсиленням можуть класифікувати дані точніше, ніж традиційні методи. Експеримент, опублікований у журналі Nature Photonics, був проведений на квантовій схемі, створеній у Політехнічному університеті Мілана, для запуску алгоритму машинного навчання, вперше запропонованого дослідниками Quantinuum.
«Це може стати вирішальним у майбутньому, оскільки алгоритми машинного навчання стають непридатними через надто високі енергетичні витрати», — зазначила співавторка Іріс Аґресті. Фотонна квантова платформа продемонструвала переваги у швидкості, точності та енергоефективності порівняно з класичними обчислювальними підходами, особливо для застосувань машинного навчання на основі ядерних методів.
Паралельно міжнародна команда з Технологічного університету Чалмерса, Міланського університету, Гранадського університету та Токійського університету розробила алгоритм, який дозволяє звичайним комп’ютерам точно імітувати відмовостійку квантову схему. Це нововведення вирішує задачу коду Готтесмана-Кітаєва-Преспіла (GKP), який довгий час вважався складним для моделювання, але є ключовим для створення стабільних і масштабованих квантових комп’ютерів.
Тим часом дослідники з Університету Південної Каліфорнії та Університету Джонса Гопкінса досягли того, що багато хто вважає «святим Граалем» квантових обчислень: безумовного експоненціального прискорення на процесорах IBM Eagle із 127 кубітами. Команда продемонструвала цю перевагу на класичній задачі «вгадай шаблон», довівши без жодних припущень, що квантові машини можуть перевершити найкращі класичні комп’ютери. Для досягнення цього результату вони використали методи корекції помилок і потужне квантове обладнання IBM.
Ці досягнення свідчать про те, що квантові обчислення переходять від теоретичних обіцянок до практичних застосувань. Оскільки IBM продовжує реалізовувати амбітну дорожню карту до системи з понад 4000 кубітів до 2025 року, а дослідники демонструють квантові переваги у сферах від машинного навчання до виробництва напівпровідників, технологія, схоже, готова забезпечити трансформаційні можливості для багатьох галузей.