Міжнародна команда дослідників під керівництвом Віденського університету досягла значного прориву у квантових обчисленнях і штучному інтелекті, продемонструвавши, що навіть маломасштабні квантові комп’ютери можуть приносити реальну користь для застосувань машинного навчання.
Дослідження, опубліковане у журналі Nature Photonics 8 червня 2025 року, використало новітню фотонну квантову схему для реалізації алгоритму машинного навчання на основі квантово-підсиленого ядра. Дослідники показали, що їхній квантовий підхід перевершує сучасні класичні методи, такі як гаусівські та нейронні тангенс-ядра, у задачах бінарної класифікації.
"Ми виявили, що для окремих завдань наш алгоритм допускає менше помилок, ніж його класичний аналог," пояснює професор Філіп Вальтер з Віденського університету, який очолював проєкт. "Це означає, що вже існуючі квантові комп’ютери можуть демонструвати хорошу продуктивність, навіть не виходячи за межі сучасних технологій," додає Чженхао Їнь, перший автор публікації.
Експериментальна установка включала квантову фотонну схему, створену в Політехнічному університеті Мілана (Італія), на якій запускали алгоритм машинного навчання, вперше запропонований дослідниками з Quantinuum (Велика Британія). Система використовує квантову інтерференцію та когерентність одиничних фотонів для досягнення вищої точності у задачах класифікації даних.
Окрім підвищеної точності, цей фотонний підхід забезпечує значні переваги в енергоефективності. Оскільки застосування машинного навчання стають дедалі складнішими та енергоємнішими, квантові фотонні процесори можуть стати стійкою альтернативою. "Це може виявитися вирішальним у майбутньому, враховуючи, що алгоритми машинного навчання стають нездійсненними через надто високі енергетичні потреби," підкреслює співавторка Іріс Аґресті.
Дослідження має значення не лише для квантових обчислень, адже воно визначає конкретні завдання, які отримують перевагу від квантових ефектів, і може надихнути на створення нових класичних алгоритмів з кращою продуктивністю та меншим енергоспоживанням. Це є важливим кроком до практичного досягнення квантової переваги у застосуваннях ШІ, що наближає теоретичні розробки у квантових обчисленнях до їх реального впровадження.