Дослідники з Віденського університету продемонстрували, що навіть компактні квантові процесори можуть підвищити ефективність алгоритмів машинного навчання. Результати цього дослідження були опубліковані в журналі Nature Photonics.

Міжнародна співпраця експертів з Австрії, Італії та Великої Британії провела експеримент, у якому фотонна квантова схема, створена в Міланському політехнічному інституті, виконала алгоритм класифікації даних, розроблений проектом Quantinuum.

Мета полягає в тому, щоб оцінити, чи забезпечує квантовий метод перевагу в точності порівняно з традиційними алгоритмами. За словами керівника дослідження Філіпа Волтера, алгоритм, реалізований на квантовому чіпі, показав менше помилок у різних завданнях, ніж його класичний еквівалент.

Схема експериментальної установки. Джерело: Nature Photonics.

Головний автор дослідження, Чженхао Інь, підкреслив, що досягнення було досягнуто без використання високопродуктивних квантових систем.

«Це вказує на те, що сучасні квантові комп’ютери можуть добре працювати, не обов’язково перевершуючи передові технології», – уточнив дослідник.

Фотонні чіпи потребують менше енергії, ніж традиційні чіпи, що може бути значною перевагою, оскільки сучасні моделі штучного інтелекту дедалі більше потребують енергії для обчислень, стверджує співавтор дослідження Іріс Агресті.

Дослідники вважають, що подальший розвиток квантових фотонних платформ може не лише пришвидшити розвиток штучного інтелекту, але й зробити його більш сталим. Крім того, архітектурні стратегії з квантової області можуть бути адаптовані для класичних обчислювальних систем, потенційно підвищуючи продуктивність та знижуючи споживання енергії.

Варто зазначити, що в лютому Microsoft представила свій перший квантовий обчислювальний чіп — Majorana 1.

Источник