Исследователи из США впервые реализовали полноценную нейросеть для распознавания изображений на базе ионного квантового компьютера. Полученные результаты свидетельствуют о том, что даже существующие квантовые процессоры с высоким уровнем шумов способны выполнять задачи, связанные с искусственным интеллектом.
О работе сообщает ТАСС со ссылкой на статью, опубликованную в журнале Physical Review Letters. Авторы отметили, что идеи объединения квантовых вычислений и нейросетей обсуждаются уже несколько лет, однако до настоящего времени они практически не проверялись на реальных квантовых устройствах.
Разработку выполнила команда профессора Университета штата Мэриленд Виктора Галицкого. Созданная система является квантовым аналогом бинарного многослойного перцептрона. Вместо традиционных нейронов в ней используются кубиты, взаимодействующие между собой по схеме, напоминающей работу классических нейросетей.
Физикам удалось подобрать параметры работы квантовых элементов памяти таким образом, чтобы алгоритм можно было использовать на различных вычислительных платформах. Благодаря этому исследование не ограничилось одной аппаратной системой.
Испытания проводились на ионном квантовом процессоре Университета штата Мэриленд и облачном квантовом компьютере IBM, построенном на сверхпроводящих кубитах-трансмонах. В каждом случае нейросеть использовала 16 кубитов для последовательной обработки изображений и распознавания цифр.
Во время тестирования квантовая система показала более высокую эффективность, чем классическая нейросеть сопоставимой сложности. Кроме того, точность работы превысила результаты компьютерного моделирования. Исследователи предполагают, что причиной может быть положительное влияние шумов, которое еще требует дополнительного изучения.