МОСКВА, 19 сентября. /ТАСС/. Международный коллектив ученых предложил методы использования квантовых компьютеров в машинном обучении, что может ускорить процесс и сделать его более точным, сообщила в понедельник пресс-служба Сколтеха.
Машинное обучение - это метод искусственного интеллекта, который ищет паттерны (шаблоны) - повторяющиеся элементы в больших массивах данных - и использует их для самообучения в процессе решения задач. Технология используется для распознавания лиц, музыки, машинного перевода, медицинской диагностики и так далее. Благодаря способности адаптироваться к новым данным, машинное обучение сильно превосходит человеческие способности, хотя некоторыми сложными задачами пока справиться не может.
"Использование квантовых компьютеров открывает совершенно новые возможности и перспективы, которые могут превзойти самые известные классические алгоритмы, использующиеся в машинном обучении", - говорится в пресс-релизе.
Для того, чтобы снять ограничения с машинного обучения, можно использовать квантовые компьютеры. Основа квантового компьютера - не биты, элементы, которые могут принимать одно из двух значений ("ноль" или "единица"), а кубиты, которые могут находиться в суперпозиции, то есть иметь оба значения одновременно. За счет этого квантовый компьютер может выполнять одновременно большое количество вычислений и решать задачи, недоступные для современных классических компьютеров, например, моделировать сложные физические и химические процессы в фармацевтике, создать квантовое шифрование.
В статье, опубликованной в журнале Nature, ученые из Сколтеха, Научно-исследовательского института фотоники в Кастельдефельсе (Испания), Института квантовой оптики общества Макса Планка (Германия), Университета Уотерлу (Канада), исследовательского подразделения корпорации Microsoft и Массачусетского технологического института (США) рассказали о том, что можно сделать для использования квантовых компьютеров в машинном обучении.
По мнению ученых, квантовое машинное обучение не просто повысит скорость поиска паттернов до величин, недостижимых на классических компьютерах, но и сможет выполнять задачи, с которыми не могут справиться классический компьютер и человек.
Комментарии