- 13,850
- 20
- 8 Ноя 2022
Новаторское исследование определило новый подход, позволяющий квантовым компьютерам понимать и предсказывать квантовые системы всего на нескольких простых примерах.
Ученые Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся значительный прогресс в области квантовых вычислений, демонстрируя, как квантовые нейронные сети (QNN) могут понимать и предсказывать квантовые системы, используя всего несколько простых 'произведенных состояний'. Это может привести к созданию более эффективных и надежных квантовых компьютеров.
Представьте мир, где компьютеры раскрывают тайны квантовой механики, позволяя нам изучать поведение сложных материалов или моделировать сложные динамики молекул с небывалой точностью. Благодаря новаторскому исследованию под руководством профессора Зои Холмс из EPFL и ее команды, мы стали ближе к реализации этой мечты. В сотрудничестве с исследователями из Caltech, Свободного университета Берлина и Национальной лаборатории Лос-Аламос, они нашли новый способ обучения квантового компьютера пониманию и предсказанию поведения квантовых систем, даже с использованием нескольких простых примеров.
Квантовые нейронные сети (QNN) - это тип модели машинного обучения, разработанный для обучения и обработки информации с использованием принципов, вдохновленных квантовой механикой, чтобы имитировать поведение квантовых систем.
Как и нейронные сети, используемые в искусственном интеллекте, QNN состоят из взаимосвязанных узлов или "нейронов", выполняющих вычисления. Отличие состоит в том, что в QNN нейроны работают по принципам квантовой механики, позволяя им обрабатывать и манипулировать квантовой информацией.
Ученые продемонстрировали, что обучение QNN, используя всего несколько таких простых примеров, позволяет компьютерам эффективно понимать сложную динамику квантовых систем.
Профессор Холмс объясняет: "Это означает, что мы можем изучать и понимать квантовые системы, используя более маленькие и простые компьютеры, например, компьютеры ближайшего поколения [NISQ], которые, вероятно, появятся в ближайшие годы, вместо того, чтобы ждать большие и сложные, которые могут появиться только через десятилетия".
Исследование открывает новые возможности для использования квантовых компьютеров для решения важных задач, таких как изучение сложных новых материалов или моделирование поведения молекул.
Наконец, метод улучшает производительность квантовых компьютеров, позволяя создавать более короткие и устойчивые к ошибкам программы. Изучая поведение квантовых систем, мы можем упростить программирование квантовых компьютеров, что приводит к улучшению эффективности и надежности. "Мы можем сделать квантовые компьютеры еще лучше, делая их программы короче и менее подверженными ошибкам", - говорит Холмс.<span id="bx-cursor-node"> </span>
Ученые Для просмотра ссылки Войди
Представьте мир, где компьютеры раскрывают тайны квантовой механики, позволяя нам изучать поведение сложных материалов или моделировать сложные динамики молекул с небывалой точностью. Благодаря новаторскому исследованию под руководством профессора Зои Холмс из EPFL и ее команды, мы стали ближе к реализации этой мечты. В сотрудничестве с исследователями из Caltech, Свободного университета Берлина и Национальной лаборатории Лос-Аламос, они нашли новый способ обучения квантового компьютера пониманию и предсказанию поведения квантовых систем, даже с использованием нескольких простых примеров.
Квантовые нейронные сети (QNN) - это тип модели машинного обучения, разработанный для обучения и обработки информации с использованием принципов, вдохновленных квантовой механикой, чтобы имитировать поведение квантовых систем.
Как и нейронные сети, используемые в искусственном интеллекте, QNN состоят из взаимосвязанных узлов или "нейронов", выполняющих вычисления. Отличие состоит в том, что в QNN нейроны работают по принципам квантовой механики, позволяя им обрабатывать и манипулировать квантовой информацией.
Ученые продемонстрировали, что обучение QNN, используя всего несколько таких простых примеров, позволяет компьютерам эффективно понимать сложную динамику квантовых систем.
Профессор Холмс объясняет: "Это означает, что мы можем изучать и понимать квантовые системы, используя более маленькие и простые компьютеры, например, компьютеры ближайшего поколения [NISQ], которые, вероятно, появятся в ближайшие годы, вместо того, чтобы ждать большие и сложные, которые могут появиться только через десятилетия".
Исследование открывает новые возможности для использования квантовых компьютеров для решения важных задач, таких как изучение сложных новых материалов или моделирование поведения молекул.
Наконец, метод улучшает производительность квантовых компьютеров, позволяя создавать более короткие и устойчивые к ошибкам программы. Изучая поведение квантовых систем, мы можем упростить программирование квантовых компьютеров, что приводит к улучшению эффективности и надежности. "Мы можем сделать квантовые компьютеры еще лучше, делая их программы короче и менее подверженными ошибкам", - говорит Холмс.<span id="bx-cursor-node"> </span>
- Источник новости
- www.securitylab.ru
