Российские учёные сделали значительный шаг в области квантовых технологий, создав первую отечественную квантовую нейросеть, основанную на сверхпроводящих кубитах. В рамках VI Международной школы по квантовым технологиям, прошедшей в марте 2023 года, исследователи применили к цепочке из четырёх кубитов алгоритм глубокого машинного обучения с учителем. Машинное обучение стало важнейшим инструментом в различных научных областях, включая физику, химию и климатические исследования. Однако с увеличением объёмов данных увеличивается и время, необходимое для их обработки.

Для решения этой проблемы ученые начали исследовать возможности квантовых вычислений, которые могут выполнять математические операции значительно быстрее, чем классические компьютеры. Слияние квантовых вычислений и машинного обучения дало начало новым перспективам, включая разработку квантовых нейросетей, где традиционные искусственные нейроны заменяются кубитами.

Исследовательская группа, состоящая из специалистов МФТИ, МИСИС, Сколтеха и Российского квантового центра под руководством Олега Астафьева, использовала четырёхкубитную нейросеть для решения задач классификации и распознавания изображений. Применяя различные алгоритмы, они достигли точности распознавания около 94% в задачах классификации и 90% в распознавании рукописных цифр из датасета MNIST.

Хотя результаты не были сопоставлены с другими методами машинного обучения, это исследование служит важной основой для дальнейшего развития квантового машинного обучения, которое, возможно, в будущем сможет значительно ускорить решение сложных задач в разных областях науки
и технологий.

Источник: ПЕРВАЯ РОССИЙСКАЯ КВАНТОВАЯ НЕЙРОСЕТЬ НАУЧИЛАСЬ ИСКАТЬ РАК ГРУДИ И ОПРЕДЕЛЯТЬ МАРКИ ВИН // ссылка