Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

В МФТИ сделали квантовую нейросеть

Молодые ученые МФТИ первыми в России экспериментально реализовали работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов. Квантовая нейросеть из нескольких кубитов решила задачи многоклассовой классификации и распознавания рукописных изображений с точностью более 90%. Результаты представлены в рамках VI Международной школы по квантовым технологиям, состоявшейся в начале марта 2023 года в Миассе.

Квантовое машинное обучение — это новая дисциплина, объединяющая нелинейные квантовые системы и классическое машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения обладают высокой вычислительной сложностью. Сейчас, когда мощность классических компьютеров перестает расти, ученые создают принципиально новый подход к вычислениям, что влечет за собой фундаментально другую реализацию нейросети. Для ее создания на первый план выходят квантовые устройства, способные превзойти классические компьютеры в определенных задачах.

Команда физиков МФТИ провела цикл экспериментов с моделью гибридного классификатора, ускоренной квантовым симулятором, — цепочкой из нескольких сверхпроводящих кубитов, обучив ее решать задачи классификации и распознавания изображений.

«Мы нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет нам достичь точности 94% для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90% при распознавании рукописных десятичных цифр. Точность и стабильность алгоритма подтверждаются методом перекрестной проверки. Квантовая модель достаточно быстро обучается благодаря возможности эффективного вычисления градиента с использованием необычных свойств квантовых операций», — рассказал Алексей Толстобров, соавтор исследования, сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ.


Фото. Алексей Толстобров на VI Международной школе по квантовым технологиям, Миасс. Пресс-служба МФТИ

В ходе экспериментов на цепочке кубитов, изготовленной в Центре коллективного пользования МФТИ, ученые с помощью нейросети решали три разных типа задач: задачу четности, обнаружения меток рака молочной железы (бинарная классификация «есть / нет») и типологии различных вин (многозначная классификация по десятку параметров). Помимо этого, им удалось продемонстрировать решение задачи распознавания рукописных изображений цифр.

В ближайшее время коллектив разработчиков планирует увеличить количество кубитов в квантовом симуляторе, решить более сложные задачи классификации, протестировать способность системы решать задачи регрессии, а также перейти от классических данных к квантовым.

Исследование ведется в рамках Дорожной карты развития в РФ высокотехнологичного направления «Квантовые вычисления».

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания
Гость Николай Николаевич
29.12.2023
10:23:08
Очень нравится. Как возможно задействовать в наших водах Азов и Черное море