Специалисты из Физического института имени П. Н. Лебедева РАН совместно с Российским квантовым центром показали практическое использование квантовых вычислений. В ходе эксперимента они использовали квантовый процессор на основе ионов иттербия (Yb+), с помощью которого успешно классифицировали изображения рукописных цифр — нулей и единиц, а также такие математические структуры, как графы. Для выполнения этих задач ученые адаптировали алгоритмы машинного обучения к квантовой архитектуре, сообщает официальный сайт Десятилетия науки и технологий в России.
В рамках исследования использовался алгоритм опорных векторов (SVM), известный своей эффективностью в задачах классификации. Его суть заключается в нахождении оптимальной границы, разделяющей различные классы данных. Основной этап — сравнение образцов — выполнялся непосредственно на квантовом процессоре, что обеспечило высокую точность при анализе сложных изображений.
Особенности квантовой реализации
В процессе вычислений ионы переводились в квантовые состояния путём создания суперпозиций и запутывания кубитов. Эти состояния контролировались при помощи лазеров и детекторов. После выполнения операций измерялись состояния ионов, по которым интерпретировались результаты алгоритмов машинного обучения. Об этом рассказал Алексей Федоров, научный руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ.
Хотя аналогичные эксперименты проводились и ранее, методика, разработанная российскими учеными, отличается оригинальностью. В частности, они изучили различные способы преобразования классических данных в квантовую форму и определили наиболее эффективный вариант кодировки. Кроме того, специалисты активно экспериментировали с квантовыми цепями, что положительно повлияло на точность результатов.
Итоги эксперимента
Таким образом, ученым удалось доказать, что даже относительно простые квантовые процессоры способны решать важные задачи — такие как распознавание и классификация изображений. Это важный шаг к созданию более мощных квантовых систем, которые смогут справляться с вычислениями высокой сложности в будущем.
В рамках исследования использовался алгоритм опорных векторов (SVM), известный своей эффективностью в задачах классификации. Его суть заключается в нахождении оптимальной границы, разделяющей различные классы данных. Основной этап — сравнение образцов — выполнялся непосредственно на квантовом процессоре, что обеспечило высокую точность при анализе сложных изображений.
Особенности квантовой реализации
В процессе вычислений ионы переводились в квантовые состояния путём создания суперпозиций и запутывания кубитов. Эти состояния контролировались при помощи лазеров и детекторов. После выполнения операций измерялись состояния ионов, по которым интерпретировались результаты алгоритмов машинного обучения. Об этом рассказал Алексей Федоров, научный руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ.
Хотя аналогичные эксперименты проводились и ранее, методика, разработанная российскими учеными, отличается оригинальностью. В частности, они изучили различные способы преобразования классических данных в квантовую форму и определили наиболее эффективный вариант кодировки. Кроме того, специалисты активно экспериментировали с квантовыми цепями, что положительно повлияло на точность результатов.
Итоги эксперимента
Таким образом, ученым удалось доказать, что даже относительно простые квантовые процессоры способны решать важные задачи — такие как распознавание и классификация изображений. Это важный шаг к созданию более мощных квантовых систем, которые смогут справляться с вычислениями высокой сложности в будущем.
