ऑस्ट्रिया के वियना में, वियना विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने क्वांटम मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। नेचर फोटोनिक्स में प्रकाशित उनके काम से पता चलता है कि यहां तक कि छोटे पैमाने के क्वांटम कंप्यूटर भी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं। यह खोज कंप्यूटिंग के भविष्य के लिए रोमांचक नई संभावनाएं खोलती है।
टीम ने डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत करने के लिए एक फोटोनिक क्वांटम प्रोसेसर का उपयोग किया, जो क्लासिकल कंप्यूटरों पर क्वांटम प्रभावों के लाभों को उजागर करता है। प्रयोग से पता चला कि ये छोटे क्वांटम प्रोसेसर पारंपरिक एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। वियना विश्वविद्यालय के परियोजना प्रमुख फिलिप वाल्थर ने समझाया, "हमने पाया कि विशिष्ट कार्यों के लिए हमारा एल्गोरिदम अपने क्लासिकल समकक्ष की तुलना में कम गलतियाँ करता है।"
यह शोध न केवल क्वांटम प्रभावों से लाभान्वित होने वाले कार्यों की पहचान करके क्वांटम गणना को आगे बढ़ाता है, बल्कि मानक कंप्यूटिंग के लिए अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है। फोटोनिक प्लेटफार्मों का उपयोग, जो मानक कंप्यूटरों की तुलना में कम ऊर्जा की खपत करते हैं, एक और प्रमुख लाभ है। यह महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तेजी से ऊर्जा-गहन होते जा रहे हैं। यह सफलता क्वांटम आर्किटेक्चर से प्रेरित नए, अधिक कुशल एल्गोरिदम के डिजाइन का नेतृत्व कर सकती है।