В Вене, Австрия, исследователи из Венского университета совершили значительный прорыв в области квантового машинного обучения. Их работа, опубликованная в Nature Photonics, демонстрирует, что даже небольшие квантовые компьютеры могут повысить производительность алгоритмов машинного обучения. Это открытие открывает захватывающие новые возможности для будущего вычислений.
Команда использовала фотонный квантовый процессор для классификации точек данных, подчеркивая преимущества квантовых эффектов по сравнению с классическими компьютерами. Эксперимент показал, что эти небольшие квантовые процессоры могут превосходить традиционные алгоритмы. «Мы обнаружили, что для конкретных задач наш алгоритм допускает меньше ошибок, чем его классический аналог», — пояснил Филипп Вальтер из Венского университета, руководитель проекта.
Это исследование не только продвигает квантовые вычисления, выявляя задачи, которые выигрывают от квантовых эффектов, но и предлагает идеи для стандартных вычислений. Использование фотонных платформ, потребляющих меньше энергии, чем стандартные компьютеры, является еще одним ключевым преимуществом. Это может иметь решающее значение, поскольку алгоритмы машинного обучения становятся все более энергоемкими. Этот прорыв может привести к разработке новых, более эффективных алгоритмов, вдохновленных квантовыми архитектурами.