Viyana, Avusturya'daki Viyana Üniversitesi'nden araştırmacılar, kuantum makine öğrenimi alanında önemli bir çığır açtı. Nature Photonics'te yayınlanan çalışmaları, küçük ölçekli kuantum bilgisayarların bile makine öğrenimi algoritmalarının performansını artırabileceğini gösteriyor. Bu keşif, bilişimin geleceği için heyecan verici yeni olanakların kapısını aralıyor.
Ekip, veri noktalarını sınıflandırmak için fotonik bir kuantum işlemcisi kullandı ve kuantum etkilerinin klasik bilgisayarlara göre avantajlarını vurguladı. Deney, bu küçük kuantum işlemcilerin geleneksel algoritmaları geride bırakabildiğini ortaya koydu. Proje lideri Viyana Üniversitesi'nden Philip Walther, "Belirli görevler için algoritmamızın klasik muadilinden daha az hata yaptığını bulduk" dedi.
Bu araştırma, kuantum etkilerinden yararlanan görevleri belirleyerek sadece kuantum hesaplamayı ilerletmekle kalmıyor, aynı zamanda standart hesaplama için de içgörüler sunuyor. Standart bilgisayarlara göre daha az enerji tüketen fotonik platformların kullanılması da önemli bir avantaj. Makine öğrenimi algoritmaları giderek daha fazla enerji yoğun hale geldikçe bu durum kritik olabilir. Bu çığır açıcı gelişme, kuantum mimarilerinden ilham alan yeni, daha verimli algoritmaların tasarlanmasına yol açabilir.