У Відні, Австрія, дослідники з Віденського університету здійснили значний прорив у галузі квантового машинного навчання. Їхня робота, опублікована в Nature Photonics, демонструє, що навіть невеликі квантові комп'ютери можуть покращити продуктивність алгоритмів машинного навчання. Це відкриття відкриває захоплюючі нові можливості для майбутнього обчислень.
Команда використовувала фотонний квантовий процесор для класифікації точок даних, підкреслюючи переваги квантових ефектів над класичними комп'ютерами. Експеримент показав, що ці невеликі квантові процесори можуть перевершувати традиційні алгоритми. «Ми виявили, що для певних завдань наш алгоритм робить менше помилок, ніж його класичний аналог», – пояснив Філіп Вальтер з Віденського університету, керівник проекту.
Це дослідження не тільки просуває квантові обчислення, визначаючи завдання, які виграють від квантових ефектів, але й пропонує розуміння для стандартних обчислень. Використання фотонних платформ, які споживають менше енергії, ніж стандартні комп'ютери, є ще однією ключовою перевагою. Це може бути вирішальним, оскільки алгоритми машинного навчання стають все більш енерговитратними. Цей прорив може призвести до розробки нових, більш ефективних алгоритмів, натхненних квантовими архітектурами.