一项突破性成就表明，一个量子系统在数据分类方面超越了传统的经典人工智能（AI），而数据分类领域历来由传统机器主导。维也纳大学的研究人员领导的这项非凡壮举不仅展示了卓越的准确性，而且在能耗方面也显著降低。
这项发表在《自然光子学》杂志上的突破标志着量子机器学习的一个关键时刻。该团队的实验表明，即使是小规模的量子处理器，在特定的机器学习任务中也能超越其经典对应物，这是现代人工智能的基石。关键在于光的使用。
该设备是一个光子量子处理器，由米兰理工大学制造，它利用光子或光粒子来执行算法。该任务涉及对不同类型的数据进行分类，这是一个由人工智能系统例行执行的过程，其应用范围从面部识别到天气预报。由英国公司Quantinuum设计的量子算法比其经典竞争对手犯的错误更少。
此外，量子系统表现出卓越的能源效率。与需要大量电力来处理信息的传统计算机不同，光子系统通过直接利用光来运行，从而消耗最少的能量。这种差异在一个人工智能模型变得越来越强大但同时也变得更加耗能的世界中变得至关重要。
维也纳大学的项目负责人兼科学家Philip Walther表示：“我们发现，对于特定任务，我们的算法比其经典对应物犯的错误更少。” 这一成就不仅具有技术意义，也标志着新兴的量子机器学习领域发生了范式转变。
量子机器学习探索量子物理学的原理如何能够提高人工智能算法的速度、准确性或效率。这项突破表明，量子计算可能为传统人工智能提供更快、更精确、更可持续的替代方案。这一发现为更高效、更可持续的人工智能应用打开了大门。