在奧地利維也納，維也納大學的研究人員在量子機器學習領域取得了重大突破。他們的研究成果發表在《自然光子學》雜誌上，表明即使是小規模的量子計算機也能提高機器學習算法的性能。這一發現為計算的未來開闢了令人興奮的新可能性。
該團隊使用光子量子處理器對數據點進行分類，突出了量子效應相對於經典計算機的優勢。實驗表明，這些小型量子處理器可以超越傳統算法。「我們發現，對於特定任務，我們的算法比其經典對應算法犯的錯誤更少，」維也納大學項目的負責人Philip Walther解釋說。
這項研究不僅通過識別受益於量子效應的任務來推進量子計算，而且還為標準計算提供了見解。使用光子平台（與標準計算機相比，能耗更低）是另一個關鍵優勢。隨著機器學習算法變得越來越耗能，這一點可能至關重要。這一突破可能導致設計出受量子架構啟發的新的、更有效的算法。