Американские физики впервые создали и запустили полноценную нейросеть для распознавания изображений на ионном квантовом компьютере. По итогам эксперимента исследователи пришли к выводу, что современные «шумные» квантовые процессоры уже могут использоваться для решения задач искусственного интеллекта.
Об этом сообщает журнал Physical Review Letters. Авторы исследования отметили, что возможности применения квантовых компьютеров в разработке нейросетей обсуждаются давно, однако подобных экспериментов на реальном оборудовании, особенно в области классификации изображений, до сих пор практически не проводилось.
Разработку представила группа ученых под руководством профессора Университета штата Мэриленд Виктора Галицкого. Созданная ими система представляет собой квантовую версию бинарного многослойного перцептрона — одной из самых простых архитектур искусственного интеллекта.
В новой модели роль нейронов выполняют отдельные кубиты. Их взаимодействие организовано по принципу, который повторяет работу нейросетей на классических компьютерах и в биологических системах. Исследователям удалось подобрать такой режим работы квантовых ячеек памяти, который позволяет запускать алгоритм на разных типах квантовых платформ.
Во время испытаний нейросеть успешно обучили как на ионном квантовом процессоре Университета штата Мэриленд, использующем ионы иттербия, так и на облачном квантовом компьютере IBM со сверхпроводящими кубитами-трансмонами. В обоих случаях система использовала 16 кубитов для поэтапного распознавания изображений с цифрами.
Эксперименты показали, что квантовая нейросеть превзошла классический алгоритм с аналогичным количеством слоев. Кроме того, фактическая точность оказалась выше, чем прогнозировали расчеты на симуляторе. По мнению исследователей, это может быть связано с положительным влиянием квантовых шумов, механизм которого еще предстоит выяснить.
