Un team di ricercatori, tra cui Google Quantum AI, ha sviluppato una nuova teoria. Secondo esso, quantistico
L'apprendimento automatico è un sistema che utilizzain cui i computer addestrati sui set di dati formulano ipotesi plausibili sui nuovi dati. E l'informatica quantistica prevede l'uso di particelle subatomiche per rappresentare i qubit come mezzo per eseguire attività molte volte più velocemente di quanto sia possibile con i computer classici. In un nuovo studio, gli scienziati hanno esplorato l’idea di eseguire applicazioni di apprendimento automatico su macchine quantistiche.
Per scoprire se questa idea è fattibile e così viaAncora più importante, se i risultati fossero migliori rispetto a quelli ottenuti sui computer classici, i ricercatori hanno creato un'attività di apprendimento automatico che avrebbe imparato attraverso esperimenti ripetuti. Hanno poi sviluppato teorie che descrivono come il sistema quantistico potrebbe essere utilizzato per condurre tali esperimenti e imparare da essi.
Hanno dimostrato che il computer quantistico non è solofa fronte, ma svolge anche compiti molto meglio del sistema classico. In effetti, gli scienziati hanno scoperto che il numero di esperimenti necessari per esplorare il concetto era ridotto di quattro ordini di grandezza rispetto ai sistemi classici. I ricercatori hanno quindi costruito un tale sistema e lo hanno testato sul computer quantistico Google Sycamore, confermando la loro teoria.
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