המחשב הקוונטי עלה שוב על המקובל. אבל בלמידת מכונה

צוות חוקרים, כולל עובדי Google Quantum AI, פיתחו תיאוריה חדשה. לפי זה, קוונטי

מחשבים חייבים להיות מהירים יותר באופן אקספוננציאליבכמה משימות למידה מאשר במכונות קלאסיות. במאמר שפורסם בכתב העת Science, מדענים תיארו את התיאוריה שלהם ודיווחו על תוצאות הבדיקה במחשב הקוונטי של Google Sycamore. Vedran Dunko מעיר אוניברסיטת ליידן פרסם מאמר פרספקטיבה באותו גיליון של כתב העת, שבו הוא הציג את הרעיון של שילוב מחשוב קוונטי עם למידת מכונה כדי לספק רמה חדשה של מערכות למידה מבוססות מחשב.

למידת מכונה היא מערכת המשתמשתשבהם מחשבים שאומנו על מערכי נתונים מבצעים ניחושים מושכלים לגבי נתונים חדשים. ומחשוב קוונטי כרוך בשימוש בחלקיקים תת-אטומיים כדי לייצג קיוביטים כאמצעי לביצוע משימות הרבה פעמים מהר יותר ממה שמתאפשר במחשבים קלאסיים. במחקר חדש, מדענים בחנו את הרעיון של הפעלת יישומי למידת מכונה במכונות קוונטיות.

כדי לברר האם הרעיון הזה אפשרי וזהחשוב מכך, אם התוצאות יהיו טובות יותר מאשר במחשבים קלאסיים, החוקרים יצרו משימת למידת מכונה שתלמד על פני ניסויים חוזרים ונשנים. לאחר מכן הם פיתחו תיאוריות המתארות כיצד ניתן להשתמש במערכת הקוונטית לביצוע ניסויים כאלה וללמוד מהם.

הם הוכיחו שהמחשב הקוונטי הוא לא רקמתמודד, אבל גם מבצע משימות הרבה יותר טוב מהמערכת הקלאסית. למעשה, המדענים גילו שמספר הניסויים הדרושים כדי לחקור את הרעיון הצטמצם בארבעה סדרי גודל בהשוואה למערכות קלאסיות. לאחר מכן בנו החוקרים מערכת כזו ובדקו אותה במחשב הקוונטי של Google Sycamore, ואיששו את התיאוריה שלהם.

קרא עוד

תיבת נח של אילון מאסק תיקח מיליון איש למאדים

אסטרונומים מיפן מצאו מבנה לא ידוע בגלקסיה

חרב ממקור לא ידוע נמצא ביוון. מדענים תמהו על חפץ מוזר