量子コンピューターは再び従来のものを上回りました。しかし、機械学習では

Google Quantum AI を含む研究者チームが新しい理論を開発しました。それによると、量子

コンピュータは飛躍的に高速化する必要がある一部の学習タスクでは古典的なマシンよりも優れています。 Science 誌に掲載された記事の中で、科学者たちは理論を説明し、Google Sycamore 量子コンピューターでのテスト結果を報告しました。ライデン大学都市の Vedran Dunko 氏は、同誌の同じ号に Perspective 記事を掲載し、量子コンピューティングと機械学習を組み合わせて新しいレベルのコンピューターベースの学習システムを提供するというアイデアについて概説しました。

機械学習とは、データセットでトレーニングされたコンピューターが、新しいデータについて知識に基づいた推測を行います。また、量子コンピューティングには、古典的なコンピューターで可能であるよりも何倍も高速にタスクを実行する手段として、量子ビットを表す亜原子粒子の使用が含まれます。新しい研究で、科学者たちは量子マシン上で機械学習アプリケーションを実行するというアイデアを調査しました。

このアイデアが実現可能かどうかを確認するには、さらに重要なのは、結果が従来のコンピューターよりも優れているかどうかという点ですが、研究者らは実験を繰り返すことで学習する機械学習タスクを作成しました。その後、彼らは量子システムを使用してそのような実験を実施し、そこから学習する方法を説明する理論を開発しました。

彼らは、量子コンピューターが対処しますが、従来のシステムよりもはるかに優れたタスクを実行します。実際、科学者たちは、この概念を探求するために必要な実験の数が、従来のシステムと比較して4桁減少したことを発見しました。その後、研究者たちはそのようなシステムを構築し、Google Sycamore量子コンピューターでテストして、彼らの理論を確認しました。

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