양자 컴퓨터는 다시 한 번 기존 컴퓨터를 능가했습니다. 하지만 머신러닝에서는

Google Quantum AI 직원을 포함한 연구진이 새로운 이론을 개발했습니다. 이에 따르면 양자

컴퓨터는 기하급수적으로 빨라져야 한다일부 학습 작업에서는 클래식 기계보다 Science 저널에 게재된 기사에서 과학자들은 자신들의 이론을 설명하고 Google Sycamore 양자 컴퓨터에 대한 테스트 결과를 보고했습니다. Leiden University City의 Vedran Dunko는 저널 같은 호에 Perspective 기사를 게재하여 양자 컴퓨팅과 기계 학습을 결합하여 새로운 수준의 컴퓨터 기반 학습 시스템을 제공한다는 아이디어를 설명했습니다.

머신러닝은 다음을 사용하는 시스템이다.데이터 세트에 대해 훈련된 컴퓨터가 새로운 데이터에 대해 정보에 근거한 추측을 하는 것입니다. 그리고 양자 컴퓨팅에는 기존 컴퓨터에서 가능한 것보다 몇 배 더 빠르게 작업을 수행하는 수단으로 큐비트를 표현하기 위해 아원자 입자를 사용하는 것이 포함됩니다. 새로운 연구에서 과학자들은 양자 기계에서 기계 학습 애플리케이션을 실행하는 아이디어를 탐구했습니다.

이 아이디어가 실현 가능한지 여부를 알아보기 위해더 중요한 것은 결과가 기존 컴퓨터보다 더 좋을지 여부에 대해 연구원들은 반복적인 실험을 통해 학습하는 기계 학습 작업을 만들었습니다. 그런 다음 그들은 양자 시스템을 사용하여 그러한 실험을 수행하고 그로부터 배울 수 있는 방법을 설명하는 이론을 개발했습니다.

그들은 양자 컴퓨터가 단지대처하지만 기존 시스템보다 훨씬 더 나은 작업을 수행합니다. 사실, 과학자들은 개념을 탐구하는 데 필요한 실험 수가 고전 시스템에 비해 4배 정도 줄어든다는 것을 발견했습니다. 그런 다음 연구원들은 이러한 시스템을 구축하고 Google Sycamore 양자 컴퓨터에서 테스트하여 이론을 확인했습니다.

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