W Rosji sieci neuronowe nauczyły się pracować na komputerze kwantowym

Naukowcy z Uralskiego Uniwersytetu Federalnego uczyli sieci neuronowe rozwiązywania problemów na komputerach kwantowych.

Można to nazwać poważnym osiągnięciem, biorąc pod uwagę specyfikę komputerów kwantowych, które stale zmieniają swój stan i wpływają na wyniki obliczeń.

Naukowcy próbują używać komputerów kwantowychdo rozwiązania problemów kwantowych, ponieważ moc obliczeniowa konwencjonalnych komputerów, a nawet superkomputerów, nie wystarcza do tego. Jest jednak jeden problem: komputer kwantowy wchodzi w interakcję ze środowiskiem, przez co jego stan ciągle się zmienia. Z tego powodu wyniki obliczeń mogą nie spełniać oczekiwań. Aby poradzić sobie z tym problemem, naukowcy próbują zminimalizować wpływ hałasu zewnętrznego, konfigurując sprzęt lub oprogramowanie.

Badacze z Uralu FederalnegoUniwersytet poszedł drugą drogą. Opracowali algorytm zdolny do określania fazy materiału magnetycznego i jego właściwości. Sieć neuronowa może rozwiązać problem, nawet gdy jest narażona na hałas zewnętrzny i nadal osiąga najlepsze z możliwych wartości. W rzeczywistości sama sieć neuronowa dostosowuje się do aktualnego stanu komputera kwantowego.

Naukowcy mają nadzieję na wykorzystanie sieci neuronowej do przewidywania właściwości nowych materiałów.