Zespół badaczy, w tym Google Quantum AI, opracował nową teorię. Według niego kwantowy
Uczenie maszynowe to system wykorzystującyw którym komputery wytrenowane na zbiorach danych dokonują świadomych domysłów na temat nowych danych. Obliczenia kwantowe polegają na wykorzystaniu cząstek subatomowych do reprezentowania kubitów, co pozwala na wykonywanie zadań wielokrotnie szybciej niż jest to możliwe w przypadku klasycznych komputerów. W nowym badaniu naukowcy zgłębili pomysł uruchamiania aplikacji do uczenia maszynowego na maszynach kwantowych.
Aby dowiedzieć się, czy ten pomysł jest wykonalny i tamtoCo ważniejsze, czy wyniki będą lepsze niż na klasycznych komputerach, badacze stworzyli zadanie uczenia maszynowego, które uczy się na podstawie powtarzanych eksperymentów. Następnie opracowali teorie opisujące, w jaki sposób można wykorzystać system kwantowy do przeprowadzania takich eksperymentów i uczyć się na ich podstawie.
Udowodnili, że komputer kwantowy to nie tylkoradzi sobie, ale też wykonuje zadania znacznie lepiej niż system klasyczny. W rzeczywistości naukowcy odkryli, że liczba eksperymentów potrzebnych do zbadania koncepcji została zmniejszona o cztery rzędy wielkości w porównaniu z systemami klasycznymi. Następnie naukowcy zbudowali taki system i przetestowali go na komputerze kwantowym Google Sycamore, potwierdzając swoją teorię.
Czytaj więcej
Arka Noego Elona Muska zabierze milion ludzi na Marsa
Astronomowie z Japonii odkryli w galaktyce nieznaną strukturę
Szabla nieznanego pochodzenia znaleziona w Grecji. Naukowcy zdziwieni dziwnym artefaktem