Uma equipe de pesquisadores, incluindo o Google Quantum AI, desenvolveu uma nova teoria. Segundo ele, quântico
O aprendizado de máquina é um sistema que usaem que computadores treinados em conjuntos de dados fazem suposições fundamentadas sobre novos dados. E a computação quântica envolve o uso de partículas subatômicas para representar qubits como um meio de executar tarefas muitas vezes mais rápido do que é possível com computadores clássicos. Em um novo estudo, os cientistas exploraram a ideia de executar aplicativos de aprendizado de máquina em máquinas quânticas.
Para saber se esta ideia é viável e seMais importante ainda, se os resultados seriam melhores do que em computadores clássicos, os pesquisadores criaram uma tarefa de aprendizado de máquina que aprenderia por meio de experimentos repetidos. Eles então desenvolveram teorias que descrevem como o sistema quântico poderia ser usado para conduzir tais experimentos e aprender com eles.
Eles provaram que o computador quântico não é apenaslida, mas também executa tarefas muito melhor do que o sistema clássico. De fato, os cientistas descobriram que o número de experimentos necessários para explorar o conceito foi reduzido em quatro ordens de magnitude em comparação com os sistemas clássicos. Os pesquisadores então construíram esse sistema e o testaram no computador quântico Google Sycamore, confirmando sua teoria.
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