Квантни компјутер је још једном надмашио конвенционални. Али у машинском учењу

Тим истраживача, укључујући Гоогле Куантум АИ, развио је нову теорију. Према томе, квантна

рачунари морају бити експоненцијално бржиу неким задацима учења од класичних машина. У чланку објављеном у часопису Сциенце, научници су описали своју теорију и објавили резултате тестирања на квантном рачунару Гоогле Сицаморе. Ведран Дунко из Леиден Университи Цити објавио је чланак Перспецтиве у истом издању часописа, у којем је изложио идеју комбиновања квантног рачунарства са машинским учењем како би се обезбедио нови ниво рачунарских система за учење.

Машинско учење је систем који користиу којој рачунари обучени за скупове података дају образована нагађања о новим подацима. А квантно рачунарство укључује употребу субатомских честица за представљање кубита као средства за обављање задатака много пута брже него што је то могуће са класичним рачунарима. У новој студији, научници су истражили идеју покретања апликација за машинско учење на квантним машинама.

Да сазнамо да ли је ова идеја изводљива и тоШто је још важније, да ли би резултати били бољи него на класичним рачунарима, истраживачи су креирали задатак машинског учења који би учио током поновљених експеримената. Затим су развили теорије које описују како се квантни систем може користити за извођење таквих експеримената и учење од њих.

Они су доказали да квантни компјутер није самосналази, али и извршава задатке много боље од класичног система. У ствари, научници су открили да је број експеримената потребних за истраживање концепта смањен за четири реда величине у поређењу са класичним системима. Истраживачи су затим изградили такав систем и тестирали га на квантном рачунару Гоогле Сицаморе, потврђујући своју теорију.

Опширније

Нојева арка Елона Маска одвешће милион људи на Марс

Астрономи из Јапана пронашли су непознату структуру у галаксији

Сабља непознатог порекла пронађена у Грчкој. Научници су збуњени чудним артефактом