Сегодня 27 мая 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Учёные МФТИ первыми в России запустили квантовую нейросеть — точность решения задач превысила 90 %

Сообщается, что молодые ученые МФТИ первыми в России экспериментально реализовали работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов. Алгоритмы машинного обучения — это непросто само по себе, а их запуск на кубитах — это совсем иной уровень проблематики. Тем не менее, квантовая нейросеть показала практическую пригодность к решению сложных классических задач с высокой точностью, что также подтолкнёт к покорению новых вершин.

 Источник изображения: МФТИ

Источник изображения: МФТИ

«Мы нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет нам достичь точности 94 % для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90 % при распознавании рукописных десятичных цифр. Точность и стабильность алгоритма подтверждаются методом перекрестной проверки. Квантовая модель достаточно быстро обучается благодаря возможности эффективного вычисления градиента с использованием необычных свойств квантовых операций», — рассказал Алексей Толстобров (выше на фото), соавтор исследования, сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ.

Мы довольно давно слышим о машинном обучении и к настоящему времени в этой сфере достигнуты впечатляющие результаты. Взять хотя бы ставший популярным ИИ-бот ChatGPT на большой языковой модели GPT. Но у классических компьютеров (суперкомпьютеров) есть свои и довольно ощутимые пределы, преодолевать которые индустрия намеревается с помощью квантовых систем. Работа российских учёных показывает, что квантовые вычислители или, вернее, симуляторы вполне способны создавать обучаемые нейросети и выполнять алгоритмы, что когда-нибудь позволит сделать прорыв в сфере машинного обучения.

Забавно, но сегодня всё больше причин считать, что вычислительная работа головного мозга в своей основе имеет квантовые явления. Может так статься, что в будущем настоящий ИИ будет построен только на квантовой самообучающейся нейросети, что, как считают специалисты, станет концом человечества, но это уже другая история.

Возвращаясь к работе команды физиков МФТИ, уточним, что она провела цикл экспериментов с моделью гибридного классификатора, работу которой ускорил квантовый симулятор. Симулятор же представлял собой цепочку из нескольких сверхпроводящих кубитов. Модель была обучена решать задачи классификации и распознавания изображений. В частности, решались задачи чётности, обнаружения меток рака молочной железы («есть/нет») и типологии различных вин (многозначная классификация по десятку параметров). Помимо этого, было продемонстрировано решение задачи распознавания рукописных изображений цифр.

На следующем этапе учёные увеличат количество кубитов в квантовом симуляторе, что даст возможность решать более сложные задачи классификации, а также протестируют способность системы решать задачи регрессии и, наконец, попытаются перейти от классических данных к квантовым.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Новая статья: Обзор Intel Core i5-14400F: не покупайте этот процессор, потому что есть Core i5-12600KF 2 ч.
«Гигафабрика» для ИИ: стартап xAI Илона Маска хочет построить суперкомпьютер со 100 тыс. NVIDIA H100 3 ч.
Apple выпустит ИИ для расшифровки и конспектирования совещаний и лекций 4 ч.
Японская Rapidus будет не только выпускать 2-нм чипы, но и самостоятельно их упаковывать 11 ч.
В Иннополисе на тестовый маршрут вышел беспилотный электробус — он уже возит пассажиров 14 ч.
Samsung отрицает слухи о том, что её память HBM3E была забракована Nvidia 17 ч.
Предприятие TSMC в китайском Нанкине получило бессрочную лицензию США, позволяющее продолжить работу 18 ч.
Lenovo представила Legion 7000K — игровые десктопы на мобильных Raptor Lake Refresh 25-05 21:22
EdgeCortix представила ИИ-ускоритель SAKURA-II Edge AI с производительностью до 60 TOPS 25-05 20:50
Infineon готовит блоки питания мощностью до 12 кВт для ИИ-серверов 25-05 20:34