Oamenii de știință spun că au făcut o descoperire după ce au dezvoltat o tehnică de calcul cuantic pentru a rula algoritmi de învățare automată care depășesc performanțele supercomputerelor de ultimă generație. Cercetătorii și-au dezvăluit descoperirile într-un studiu publicat la 2 iunie în revista Nature Photonics, potrivit Live Science.
Oamenii de știință au utilizat o metodă care se bazează pe un circuit fotonic cuantic și pe un algoritm de învățare automată personalizat.
Folosind doar doi fotoni, tehnica echipei a demonstrat cu succes o viteză, o precizie și o eficiență sporite față de metodele clasice de calcul standard pentru rularea algoritmilor de învățare automată.
Primele ocazii în care învățarea automată cuantică este folosită pentru probleme din lumea reală
Oamenii de știință spun că aceasta este una dintre primele ocazii în care învățarea automată cuantică a fost folosită pentru probleme din lumea reală și oferă beneficii care nu pot fi simulate utilizând computere binare. În plus, datorită arhitecturii sale noi, aceasta ar putea fi aplicată sistemelor de calcul cuantic cu un singur qubit, au spus ei.
Spre deosebire de multe dintre metodele existente de creștere a vitezei prin tehnici hibride de calcul cuantic-clasic, această nouă metodă nu necesită porți întrepătrunse. În schimb, ea se bazează pe injectarea fotonilor.
În esență, echipa a folosit un laser femtosecundă - un laser care emite lumină în impulsuri extrem de scurte măsurate în femtosecunde (10-¹⁵ secunde) pentru a scrie pe un substrat de sticlă borosilicată pentru a clasifica punctele de date dintr-un set de date. Fotonii au fost apoi injectați în șase configurații distincte, care au fost prelucrate de un sistem hibrid cuantic-binar.
Oamenii de știință au determinat unde măsurătorile fotonice au fost mai performante decât cele efectuate prin intermediul calculului clasic, măsurând timpul necesar fotonilor pentru a finaliza circuitul cuantic. Ei au izolat apoi procesele în care procesarea cuantică a adus beneficii și au comparat rezultatele cu rezultatele clasice.
„Învățare automată bazată pe nucleu”
Cercetătorii au constatat că experimentele efectuate cu ajutorul circuitului cuantic fotonic au fost mai rapide, mai precise și mai eficiente din punct de vedere energetic decât cele efectuate numai cu ajutorul tehnicilor clasice de calcul. Această creștere a performanței se aplică unei clase speciale de învățare automată numită „învățare automată bazată pe nucleu”, care poate avea o multitudine de aplicații în sortarea datelor.
În timp ce rețelele neuronale profunde au devenit o alternativă din ce în ce mai populară la metodele kernel pentru învățarea automată în ultimul deceniu, sistemele bazate pe kernel au cunoscut o recrudescență în ultimii câțiva ani datorită simplității relative și avantajelor lor atunci când lucrează cu seturi mici de date.
Experimentul echipei ar putea conduce la algoritmi mai eficienți în domeniul procesării limbajului natural și al altor modele de învățare supravegheată.
Metodă nouă de identificare a sarcinilor la care excelează computerele cuantice în sistemele informatice hibride
Poate cel mai important, studiul prezintă o metodă nouă de identificare a sarcinilor la care excelează computerele cuantice în sistemele informatice hibride.
Cercetătorii afirmă că tehnicile utilizate sunt scalabile, ceea ce înseamnă că ar putea duce la performanțe și mai bune pe măsură ce numărul fotonilor sau al qubiților crește.
Acest lucru ar putea, la rândul său, să facă posibilă dezvoltarea unor sisteme de învățare automată capabile să depășească limitele modelelor actuale, care se confruntă din ce în ce mai mult cu limitări ale consumului de energie din cauza cerințelor masive de energie necesare pentru prelucrarea datelor prin intermediul electronicii.
Cercetătorii susțin că tehnicile lor vor „deschide ușa metodelor hibride în care procesoarele fotonice sunt utilizate pentru a spori performanța metodelor standard de învățare automată”.