В России заработала первая квантовая нейросеть

В МФТИ впервые в России в ходе эксперимента заработал алгоритм квантового обучения, который опирается на несколько кубитов. Что особенно приятно, достижение принадлежит молодым учёным.

Результаты её работы учёные МФТИ показали на VI Международной школе по квантовым технологиям, которая прошла в Миассе.


Квантовое машинное обучение — это новый шаг к лучшим, более быстрым вычислениям. В ней учёные соединяют нелинейные квантовые системы и классическое машинное обучение.

Наукой уже было показано, что квантовые устройства могут превзойти классические компьютеры в выполнении определённых задач.

В ходе экспериментов на цепочке кубитов, которая была собрана в Центре коллективного пользования МФТИ, учёные скормили нейросети три типа задач: задачу четности, обнаружения признаков рака молочной железы (есть или нет) и типологии различных вин (эти напитки можно сортировать по десятку разных параметров).

Также физики показали, что их нейросеть решает задачу распознавания рукописных изображений цифр.

«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», — рассказал один из авторов работы Алексей Толстобров.

В планах команды увеличение количества кубитов и решение более сложных задач, а также переход от классических данных к квантовым.

Научная работа была проведена в рамках Дорожной карты развития в РФ высокотехнологичного направления «Квантовые вычисления».