Uma das questões atuais de pesquisa quente é uma combinação de dois progressos técnicos recentes: aprendizado de máquina e computação quântica. Um estudo experimental mostra que os computadores quânticos já pequenos podem aumentar a eficácia do algoritmo de aprendizado de máquina. Foi exibido em um processador quântico fotônico por uma equipe internacional de pesquisadores da Universidade de Viena. Trabalho, publicado recentemente Fotônica da naturezaQuantum óptico mostra novos aplicativos comprometidos para computadores.
As épocas científicas recentes reformularam o desenvolvimento de futuras tecnologias. Por um lado, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial já revolucionaram nossas vidas do trabalho diário à pesquisa científica. Por outro lado, a computação quântica emergiu como um novo exemplo de contagem.
A partir da combinação desses dois campos, foi aberta uma nova linha de pesquisa: aprendizado de máquina quântica. Esse campo está procurando possíveis aprimoramentos da velocidade, eficiência ou precisão do algoritmo ao ser executado em plataformas quânticas. Ainda é um desafio aberto alcançar essa vantagem nacional nos computadores quânticos de tecnologia atuais.
Foi aqui que uma equipe internacional de pesquisadores deu o próximo passo e criou um design sofisticado de teste conduzido por cientistas da Universidade de Viena. O conjunto -Up possui um circuito fotônico quântico construído no Politicnico de Milano (Itália), que gerencia um algoritmo de aprendizado de máquina proposto por pesquisadores que trabalham em Quantinum (Reino Unido). O objetivo era categorizar pontos de dados usando um computador quântico fotônico e destacar a contribuição dos efeitos quânticos, para entender a vantagem dos computadores clássicos. Experimentos mostraram que pequenos processadores quânticos já podem fazer melhores puformas do que os algoritmos convencionais. “Pudemos ver que nosso algoritmo para tarefas específicas cometeu menos erro do que sua parte clássica”, explicou Philip Walther da Universidade de Viena. “Indica que os computadores quânticos existentes estão necessariamente sem tecnologia sofisticada” pode mostrar um bom desempenho “” O primeiro autor da publicação adicionou Jhenga Yin Fotônica da naturezaO
Outro aspecto interessante da nova pesquisa é que as plataformas fotônicas podem obter menos energia para o computador padrão. Os co-autores enfatizam a IRIS concorda: “Isso pode ser importante no futuro, que os algoritmos de aprendizado de máquina estão se tornando desnecessários devido a muitas reivindicações de energia”.
Os resultados dos pesquisadores afetam o cálculo quântico, pois identifica os benefícios dos efeitos quânticos, bem como a computação padrão. De fato, novos algoritmos inspirados na arquitetura quântica podem ser projetados, atingindo melhores desempenhos e reduzindo o consumo de energia.
