| 0 |
|
Группа исследователей из компании IBM разработали новые алгоритмы, которые, как они утверждают, делают возможным эффективное машинное обучение на квантовых компьютерах.
В статье, опубликованной на сервере arXiv, учёные рассказали, как такие компьютеры смогут формировать карту признаков (feature map) в многомерном пространстве, что позволит классифицировать и учитывать в обучении самые мельчайшие нюансы данных.
«Наша задача заключается в том, чтобы применить квантовые компьютеры для создания новых классификаторов, которые генерируют более сложные карты данных, — пишут авторы. — Таким образом, учёные смогут разработать более эффективный ИИ, способный, например, выявлять в данных закономерности, которые невидимы для классических компьютеров».
В статье отмечается, что новые алгоритмы на данном этапе не обеспечивают «квантового преимущества», то есть не превосходят по производительности классические методы. Причина заключается в том, что квантовые компьютеры все еще находятся в зачаточном состоянии и имеют очень ограниченные аппаратные возможности, отмечает IBM.
Компания собирается сделать указанные алгоритмы доступными для всех заинтересованных разработчиков и исследователей. Для этого она выложит их в своей библиотеке открытого кода, Qiskit Aqua.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
