[ad_1]
Молодые ученые из МФТИ создали квантовую нейросеть, которая распознает и классифицирует изображения с точностью более 90%. Как отметили в вузе, это — первый в России экспериментально реализованный работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов.
Кубит — это базовая единица информации в квантовом компьютере. В свою очередь квантовые устройства открывают новый подход к обучению алгоритмов искусственного интеллекта, которое требует огромных вычислительных мощностей. Они способны превзойти классические компьютеры в определенных задачах.
«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, соавтор исследования, сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ.
Квантовая нейросеть в ходе экспериментов эффективно определяла наличие или отсутствие признаков рака молочной железы, классифицировала вина по десятку параметров, распознавала рукописные изображения цифр.
Изображение: Freepik
[ad_2]
Источник
