Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Квантовые компьютеры могут использовать в машинном обучении
Международная группа ученых рассказала о будущем машинного обучения.
Обычно мы рассматриваем информацию как некий абстрактный или виртуальный объект. Однако храниться эта информация должна на физическом носителе. Поэтому работа устройств, предназначенных для ее обработки, регулируется законами физики. Физические пределы способности машин к обучению также подчиняются этим законам. Самая известная физическая теория – квантовая, и при определении абсолютных пределов способностей компьютера к обучению нужно обращаться именно к ней.
Квантовый алгоритм – это многоступенчатая процедура, выполняемая на квантовом компьютере для решения той или иной проблемы, например поиска в базе данных. Программное обеспечение для квантового машинного обучения использует квантовые алгоритмы для обработки информации, и делает это способом, недоступным для классического компьютера.
Это открывает совершенно новые возможности и перспективы, которые могут превзойти самые известные классические алгоритмы, использующиеся в машинном обучении. Эффект, которого удается достичь с помощью квантовых компьютеров, называется «квантовым ускорением машинного обучения».
Методы машинного обучения используют математические алгоритмы для поиска определенных паттернов в больших массивах данных. Машинное обучение широко используется в биотехнологиях, фармацевтике, практической физике и многих других областях. Благодаря способности адаптироваться к новым данным, машинное обучение сильно превосходит способности людей. Несмотря на это, с некоторыми сложными задачами машинное обучение пока справиться не может. Ожидается, что квантовое ускорение станет возможным для множества задач машинного обучения, начиная от оптимизации и заканчивая глубинным обучением нейронных сетей.
В статье, опубликованной в журнале Nature, международная группа ученых под руководством сотрудника Сколтеха Якоба Биамонте (Jacob Biamonte) рассказывает о том, какие шаги надо предпринять, чтобы квантовое ускорение машинного обучения стало возможным на практике. Согласно мнению ученых квантовое машинное обучение может увеличить скорость и точность ряда базовых алгоритмов классического машинного обучения.
Дело в том, многие модели классического машинного обучения (в частности, глубинное обучение) основаны на классической симуляции систем, состоящих из большого количества двухуровневых подсистем (каждая из таких подсистем может находиться в одном из двух состояний). У этой математической конструкции есть прямой физический аналог — спиновые системы Изинга, хорошо известные в квантовой и статистической физике. Квантовая механика позволяет увеличить производительность систем Изинга (т.н. больцмановских машин или машин глубинного обучения).
Возможность использования квантовых компьютеров в машинном обучении привлекает в последнее время все больше внимания на фоне быстрорастущей мощности квантовых компьютеров. Эта возможность оказалась довольно неожиданной для физиков. Многие ученые полагают, что одной из основных задач квантового компьютера будет моделирование процессов химической физики для фармацевтической промышленности с целью открытия новых лекарств.
Сейчас становится ясно, что определенные модели машинного обучения, в особенности глубинного обучения, имеют свой квантовый эквивалент. Квантовое машинное обучение может быть использовано в тандеме с уже известными в квантовой теории информации методами, применимыми в квантовой химии. Это откроет новые возможности в наступающей эре квантовых технологий.
«Наша команда дискутировала по скайпу до поздней ночи, к какой области науки отнести наше исследование. Мы многократно переписывали нашу статью, меняли основную мысль, в конечном счете написали три версии за 8 месяцев, не имеющие между собой ничего общего, кроме названия – в итоге отправили конечный вариант в журнал Nature», – рассказывает Якоб Биамонте.
В рамках новой модели вспышки сверхновых существенно нарушили парниковый эффект на нашей планете. Это должно приводить к похолоданиям и даже вымиранию отдельных видов.
Ученые из США и Австралии обнаружили, что такой сравнительно простой физический показатель как пальцевый индекс статистически надежно отделяет тех, кто хорошо переносит большие нагрузки, от тех, кому это дается с трудом.
Ученые создали устройство, генерирующее случайные числа на основе поляризации запутанных фотонов. Каждый день они публикуют новые числа на общедоступном сервисе.
2020-е годы показали, что любая система международной торговли может быть разрушена в кратчайшие сроки. Ученые решили выяснить, какие государства в таких условиях смогут прокормить свое население, а какие — не совсем. Лидером, что неожиданно, оказалось очень небольшое государство с населением менее миллиона человек.
Инженер Эррол Маск заявил, что одновременно с вопросом о межпланетном перелете автоматически возникает вопрос о возвращении астронавтов на Землю.
Онлайн-шопинг, доставка еды, мобильный банкинг и стриминг кино — часть повседневности. Мы почти не задумываемся, что делает все это возможным. Ответ — облачные технологии. За каждой покупкой, переводом или просмотром фильма работает невидимая инфраструктура, без которой современные цифровые сервисы попросту остановились бы. Рассказываем, как облака изменили нашу цифровую жизнь и стали незаметным мотором современной экономики.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Казахстанский Алматы — город контрастов, где горы соседствуют с урбанистическими пейзажами, а бизнес-центры — с историческими кварталами. Неизменным остается одно — пробки. Ежедневно сюда приезжает более 700 тысяч автомобилей из пригородов, при этом в самом мегаполисе зарегистрировано порядка 600 тысяч транспортных средств. В результате по улицам ежедневно движется более миллиона транспортных средств.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии