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.
Ю-Цон Тан (YuCong Tang) — концептуальный художник из Китая. Научно-фантастические мотивы — одно из основных направлений его творчества. Он исследует, как научные открытия и технологии будущего трансформируют среду обитания.
Расчеты показывают, что на лунную базу каждодневно будут падать десятки микрометеороидов, а даже самые мелкие из них способны повредить модуль и создать угрозу для астронавтов. Впрочем, для этой проблемы есть проверенное решение — так называемый щит Уиппла.
Четвертый вид вируса герпеса человека (HHV-4) — вирус Эпштейна — Барр — оказался связан с развитием системной красной волчанки. Результаты нового исследования показали, что вирус не просто присутствует в иммунных клетках пациентов, а целенаправленно «перепрограммирует» их, превращая в «драйверы» аутоиммунного воспаления.
Ю-Цон Тан (YuCong Tang) — концептуальный художник из Китая. Научно-фантастические мотивы — одно из основных направлений его творчества. Он исследует, как научные открытия и технологии будущего трансформируют среду обитания.
Наблюдая за сверхновой 2024 ggi спустя всего 26 часов после вспышки, астрономы напрямую определили форму ударной волны в момент ее прорыва из звезды. Открытие позволит уточнить механизмы гибели массивных светил и может привести к пересмотру существующих моделей возникновения сверхновых.
На уникальных древнеримских стеклянных сосудах обнаружили тайные знаки, которые оказались клеймами ремесленных мастерских. Эти символы, ранее считавшиеся простым украшением, раскрыли, как работали античные мастера, и помогли доказать существование аналогов современных брендов почти две тысячи лет назад.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
В современном доме, насыщенном разнообразной техникой, удлинители стали незаменимым атрибутом, позволяющим обеспечить электропитанием все необходимые устройства. Однако мало кто задумывается, что привычное использование этого аксессуара может нести серьезную угрозу безопасности. По статистике, значительная часть бытовых пожаров происходит из-за неправильной эксплуатации электропроводки и вспомогательных устройств. Какие приборы категорически нельзя подключать через удлинители и почему это может привести к трагическим последствиям, рассказывает профессор кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА, доктор физико-математических наук Алексей Юрасов.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно

Последние комментарии