Квантовый прорыв: фотонные чипы превзошли классические компьютеры в машинном обучении
Ученые заявили о значительном прогрессе в квантовых вычислениях, разработав метод, который позволяет машинным алгоритмам работать быстрее и точнее, чем на современных классических компьютерах. Результаты исследования, опубликованные 2 июня в журнале Nature Photonics, демонстрируют один из первых случаев практического применения квантового машинного обучения для решения реальных задач.
Как это работает?
Команда использовала квантовые фотонные схемы и специальный алгоритм, который обрабатывает данные с помощью всего двух фотонов. В отличие от традиционных гибридных квантово-классических методов, этот подход не требует запутанных кубитов — вместо этого он основан на инжекции фотонов в систему.
Эксперимент проводился так:
-
Фемтосекундный лазер (импульсы длительностью 10⁻¹⁵ секунд) наносил данные на боросиликатную стеклянную подложку.
-
Фотоны вводились в шести различных конфигурациях, после чего обрабатывались гибридной квантово-бинарной системой.
-
Ученые замеряли время прохождения фотонов через квантовую схему и сравнивали результаты с классическими вычислениями.
Оказалось, что фотонный квантовый процессор справляется с задачами быстрее, точнее и энергоэффективнее, чем классические компьютеры.
Почему это важно?
-
Энергоэффективность. Современные нейросети потребляют огромное количество энергии, а квантовые методы могут снизить эти затраты.
-
Скорость. Алгоритмы на основе kernel-based machine learning (методов ядерного обучения) ускоряются в разы.
-
Масштабируемость. Технология работает даже с одним кубитом, а увеличение числа фотонов или кубитов улучшит производительность.
Где это применимо?
Метод особенно полезен для:
-
Обработки естественного языка (NLP)
-
Анализа малых наборов данных
-
Задач классификации и сортировки информации
Исследователи уверены, что их подход откроет путь гибридным системам, где фотонные процессоры будут усиливать классические методы машинного обучения. В перспективе это может привести к созданию алгоритмов, преодолевающих ограничения современных электронных вычислений.
«Это лишь начало, — говорят ученые. — Следующий шаг — адаптация метода для более сложных задач и увеличение масштабов квантовых схем».
Пока квантовые компьютеры остаются дорогими и сложными, но такие прорывы приближают эру, когда они станут частью повседневных технологий.
Поделитесь в вашей соцсети👇
