Квантовые нейронные сети - будущее квантовых систем

Ученые из EPFL (Федеральный политехнический институт Лозанны) в сотрудничестве с другими университетами представили новый подход к обучению квантовых компьютеров, основанный на использовании состояния продукта в квантовой механике.

Состояние продукта является концепцией, которая описывает определенные типы состояний в квантовых системах. Это особый тип разделимого состояния, в котором нет ни классических, ни квантовых корреляций.

В данном случае ученые используют состояние продукта для создания простых примеров, на основе которых модель квантового машинного обучения может понимать и предсказывать сложное поведение квантовых систем.

Этот подход дает возможность использовать более доступные и меньшие по размеру компьютеры, такие как компьютеры промежуточного масштаба, для изучения и анализа квантовых систем.

Исследователи продемонстрировали, что обучая QNN с помощью нескольких простых примеров, компьютеры могут эффективно понимать сложную динамику запутанных квантовых систем.

Это поможет расширить границы квантового вычисления и применить его в различных областях. Например, квантовые компьютеры могут использоваться для более точного моделирования сложной динамики молекул, что имеет большое значение в фармацевтической и химической промышленности.

Также квантовые нейронные сети помогут в изучении новых материалов и в создании более эффективных программ для квантовых компьютеров, что приведет к увеличению их производительности и надежности.

Компьютеры, основанные на квантовых принципах, могут стать мощным инструментом для решения сложных задач, которые ранее не могли быть решены при помощи классического компьютера.