Uno de los dos avances técnicos recientes es una combinación de dos de los títulos actuales de investigación en caliente: aprendizaje automático y computación cuántica. Un estudio experimental sugiere que las computadoras cuánticas ya pequeñas pueden aumentar el rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático. Un equipo internacional de los investigadores de la Universidad de Vienna realizó esto en un procesador de fotón -cuantum. Trabajo, apareció recientemente Fotónica de la naturalezaPromete nuevas aplicaciones para computadoras cuánticas ópticas.
Los logros científicos recientes han renovado el desarrollo de tecnologías futuras. Por un lado, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ya han revolucionado nuestras vidas desde las tareas cotidianas hasta la investigación científica. Por otro lado, la computación cuántica ha surgido como un nuevo modelo de cálculo.
Con la combinación de estos dos campos, se ha abierto una nueva línea de investigación: Quantum Machine Learning. El propósito de este campo es encontrar un posible aumento en la velocidad, el rendimiento o la precisión del algoritmo cuando caminan en la plataforma cuántica. Sin embargo, este es un desafío abierto para las computadoras cuánticas de tecnología actuales para obtener tal ventaja.
Este es el lugar donde un equipo internacional de investigadores dio el siguiente paso y diseñó una experiencia novedosa realizada por los científicos de la Universidad de Viena. La configuración presentó un circuito de fotones cuánticos construidos en Politicalico de Milano (Italia), que opera un algoritmo de aprendizaje automático que anteriormente fue sugerido por investigadores que trabajaban en el contenedor (Reino Unido). El propósito era clasificar los puntos de datos utilizando la computadora cuántica fotónica y combinar contribuciones de impacto cuántico para comprender el beneficio de las computadoras clásicas. Esta experiencia ha demostrado que los procesadores cuánticos pequeños se pueden ofrecer mejor mejor que los algoritmos tradicionales. “Hemos descubierto que nuestro algoritmo comete menos errores que nuestros homólogos clásicos para tareas específicas”, explica el liderazgo del proyecto a Philip Walthar de la Universidad de Viena. “Esto muestra que las computadoras cuánticas existentes pueden mostrar necesariamente buenas actuaciones sin ir más allá de la última tecnología”. Fotónica de la naturaleza.
Otro aspecto interesante de la nueva investigación es que las plataformas fotónicas pueden usar menos energía en relación con las computadoras estándar. “Esto puede ser importante en el futuro, ya que el algoritmo de aprendizaje automático se está volviendo ineficaz debido a muchos requisitos de energía”.
Los investigadores tienen un impacto en el conteo cuántico, ya que indica el trabajo que beneficia los efectos cuánticos, así como en la informática estándar. De hecho, se pueden diseñar nuevos algoritmos, influenciados por la arquitectura cuántica, que alcanza mejores actuaciones y reduce el consumo de energía.
