Ru En
Физики из России впервые применили квантовую нейросеть для классификации изображений

Физики из России впервые применили квантовую нейросеть для классификации изображений

17.03.2023

Российские физики впервые использовали цепочку из небольшого числа сверхпроводящих кубитов для создания квантовой нейросети, способной успешно распознавать и классифицировать снимки и рукописные изображения в 90-94% случаев. Об этом в четверг сообщила пресс-служба Московского Физтеха (МФТИ).

"Мы нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет нам достичь точности 94% для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90% при распознавании рукописных десятичных цифр. Точность и стабильность алгоритма подтверждается методом перекрестной проверки", - пояснил сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ (Долгопрудный) Алексей Толстобров, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Создание квантового искусственного интеллекта - одна из главных задач для всех ведущих участников мировой "квантовой гонки". Под этим словом ученые понимают широкое использование квантовых технологий и эффектов для ускорения работы нейросетевых алгоритмов и физических устройств, повторяющих некоторые свойства биологических нейросетей.

Исследователи из МФТИ, "Сколтеха", НИТУ "МИСиС" и Российского квантового центра под руководством Олега Астафьева, заведующего кафедрой МФТИ, впервые применили созданные в России сверхпроводящие квантовые биты, так называемые кубиты-трансмоны, в качестве одного из ключевых компонентов нейросети, нацеленной на решение задач классификации и распознавания изображений.

Для ее разработки физики применили набор из восьми кубитов, половина из которых играла роль нейронов системы машинного обучения, объединенных в несколько слоев. Уникальные квантовые свойства трансмонов позволили ученым использовать одни и те же кубиты при работе с разными слоями нейросети в рамках процесса ее обучении и при практическом использовании.

Последующие расчеты показали, что квантовая нейросеть распознавала снимки здоровых и опухолевых тканей молочной железы, а также правильно классифицировала различные вина по большому набору параметров с 94% точностью. Кроме того, она корректно определяла рукописные десятичные цифры в 90% случаев. Это говорит о высоком качестве работы квантовой нейросети даже при небольшом числе квантовых битов, использованных для ее создания, подытожили ученые.


Физики из России впервые применили квантовую нейросеть для классификации изображений