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