Американские физики впервые полностью реализовали нейросеть для распознавания изображений на базе ионного квантового компьютера. Ученые под руководством профессора Университета штата Мэриленд Виктора Галицкого опубликовали результаты в журнале Physical Review Letters.
Разработка представляет собой квантовый аналог бинарных многослойных перцептронов. Роль нейронов выполняют отдельные кубиты, взаимодействия между которыми имитируют работу обычных нейросетей. Физики подобрали режим работы квантовых ячеек памяти, позволяющий запускать нейросеть на разных платформах.
Искусственный интеллект успешно обучили как на процессоре на ионах иттербия, так и на «облачном» квантовом компьютере IBM со сверхпроводящими кубитами. В обоих случаях алгоритм задействовал 16 кубитов, которые пошагово обрабатывали изображения и распознавали цифры.
Квантовая нейросеть превзошла «обычный» ИИ с аналогичным числом слоев. При этом ее точность оказалась выше, чем предсказывали симуляции, из-за необъяснимого благотворного влияния шумов. Дальнейшие опыты помогут понять этот эффект.