Инновационная работа ученых Сколтеха раскрывает принципиально новые горизонты возможностей квантовых компьютеров: специалисты лаборатории под руководством профессора Джейкоба Биамонте и аспиранта Алексея Уварова доказали, что методы квантового машинного обучения могут успешно работать с истинно квантовыми данными. Этот подход открывает перспективы скоростных вычислений и закладывает фундамент для глубокого понимания вычислительных процессов в квантовых системах.
Преимущества квантовых систем перед классическими решениями
Современные квантовые компьютеры задействуют уникальные явления квантовой механики — суперпозицию и запутанность — для хранения и работы с информацией. Эти эффекты, которые часто воспринимаются как противоречащие здравому смыслу, в ближайшем будущем позволят квантовым вычислительным машинам значительно обогнать даже наиболее продвинутые современные суперкомпьютеры по показателям производительности и скорости.
Уже сегодня реализованы первые эксперименты, продемонстрировавшие явное квантовое вычислительное превосходство по скорости работы над задачами, неподъемными для классических архитектур. Кардинальная разница кроется в том, что классические алгоритмы машинного обучения ограничены скоростью обработки больших массивов информации, в то время как квантовые методы способны работать с данными на принципиально новом уровне.
Революция в подходах к машинному обучению
До последнего времени традиционная схема квантового машинного обучения подразумевала перевод привычных битовых строк в формат, подходящий для обработки квантовым процессором. Такой подход неизбежно сталкивался с так называемой «проблемой ввода данных», ограничивающей возможное ускорение расчетов. Команда Сколтеха предприняла оригинальный шаг — ученые сразу выбрали в качестве исходных данных квантовые состояния, что позволило уверенно обойти этот барьер и получить чисто квантовый прирост производительности.
Основатель лаборатории и руководитель исследования, Джейкоб Биамонте, отмечает: «Машинное обучение — поистине мощный инструмент для выявления скрытых закономерностей в данных, однако свойства квантовых состояний позволяют обнаруживать такие взаимосвязи, которые в классических системах просто невозможны.» Это и позволяет квантовым алгоритмам добиться эффективности, недостижимой для традиционных компьютеров.
Объединение квантового моделирования и обучения
В ходе работы ученые использовали передовые методы квантового моделирования: были проанализированы фазовые переходы в сложных квантовых системах, в частности — в задачах квантового магнетизма для многих тел. В качестве учебной выборки для квантовых нейронных сетей, впервые, выступили исключительно квантовые состояния вещества.
Этот шаг оказался революционным: объем данных для описания квантовых состояний экспоненциально превышает возможности современных вычислительных систем в классическом представлении. Новый подход позволяет задействовать квантовые эффекты напрямую, без необходимости хранения всюду массивной информации в классической памяти.
Уникальные задачи и принципы работы алгоритмов
В рамках своей работы коллектив Сколтеха реализовал вариационный квантовый алгоритм (VQE). Суть VQE — итерационный поиск оптимального приближения к основному состоянию сложного квантового гамильтониана. Результатом становится эффективный набор инструкций, необходимый для подготовки сложного квантового состояния на квантовом компьютере.
Однако получить полное описание такого состояния классическими средствами практически невозможно из-за экспоненциального роста требований к ресурсам. Поэтому основной задачей разработанного алгоритма стало определение, к какой фазе вещества принадлежит данное квантовое состояние на основе его основных характеристик. Эта методика значительно ускоряет процесс анализа сложных физических систем и выходит за пределы привычных вычислительных рамок.
Взгляд ученых на перспективы и прикладное значение
Аспирант Алексей Уваров — первый автор исследования — называет проделанную работу «существенным вкладом в понимание возможностей квантовых технологий для решения самых сложных задач машинного обучения». Для анализа эффективности нового подхода были привлечены современные методы теории тензорных сетей и запутанности, которые в последние годы становятся центральными инструментами квантовой информатики.
Положительные результаты, полученные в рамках проекта, могут быть в будущем использованы не только в физике плотных сред, но и в таких сферах, как материаловедение, проектирование новых лекарств и моделирование сложных многочастичных систем. «Универсальность и гибкость квантовых алгоритмов станет катализатором развития новых технологий», — с оптимизмом отмечает Джейкоб Биамонте.
Будущее квантовых вычислений и открытия Сколтеха
Поддержка Гранта Российского фонда фундаментальных исследований позволила коллективу ученых выйти на передовые рубежи развития квантовых технологий. Исследование демонстрирует, что переход от классической обработки данных к чисто квантовой парадигме предоставляет несравненно большие возможности для машинного интеллекта будущего.
Результаты работы становятся отправной точкой для нового этапа исследований в области квантового машинного обучения и внедрения квантовых технологий в реальные отрасли, улучшая качество жизни и открывая новые направления для науки и промышленности.
Иллюстрация: логотип / © Сколтех — Сколковский институт науки и технологий
Источник: scientificrussia.ru
