В РФ разработан новый метод ускорения машинного обучения на квантовых компьютерах
Новый математический инструмент позволит квантовым компьютерам обучать нейросети в сотни раз быстрее классических систем.
Метод разработан старшим преподавателем Московского автодорожного института (МАДИ) Цезарем Прониным, пишет ТАСС со ссылкой на пресс-службу Минобрнауки. Там рассказали:
Исследователь предложил оригинальный способ создания «квантового оракула» — специального алгоритма-навигатора, который направляет вычисления сразу к правильному ответу, минуя долгий перебор вариантов. Это важный шаг на пути к созданию реальных прикладных квантовых нейросетей.
Поиском решений в квантовых вычислениях занимаются, используя алгоритм Гровера, который оценивает сразу множество вариантов. Для нахождения нужного ответа ему необходим «оракул», так называют математическую функцию, распознающую верное решение. Она совершает «поворот амплитуды» вероятностей в сторону правильного ответа, усиливая сигнал.
Основная техническая сложность — строгая обратимость квантовых операций. Все вспомогательные вычисления должны сворачиваться без информационных потерь. Эту проблему и решил ученый МАДИ. Он предложил использовать как «оракул» обратимый квантовый умножитель. Пронин систематизировал матричный аппарат, построил квантовые аналоги базовых логических операций (NOT, AND, OR, XOR) и полного сумматора. На базе этого подхода сформулирована концепция схем обучения базового элемента нейросети — квантового персептрона, где «оракул» строится на основе функции активации.
С этим новым компонентом алгоритм Гровера находит правильное решение в 326 раз быстрее классического перебора вариантов (на примере 16-кубитного регистра). В будущем это поможет квантовым процессорам решать не абстрактные, а реальные прикладные задачи в промышленности и социальной сфере, обрабатывая огромные массивы данных за доли секунды.
Следующий этапе работы — преодоление таких текущих ограничений, как масштабирование подхода для 2-3-кубитных регистров, адаптация под симуляторы и NISQ-устройства (квантовые компьютеры промежуточного масштаба), решение вопросов разрядности квантовой арифметики.
изображение magnific
