Немецкими физиками разработан автоэнкодер, который способен помочь очистить квантовые данные от шумов.
Как сообщает МедиаПоток, для этого ученые в Германии использовали специальную нейросеть, чтобы показать, как очищается малокубитное сильнозапутанное состояние. Применен принцип машинного обучения.
Такой принцип считается мощным инструментом по работе с данными, особенно когда объем информации велик. Метод позволяет выявить важные закономерности в данных. К числу таких алгоритмов относят нейросети автоэнкодеры. Так, их использовали для выделения пения птиц в лесу.
Квантовые вычисления, которые оперируют хрупкими запутанными квантовыми состояниями, могут превзойти классические механизмы вычислений по ряду задач, например, при факторизации огромных чисел.
Однако, современные квантовые компьютеры довольно шумные, это понижает эффективность квантовых устройств. Одно из решений — применение машинного обучения к квантовым вычислениям для очищения данных от шума.
Кстати, ранее МедиаПоток сообщил, что огромный астероид пролетел около Земли…