IBM придумала способ использования квантовых компьютеров для улучшения алгоритмов машинного обучения, хотя у нас пока нет ничего похожего на квантовый компьютер.
Технический гигант IBM разработал и протестировал квантовый алгоритм для машинного обучения с учеными из Оксфордского университета и Массачусетского технологического института, показывая, как квантовые компьютеры смогут отображать данные на гораздо более сложном уровне, чем любой классический компьютер.
Это общая проблема для всех претендентов на квантовые вычисления, но IBM решила не ждать, пока проблема не будет решена до начала программирования приложений, которые будут использовать его.
“Мы по-прежнему далеки от достижения Quantum Advantage для машинного обучения — точки , в которой квантовые компьютеры могут превзойти классические компьютеры по способности выполнять алгоритмы ИИ” — говорится в сообщении IBM, опубликованном в исследовательской статье.
“Тем не менее, методы отображения функций, которые мы продвигаем, вскоре смогут классифицировать гораздо более сложные наборы данных, чем классический компьютер может обрабатывать. То, что мы показали — это перспективный путь вперед”.
Алгоритмы машинного обучения становятся умнее, чем точнее данные, которые вы им предоставляете.
Поэтому более высокий уровень вычислительной мощности, для обработки большого количества огромных наборов данных принесут нам еще более интеллектуальные компьютерные программы.
Этот алгоритм показывает, как квантовые вычисления могут улучшить сопоставление функций, хитрые компьютерные программы используют для анализа данных совершенно другим способом, чем люди.
В основном, это когда программа разбивает данных, чтобы получить информацию на гораздо более детальном уровне.
Например, как классические, так и квантовые компьютеры могут разбивать изображение на пиксели, а затем разместить их в сетке, основанной на значении цвета каждого пикселя.
Квантовые компьютеры будут способны разбирать данные, даже более тонко и создавать очень сложные функции в многомерном пространстве, получая те аспекты данных, что классические компьютеры не могут даже мечтать.
“Цель заключается в использовании квантовых компьютеров для создания новых классификаторов, которые генерируют более сложные карты данных.
При этом, исследователи смогут разработать более эффективные ИИ, который может, например, выявить закономерности в данных, которые невидимы для классических компьютеров”— пояснил IBM.
“Мы разработали план с новыми алгоритмами квантовой классификации данных и картами функций.
Это важно для ИИ, потому что, чем больше и разнообразнее набор данных, тем сложнее разделить эти данные в значимые классы для обучения алгоритма машинного обучения.
Плохие результаты классификации в процессе машинного обучения могут привести к нежелательным результатам, например, ухудшение способности медицинского устройства идентифицировать раковые клетки на основании данных маммографии».
Многие из этих алгоритмов, что IBM разрабатывает, будет доступен как часть его библиотеки с открытым исходным кодом Qiskit Aqua для исследователей и разработчиков.
Самые актуальные новости - в 
