В России разработан метод ускорения машинного обучения на квантовых ПК
Старший преподаватель Московского автодорожного института (МАДИ) Цезарь Пронин создал новый математический инструмент, который позволит квантовым компьютерам обучать нейросети в сотни раз быстрее, чем классические системы. По данным пресс-службы Минобрнауки России, скорость нахождения решения с использованием этой технологии возрастает более чем в 300 раз. Об этом сообщает издание ТАСС.
Исследователь предложил уникальный метод создания "квантового оракула" — специального алгоритма-навигатора, который направляет вычисления к правильному ответу, избегая долгого перебора вариантов. Это важный шаг к созданию реальных прикладных квантовых нейросетей.
В квантовых вычислениях используется алгоритм Гровера, который, в отличие от классического перебора, оценивает множество вариантов одновременно. Для нахождения нужного ответа этому алгоритму необходим "оракул" — математическая функция, распознающая верное решение и изменяющая вероятность в его пользу, усиливая правильный сигнал.
Основная техническая сложность заключается в том, что квантовые операции должны быть строго обратимыми, что требует "сворачивания" вспомогательных вычислений без потери информации. Ученый МАДИ предложил использовать обратимый квантовый умножитель в качестве "оракула". Пронин систематизировал матричный аппарат и разработал квантовые аналоги базовых логических операций (NOT, AND, OR, XOR) и полного сумматора. На основе этого подхода была сформулирована концепция схем обучения базового элемента нейросети — квантового персептрона, где "оракул" строится на функции активации.
Применение нового "оракула" обеспечивает значительное увеличение скорости. Согласно расчетам, алгоритм Гровера с новым компонентом находит решение примерно в 326 раз быстрее классического перебора на примере 16-кубитного регистра. Это создает теоретическую основу для того, чтобы будущие квантовые процессоры решали реальные прикладные задачи в промышленности и социальной сфере, обрабатывая большие объемы данных за доли секунды.
Дальнейшие исследования будут сосредоточены на преодолении текущих ограничений: масштабировании подхода для 2-3-кубитных регистров, адаптации под симуляторы и NISQ-устройства, а также решении вопросов разрядности квантовой арифметики.
