Группа российских физиков разработала нейронную сеть, использующую небольшое количество сверхпроводящих кубитов, соединенных в цепочку. Согласно заявлению Московского физико-технического института (МФТИ), которое приводит ТАСС, искусственный интеллект способен точно идентифицировать и классифицировать рукописный текст и иллюстрации с точностью 90–94%. Ученые, стоящие за проектом, утверждают, что их разработка действительно уникальна и может использоваться для решения широкого круга задач с невероятной точностью.
МФТИ объяснил, что они обнаружили успешную структуру квантовой цепи и алгоритм обучения, которые позволили им достичь высокого уровня точности. Разработка основана на так называемых кубитах-трансмонах и может классифицировать ряд типов изображений с точностью до 94%, включая различие между здоровой и опухолевой тканью молочной железы и различие между типами вина.
В кратком интервью российские ученые отметили, что создание квантовой нейронной сети в настоящее время является одной из основных задач научного сообщества с целью использования квантовых компьютеров для повышения эффективности искусственного интеллекта. Достижение исследователей демонстрирует, что даже с небольшим количеством кубитов можно создавать нейронные сети, способные решать сложные задачи.
