Квантовая технология может ускорить процесс обучения машин

Новый эксперимент Венского университета продемонстрировал, как квантовая технология может ускорить процесс обучения машин. Физики, участвовавшие в работе, использовали в качестве робота квантовый процессор для одиночных фотонов.

Исследование было опубликовано в природа. 

В последнее время в области квантовых вычислений произошли важные события, и возможности таких технологий постоянно реализуются. Это привело к тому, что технология используется в реальных приложениях, и теперь эксперты хотят объединить искусственный интеллект (ИИ) и автономные машины с квантовой физикой и алгоритмами. 

Процесс изучения

Чтобы достичь этого, ученые изучают, как квантовая механика может помочь процессу обучения роботов и наоборот. Некоторые результаты показали, как роботы могут двигаться быстрее или как квантовые эксперименты могут использовать новые методы обучения. Несмотря на то, что роботы двигаются быстрее, они все еще не могут учиться быстрее, что необходимо для разработки сложных автономных машин. 

Филип Вальтер возглавил международную работу, возглавляемую группой физиков из университета. К ним присоединились теоретики из Инсбрукского университета, Австрийской академии наук, Лейденского университета и Немецкого аэрокосмического центра.

Сотрудничеству удалось экспериментально доказать ускорение времени обучения робота. Команда полагалась на одиночные фотоны и интегрированный фотонный квантовый процессор, разработанный Массачусетским технологическим институтом. Процессор использовался как робот, который научился направлять отдельные фотоны в заданном направлении.

Валерия Саджио — первый автор публикации.

«Эксперимент может показать, что время обучения значительно сокращается по сравнению со случаем, когда квантовая физика не используется», — говорит Саджио.

Принцип суперпозиции

Робот может учиться, получая вознаграждение за выполнение правильного движения. В классическом мире, например, с левым и правым поворотом, можно выбрать и исправить только один. Однако с квантовой технологией робот может использовать принцип суперпозиции, что означает, что он может выполнять оба этих хода одновременно. 

Хэнд Бригель и его команда из Университета Инсбрука разработали теоретические идеи о квантовых обучающихся агентах.

«Эта ключевая функция позволяет реализовать алгоритм квантового поиска, который сокращает количество попыток для изучения правильного пути. Как следствие, агент, который может исследовать свою среду в суперпозиции, будет учиться значительно быстрее, чем его классический аналог», — говорит Бригель.

По словам Вальтера, «мы только начинаем понимать возможности квантового искусственного интеллекта, и поэтому каждый новый экспериментальный результат способствует развитию этой области, которая в настоящее время рассматривается как одна из самых плодородных областей для квантовых вычислений».