Квантовые компьютеры обещают революцию в вычислениях, но их развитие сдерживает сложность логических операций. Ученые из DeepMind и Нидерландов представили нейросеть AlphaTensor-Quantum, которая оптимизирует работу квантовых алгоритмов и минимизирует число ресурсоемких операций.
Главной проблемой квантовых вычислений является высокая стоимость исполнения так называемых Т-гейтов – сложных логических операций, требующих в 100 раз больше ресурсов, чем другие базовые элементы квантовой схемы. Новый ИИ использует алгоритмы глубокого обучения с подкреплением, чтобы автоматически находить оптимальные решения.
«Мы разработали алгоритм, позволяющий минимизировать число Т-гейтов – самых дорогостоящих квантовых операций»
- Исследование, опубликованное в Nature Machine Intelligence
AlphaTensor-Quantum основан на предыдущей разработке DeepMind – AlphaTensor, которая изначально предназначалась для поиска эффективных методов перемножения матриц. Новый алгоритм уже показал, что способен превосходить все существующие автоматизированные методы оптимизации квантовых логических цепочек.
Эта технология может ускорить развитие квантовых вычислений в областях криптографии, квантовой химии и машинного обучения. Ученые надеются, что их работа приблизит создание квантовых компьютеров, устойчивых к случайным ошибкам.
Источник: Nature Machine Intelligence
