В основе подхода лежит использование обратимого квантового умножителя, который выполняет роль навигатора в процессе вычислений. Пронин систематизировал математический аппарат для базовых логических операций и полного сумматора, что позволило построить схему обучения квантового персептрона. В ходе экспериментов с 16-кубитным регистром алгоритм Гровера с новым компонентом продемонстрировал ускорение в 326 раз по сравнению с классическими методами.
В разделе ИТ-бизнес
Ученый из МАДИ ускорил обучение нейросетей в 300 раз
Старший преподаватель МАДИ Цезарь Пронин разработал алгоритм, позволяющий квантовым компьютерам обучать нейросети более чем в 300 раз быстрее традиционных систем. Разработка основана на концепции «квантового оракула», который направляет вычисления к верному результату, исключая необходимость длительного перебора всех возможных вариантов решения задачи.
Данное решение решает проблему «сворачивания» вспомогательных вычислений без потери данных, что является критическим барьером для квантовых операций. Сейчас автор проекта работает над масштабированием технологии для NISQ-устройств и адаптацией под специфику квантовой арифметики. В Минобрнауки подчеркивают, что этот инструмент создает теоретическую базу для перехода квантовых процессоров к решению прикладных задач в промышленности и социальной сфере, где требуется обработка колоссальных массивов данных за доли секунды.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!