Российский ученый ускорил обучение нейросетей на квантовых компьютерах в 326 раз

Российский исследователь Цезарь Пронин предложил новый метод, который значительно ускоряет обучение нейросетей на квантовых компьютерах. С помощью этого инструмента решения находятся более чем в 300 раз быстрее, чем при традиционных методах перебора.

В основе подхода Пронина лежит использование алгоритма Гровера, который позволяет параллельно проверять множество вариантов. Для достижения правильного ответа требуется оракул — математическая функция, которая усиливает вероятность нужного сигнала.

Пронин разработал свой метод построения оракула, который министерство называет алгоритмом-навигатором. Этот подход направляет вычисления непосредственно к ответу, исключая долгий перебор.

Особенность квантовых операций в их обратимости, что требует аккуратного отката промежуточных вычислений. Ученый решил эту задачу с помощью обратимого квантового умножителя и создал квантовые версии базовых логических операций.

На основе этих решений была сформулирована концепция обучения квантового персептрона. Минобрнауки России признало эту работу важным шагом к созданию прикладных квантовых нейросетей.

Расчеты показывают, что на примере 16-кубитного регистра алгоритм Гровера с новым оракулом выполняет задачи в 326 раз быстрее. Пока это теоретический фундамент, но он может помочь в переходе к прикладным задачам в промышленности и социальной сфере.

Исследователь намерен продолжить работу, адаптируя метод для более крупных квантовых систем и симуляторов, а также разобраться с квантовой арифметикой.