TGViewer
Big Data Science [RU] Big Data Science [RU] @bdscience_ru · 1.62K subscribers
Post #232 695
🗣👂🏻Снижение шума в квантовых компьютерах: исследование MIT
Квантовые компьютеры очень чувствительны к шумовым помехам, которые вызываются несовершенными управляющими сигналами, возмущениями окружающей среды и нежелательными взаимодействиями между кубитами. Поэтому исследователи из MIT создали QuantumNAS - структуру, которая может идентифицировать наиболее надежную квантовую схему для конкретной вычислительной задачи и генерировать шаблон отображения, адаптированный к кубитам целевого квантового процессора. устройство. QuantumNAS требует гораздо меньше вычислительных ресурсов, чем другие методы поиска, и может идентифицировать квантовые схемы, повышающие точность задач машинного обучения и квантовой химии. В классических нейронных сетях включение большего количества параметров часто повышает точность модели. Но в вариационных квантовых вычислениях для большего количества параметров требуется больше квантовых вентилей, что вносит больше шума.
Для этого сперва была спроектирована супер-схема со всеми возможными параметризованными квантовые элементы в пространстве проектирования. Затем эта схема была обучена и использовалась для поиска схемных архитектур с высокой устойчивостью к шуму. Процесс включает в себя одновременный поиск квантовых схем и отображений кубитов с использованием эволюционного алгоритма поиска. Этот алгоритм генерирует несколько кандидатов на отображение квантовых схем и кубитов, а затем оценивает их точность с помощью модели шума или на реальной машине. Результаты возвращаются обратно в алгоритм, который выбирает наиболее эффективные части и использует их для повторного запуска процесса, пока не найдет идеальных кандидатов. Разработчики собрали полученные результаты исследования в библиотеку с открытым исходным кодом TorchQuantum https://github.com/mit-han-lab/torchquantum.
https://news.mit.edu/2022/quantum-circuits-robust-noise-0321
GitHub GitHub - mit-han-lab/torchquantum: A PyTorch-based framework for Quantum Classical Simulation, Quantum Machine Learning, Quantum… A PyTorch-based framework for Quantum Classical Simulation, Quantum Machine Learning, Quantum Neural Networks, Parameterized Quantum Circuits with support for easy deployments on real quantum compu...
  • 👍 2
More from @bdscience_ru
  1. Sep 25, 2026Распознавание экрана (Onscreen Awareness) Siri научилась понимать, что происходит у вас на…
  2. Sep 15, 2026Reuters раскрыло инцидент со скоординированными действиями ИИ-агентов OpenAI: Расследовани…
  3. Aug 31, 2026Самая ужасная гавайская рубашка Немецкий дизайнер Симон Веккерт разработал гавайскую рубаш…
  4. Aug 25, 2026WeatherNext от Google DeepMind совершил прорыв в метеорологии! Новый ИИ прогнозирует тропи…
  5. Aug 15, 2026🧠 Enterprise AI наконец-то перестал быть «чатиком сбоку» OpenAI опубликовали два исследов…
  6. Aug 4, 2026Google двигает Gemini вниз по стеку - дешевле, быстрее, уже ближе к enterprise Google выпу…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →