Migliori modelli di machine learning con i computer quantistici

I migliori modelli di apprendimento automatico con computer quantistici

Ricercatori presso l’azienda europea di calcolo quantistico Terra Quantum hanno dimostrato un miglioramento nell’addestramento dei modelli di apprendimento automatico utilizzando un metodo che combina le migliori caratteristiche dei computer classici e quantistici.

I ricercatori hanno ipotizzato che dando ai computer classici e quantistici lo stesso set di dati e consentendo loro di addestrare i modelli in parallelo, il modello finale combinando i due potrebbe ottenere migliori risultati.

Afferma Alexey Melnikov di Terra, “Il modello quantistico non va bene per tutto, quello classico non va bene per tutto, ma insieme si migliorano reciprocamente.”

I ricercatori hanno utilizzato la tecnica per modellare le emissioni di gas in una centrale termica a rifiuti.

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Quando hanno aggiunto uno strato di rete neurale quantistica a un modello classico esistente, hanno scoperto che il tasso di errore del modello è sceso a un terzo di quello che sarebbe stato senza il contributo del quantistico. Da IEEE Spectrum Visualizza l’articolo completo

Abstract Copyright © 2023 SmithBucklin, Washington, D.C., USA