Lassan megértjük, hogyan működhetnek majd együtt a jövő intelligens rendszereiben a klasszikus és a kvantumos számítási módszerek

A szakemberek olyan számítási módszereket vizsgáltak, amelyek egyszerre használják ki a hagyományos számítógépek és a jövő kvantumszámítógépeinek előnyeit. A projekt során elért elméleti eredmények jelentősen hozzájárulhatnak a kvantumszámítógépek gyakorlati alkalmazásainak fejlődéséhez. A kutatás középpontjában a variációs kvantumalgoritmusok és a kvantumos generatív gépi tanulás álltak. Ezekben a módszerekben a kvantumprocesszor és a klasszikus számítógép együtt dolgozik: a kvantumrendszer állapotokat vagy mintákat állít elő, míg a klasszikus algoritmus optimalizálja a működési paramétereket. Az eljárások különösen ígéretesek lehetnek a közeljövő még korlátozott méretű kvantumszámítógépein. A szakemberek több új algoritmust dolgoztak ki, és jelentősen növelték azok hatékonyságát. Olyan megoldásokat találtak, amelyek egyszerűsítik a kvantumáramkörök felépítését, így ugyanazok a számítások kevesebb kvantumkapu felhasználásával végezhetők el. Ez elsőrendű fontosságú, mert a jelenlegi kvantumszámítógépek rendkívül érzékenyek a zajra és a hibákra. A projekt egyik legjelentősebb eredménye egy új optimalizálási stratégia kidolgozása volt. A kutatók olyan új módszert fejlesztettek ki, amely képes elkerülni azokat a nehezen kezelhető tartományokat, ahol a tanítási folyamat a minimális változások miatt gyakorlatilag leáll. Az új megközelítés nem apró lépésekben módosítja a paramétereket, hanem nagyobb, irányított ugrásokat hajt végre a megoldási térben. Ezt az eljárást nagy méretű kvantumáramkörökön is sikeresen tesztelték: a módszer még több tízezer összefonó kvantumkaput tartalmazó rendszereknél is működőképesnek bizonyult. A kutatók emellett evolúciós szelekción alapuló elemekkel is kiegészítették az algoritmust a hatékonyság növelése érdekében. A kutatás másik kulcsfontosságú területe a kvantumos generatív modellek vizsgálata volt. A kutatócsoport olyan modelleket fejlesztett ki, amelyek speciális szerkezetüknek köszönhetően teljesen klasszikus módon taníthatók, miközben a mintavételezés továbbra is olyan komplex feladat marad, amelyet csak kvantumszámítógépen lehet hatékonyan elvégezni. Ennek keretében két új modellt vezettek be: a fermionikus és a bozonikus Born-gépet. A projekt eredményei alapvetően hozzájárulnak annak megértéséhez, hogyan működhetnek együtt a klasszikus és a kvantumos számítási módszerek a jövő intelligens rendszereiben. A kutatás hosszabb távon új távlatokat nyithat az optimalizációs problémák, a mesterséges intelligencia, a kvantumkémiai számítások, valamint a nagy komplexitású adatfeldolgozási feladatok megoldásában. (Forrás: HUN-REN )