
Фотонните процесори се превърнаха в мост между теорията и реалните приложения на квантовите технологии (снимка: CC0 Public Domain)
Учени потвърдиха експериментално, че квантовите методи за обработка на информация могат да направят машинното обучение по-точно. Фотонен процесор генерира специални „квантови ядра” – математически структури за анализ на данни, които превъзхождат класическите аналози, включително популярните гаусови и невронни модели.
Експериментът, представен в Nature Photonics, се основава на управление на състоянията в програмируема оптична схема. Данните са кодирани чрез промени във фазата на светлината и след това обработени по два начина: с помощта на квантови ефекти (неразличими фотони) и без тях (различими фотони).
В първия случай точността на класификация на данните се оказва по-висока, поради квантовата интерференция – явление, при което светлинните вълни се усилват или потискат взаимно.
Квантовите ядра се използват за трансформиране на сложни данни във формат, удобен за анализ. Конвенционалните компютри правят това с помощта на математически модели, но квантовите системи могат да извършват такива трансформации по-ефективно, поради своята природа. Това е теоретично предсказано отдавна, но досега нямаше работещ прототип за практическо тестване.
Успехът в новото изследване се дължи на използването на фотонни технологии, които позволяват контролиране на квантови състояния дори на устройства от среден мащаб. Това е важно, тъй като съвременните квантови компютри все още не са достатъчно мощни за сложни задачи. Фотонните процесори се превърнаха в мост между теорията и реалните приложения.
Авторите на изследването смятат, че техният подход може да бъде интегриран в класически системи за машинно обучение за анализ, прогнозиране и моделиране на големи данни. Следващата стъпка е методът да бъде тестван върху практически проблеми, например в медицината или физиката.