Googleは画像を認識する量子コンピューターを教えた

Googleの研究者は、写真に写っている車を認識するための量子コンピューターをどうにか手に入れたと語った。 これは会社の公式ブログで報告されました。



仕事は、仕事のためにキメラチップを提供したカナダの会社D-waveと共同で行われました。 しかし、現時点では、すべての物理学者からは程遠く、このチップは理論家がこの用語を理解しているという意味で量子コンピューターであることに同意しています。



研究の一環として、研究者はいわゆる断熱アルゴリズムを使用しました。 このアルゴリズムの本質は次のとおりです。 状態が既知の問題の解決策であるシステムを考えてみましょう。 次に、かなりゆっくりと断熱的に（つまり、外部環境と熱を交換することなく）、システムを別のシステムに「変形」させます。これは、調査した問題に対応します。 新しいシステムの「変形」状態は、望ましい解決策を表すと主張されています。



科学者は、同様のアルゴリズムを使用して、システムを「教える」ことで、写真の中の車を認識しようとしました。 このために、20,000枚の写真がアルゴリズムに送られ、その半分は車でした。 各車両は手動で特別なフレームに配置されました。 その後、システムは生の写真を扱うようになりました。 その結果、科学者によると、チップはどのGoogleシステムよりも速く対応しました。 科学者は、新しい技術の実用化はまだ遠いことを強調しています。



ごく最近、科学者は最初のプログラム可能な量子（「正しい」という意味で）コンピューターを作成することができました。 科学者の機械は2つのキュービットで動作し、同時に2つの状態になります。 新しい設置では、これらのオブジェクトは、小型（約200ナノメートル）の磁気トラップ内のベリリウムイオンとして実現されます。



ALEX_A からの 追加 ：



私の知る限り、ここではニューラルネットワークのトレーニングに量子コンピューターが使用されています。 最適化には、量子断熱アルゴリズム（Quantum Adiabatic Algorithm）が使用されます。 そうだとすれば、これは複雑なニューラルネットワークのトレーニングを達成することがはるかに容易になり、エラーのグローバルミニマムを見つけることさえ可能になるため、ニューラルネットワーク設計の分野における非常に重大なブレークスルーであり、その結果、さまざまなAIシステムの開発です。局所的な最小値を際限なくさまようことなく。



以下は、ニュースへのリンクと説明です。



Googleが量子コンピューターの画像検索を実演



量子アルゴリズムによる機械学習



量子断熱アルゴリズム、小さなギャップ、さまざまなパス