В российском МИСИС разработали новый квантовый алгоритм для машинного обучения

Алгоритм опорных векторов — одна из базовых моделей классификации, которую используют для распознавания изображений и цифр, а также в проектах машинного обучения, которые занимаются распознаванием раковых опухолей и разработкой новых лекарств.

Специалисты Университета МИСИС создали новый алгоритм машинного обучения, предполагающий использование квантовых компьютеров. В нем задействованы более емкие единицы информации — кудиты, сообщили в пресс-службе МИСИС.

«Исследователи НИТУ МИСИС разработали алгоритм для машинного обучения, который помогает точнее классифицировать данные в квантовых компьютерах. Вместо стандартных для квантовых вычислений кубитов, новый метод использует кудиты — квантовые элементы с несколькими уровнями состояний. Они выполняют сложные квантовые операции за меньшее количество шагов, что значительно упрощает вычисления и дает специалистам больше свободы в представлении и кодировании информации», — отметили в пресс-службе.

Алгоритм опорных векторов — одна из базовых моделей классификации, которую обычно используют для распознавания изображений и цифр, а также в таких проектах машинного обучения, которые занимаются распознаванием раковых опухолей и разработкой новых лекарств. Кубит (квантовый бит) — наименьшая единица информации в квантовом компьютере, способная принимать значения 0 и 1 одновременно. Кудит — единица квантовой информации, способная находиться в суперпозиции более двух состояний и хранить больше информации в одном разряде (например, кутрит — 3 состояния, кукварт — 4).

«В предложенной модели информационный массив кодируют с использованием кудитов, то есть в квантовых состояниях с числом уровней больше двух, что позволяет обрабатывать больший объем информации, не наращивая число физических носителей. Работа приближает практическое применение квантовых компьютеров в задачах машинного обучения», — отметил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Федоров.

Согласно принципу работы алгоритма, кудиты переносят данные в многомерное пространство, где они впоследствии легко разделяются и классифицируются. «Сначала на квантовое состояние кудита по очереди действуют квантовые вентили, в которых закодированы классические данные. После чего выполняют измерения всех регистров и на выходе получают обычную битовую строку — последовательность нулей и единиц. Наибольшая точность классификации данных была достигнута при 1024 итерациях цепочки из квантовых вентилей», — рассказала аспирантка кафедры теоретической физики и квантовых технологий НИТУ МИСИС Елизавета Глазкова.

Полученный алгоритм ученые МИСИС и Института нанотехнологий микроэлектроники РАН уже применяют в совместной работе по сегментации интерфейсов функциональных тонких пленок для перспективной микроэлектроники. Подробности опубликованы в научном журнале Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. Работа выполнена в рамках стратегического технологического проекта НИТУ МИСИС «Квантовый интернет» по программе Минобрнауки РФ «Приоритет-2030».