آیا میدانستید بهینهسازی مدارهای کوانتومی یکی از بزرگترین چالشهای فعلی برای جلوگیری از خطاهای محاسباتی است؟
محققان به تازگی از روش نوآورانهای با نام «Neural Guided Sampling» رونمایی کردهاند که با استفاده از شبکههای عصبی، نقاط قابل بهینهسازی در مدارهای کوانتومی را شناسایی میکند. این رویکرد هوشمندانه باعث میشود زمان و انرژی صرف شده برای کاهش تعداد گیتهای کوانتومی به شدت کاهش یابد و نتایج بسیار دقیقتری نسبت به ابزارهای استاندارد فعلی (مانند Qiskit) به دست بیاید.
این یعنی قدمی بزرگ برای حل محدودیتهای سختافزاری کامپیوترهای کوانتومی با کمک یادگیری ماشین!
منبع: arXiv Machine Learning