دانشمندان در تحقیق جدیدی به سراغ ترکیب «الگوریتمهای بندیت» (Bandit Optimization) با «هستههای کوانتومی» (Quantum Kernels) رفتهاند. چالش اصلی اینجاست که مدلهای کوانتومی کامل، بسیار پیچیده هستند و باعث کاهش کارایی میشوند.
این مقاله پیشنهاد میدهد با استفاده از «هستههای کوانتومی پیشبینیشده» و تکنیکهای تقریب، پیچیدگی مدل را کاهش دهیم بدون اینکه دقت کوانتومی آن را فدای محاسبات سنگین کنیم. این دستاورد میتواند راه را برای کاربردهای عملیتر در حوزههایی مثل الگوریتمهای کوانتومی متغیر باز کند. گامی کوچک اما مهم برای آینده محاسبات پیشرفته! ⚛️🤖
منبع: arXiv Machine Learning
