محققان در پژوهشی جدید، راهکار جذابی برای حل یکی از چالشهای بزرگ در دنیای «محاسبات کوانتومی» ارائه دادند. آمادهسازی حالات کوانتومی (QSP) به دلیل رشد نمایی فضای جستجو، کار بسیار دشواری است.
حالا دانشمندان با استفاده از الگوریتم یادگیری تقویتی «PPO» (Proximal Policy Optimization)، چارچوب جدیدی طراحی کردهاند که میتواند بهترین مدار را با حداقل تعداد گیتهای کوانتومی شناسایی کند. این روش نه تنها دقت بسیار بالایی دارد، بلکه دریچهای تازه برای بهینهسازی مدارهای کوانتومی باز کرده است که میتواند آینده پردازشهای فوقسریع را تغییر دهد. 🚀
منبع: arXiv Machine Learning