محققان در یک دستاورد تازه، چارچوب جدیدی به نام «Q-PhotoNAS» معرفی کردهاند که تحولی در طراحی مدلهای هیبریدی کوانتومی-کلاسیک ایجاد میکند.
🔹 این متد با استفاده از الگوریتمهای ژنتیک، معماری شبکه عصبی را برای سختافزارهای فوتونیک بهینه میکند.
🔹 نتایج نشان میدهد این مدل نه تنها دقت بسیار بالایی در دستهبندی تصاویر (بالای ۹۹٪) دارد، بلکه با استفاده از پردازندههای کوانتومی Quandela، سرعت پردازش در سطح میلیثانیه برای هر تصویر امکانپذیر شده است.
این یعنی قدمی بزرگ به سوی «یادگیری ماشین کوانتومی» که در آینده میتواند محاسبات پیچیده را با سرعتی غیرقابل تصور انجام دهد! ⚛️💻
منبع: arXiv Machine Learning