یکی از چالشهای بزرگ در اجرای مدلهای هوش مصنوعی روی سختافزارهای کوانتومی، هزینه سنگین و محدودیتهای اندازهگیری دادههاست. محققان در پژوهش جدیدی، روش نوآورانه AQKA را معرفی کردهاند که با بهینهسازی هوشمندانه «بودجه اندازهگیری»، دقت یادگیری کرنلهای کوانتومی را به شکل چشمگیری افزایش میدهد.
این متد که به خصوص در سختافزارهای نویزدار و محدود فعلی (مثل پردازندههای IBM) بسیار کارآمد است، اجازه میدهد با صرف تعداد شاتهای کمتر، نتایج دقیقتری در تحلیل دادهها بگیریم. این یعنی گامی بلندتر به سمت کاربردی شدن هوش مصنوعی کوانتومی در دنیای واقعی! ⚛️🤖
منبع: arXiv Machine Learning