شبکه اطلاع‌رسانی روابط‌عمومی ایران (شارا) || محققان دانشگاه اینسبروک اتریش از مدل یادگیری ماشینی جدیدی رونمایی کرده‌اند که می‌تواند مدارهای کوانتومی را از توضیحات متنی تولید کند.
این روش که شبیه به مدل‌های مولد تصویر مانند Stable Diffusion و Dall-E است، به طور قابل توجهی کارایی و تطبیق‌پذیری محاسبات کوانتومی را ارتقا می‌دهد.
مدل‌های مولد می‌توانند تصاویر باکیفیتی را بر اساس توضیحات متنی تولید کنند.
مدل جدید دانشگاه اینسبروک نیز همین کار را انجام می‌دهد، اما به جای تصاویر، مدارهای کوانتومی را بر اساس توضیحات متنی از عملیات کوانتومی تولید می‌کند.
چالش‌های محاسبات کوانتومی
یافتن دنباله مناسب دروازه‌های کوانتومی برای انجام یک عملیات خاص بر روی کامپیوتر کوانتومی، به دلیل ویژگی‌های دنیای کوانتومی، چالش‌برانگیز است.
روش‌های یادگیری ماشینی قبلی برای غلبه بر این چالش ارائه شده بود، اما آموزش آنها به دلیل نیاز به شبیه‌سازی‌های پیچیده، دشوار بود.
مزایای مدل جدید
– نیاز به شبیه‌سازی‌های کوانتومی را از بین می‌برد و آموزش مدل را به طور قابل توجهی آسان‌تر می‌کند.
– مدارهای کوانتومی را با دقت بالا تولید می‌کند.
– انعطاف‌پذیر است و می‌تواند مدارهایی با تعداد کیوبیت‌ها، نوع و تعداد گیت‌های کوانتومی مختلف تولید کند.
– می‌تواند مدارهایی را با در نظر گرفتن اتصالات سخت‌افزار کوانتومی طراحی کند.
کاربردهای مدل جدید
– کشف بینش‌های جدید در مورد عملیات کوانتومی
– تسریع توسعه برنامه‌های کاربردی کوانتومی
– رها کردن کامل توانایی‌های محاسبات کوانتومی
این پیشرفت، گامی مهم در جهت تسهیل برنامه‌نویسی و استفاده از کامپیوترهای کوانتومی برای طیف وسیع‌تری از کاربران و کاربردها است.
منبع انگلیسی: scitechdaily
منبع فارسی: شارا
انتهای پیام/