原標(biāo)題:IBM宣稱創(chuàng)建出量子算法 在機器學(xué)習(xí)上取得巨大飛躍
IBM公司的研究人員宣稱,他們已經(jīng)創(chuàng)建出了新的量子算法,能夠在量子計算機上支持先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)。
在今天發(fā)表在非同行評議學(xué)術(shù)論文儲存庫arXiv上的論文中,IBM的研究團(tuán)隊描述了其創(chuàng)造出“量子算法”的過程,使量子計算機能夠以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)計算機所能達(dá)到的規(guī)模來執(zhí)行“特征映射”(feature mapping)算法。
量子計算利用亞原子粒子的奇異能力,即在任何時候都能存在于多種狀態(tài)中。由于這種最小粒子的行為方式,操作可以比傳統(tǒng)計算機更快地完成,且消耗更少的能量。在傳統(tǒng)計算中,位是可以兩種狀態(tài)(1或0)存在的單個信息。但是量子計算使用量子位,可以存儲比1或0多得多的信息,因為它們可以存在于這些值的任何疊加中。
IBM的研究團(tuán)隊解釋說,“特征映射”涉及到一種分解信息的過程,以便訪問這些數(shù)據(jù)的“更精細(xì)的方面”。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)在某種程度上做到了這一點,例如通過提取圖像的像素并根據(jù)每個像素的顏色值將其放在相同網(wǎng)格中。然后,算法以非線性的方式將這些值映射到高維空間,本質(zhì)上是根據(jù)其最有用的特性對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解。
然而,研究人員表示,有了IBM的新量子算法,就有可能在更高水平上分離這些數(shù)據(jù)的各個方面和特點。這一點很重要,因為數(shù)據(jù)分類越精確,機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效率就越高。
IBM的研究團(tuán)隊說:“我們的目標(biāo)是使用量子計算機來創(chuàng)建新的分類器,以生成更復(fù)雜的數(shù)據(jù)地圖。通過這樣做,研究人員將能夠開發(fā)出更有效的人工智能,例如可以識別傳統(tǒng)計算機看不到的數(shù)據(jù)模式?!?/span>
IBM的研究人員注意到,新的算法還沒有實現(xiàn)“量子優(yōu)勢”(quantum advantage),而這是量子計算機性能超越傳統(tǒng)計算機的關(guān)鍵。IBM研究員表示,這主要是因為量子計算機還處于起步階段,受到當(dāng)前硬件能力的限制。
研究人員說:“我們的研究還沒有顯示出量子優(yōu)勢,因為根據(jù)目前的硬件能力,我們只使用了兩個量子計算能力,就將問題的范圍減到了最小,這也可以在產(chǎn)痛計算機上進(jìn)行模擬?!?/span>
不過,硅谷技術(shù)研究和咨詢公司Constellation Research分析師霍爾格·穆勒(Holger Mueller)稱,IBM的工作再次表明,量子計算將了比目前可用的任何計算基礎(chǔ)設(shè)施更好地運行下一代應(yīng)用程序。
穆勒說:“IBM已經(jīng)證明,與其他任何計算機相比,像特征映射這樣的機器學(xué)習(xí)算法在量子計算機上運行得更好,功能調(diào)用算法非常適合量子計算?!?/span>
IBM表示,該公司的新算法將通過其面向開發(fā)人員、研究人員和其他專家的Qiskit Aqua開放源碼庫提供給所有人使用。
本文轉(zhuǎn)自網(wǎng)易智能
- 美媒聚焦比亞迪“副業(yè)”:電子代工助力蘋果,下個大計劃瞄準(zhǔn)AI機器人
- 微信零錢通新政策:銀行卡轉(zhuǎn)入資金提現(xiàn)免手續(xù)費引熱議
- 消息稱塔塔集團(tuán)將收購和碩印度iPhone代工廠60%股份 并接管日常運營
- 蘋果揭秘自研芯片成功之道:領(lǐng)先技術(shù)與深度整合是關(guān)鍵
- 英偉達(dá)新一代Blackwell GPU面臨過熱挑戰(zhàn),交付延期引發(fā)市場關(guān)注
- 馬斯克能否成為 AI 部部長?硅谷與白宮的聯(lián)系日益緊密
- 余承東:Mate70將在26號發(fā)布,意外泄露引發(fā)關(guān)注
- 無人機“黑科技”亮相航展:全球首臺低空重力測量系統(tǒng)引關(guān)注
- 賽力斯發(fā)布聲明:未與任何伙伴聯(lián)合開展人形機器人合作
- 賽力斯觸及漲停,汽車整車股盤初強勢拉升
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實,并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。