Фотонные квантовые нейросети научились адаптироваться: шаг к «умным — NaAvtotrasse.ru

Моторист перечислил автомобили, которым противопоказан бензин АИ-92: это грозит ремонтом Фотонные квантовые нейросети научились адаптироваться: шаг к «умным» процессорам будущего 2025-11-26 12:33 Технологии NaAvtotrasse Современные сверточные нейронные сети (CNN) давно стали основой для задач распознавания изображений и перевода текстов, однако их квантовые аналоги — квантовые сверточные нейронные сети (QCNN) — обещают вывести обработку информации на новый уровень, используя не привычные биты, а квантовые состояния. Особенно перспективными для реализации QCNN считаются фотонные системы: фотоны легко контролировать, они устойчивы и отлично подходят для интеграции на чипах. Но есть и проблема — большинство фотонных схем работают только в линейном режиме, что ограничивает их возможности для сложных вычислений, необходимых нейросетям. Недавно группа ученых, чья работа опубликована в Advanced Photonics, предложила способ сделать фотонные QCNN более гибкими, не нарушая совместимости с существующими технологиями. Ключевая идея — добавить в схему специальный адаптивный этап, когда система, анализируя промежуточные измерения, может менять свою стратегию: либо вводить в схему новый фотон, либо продолжать работу с уже имеющимся сигналом. Такой подход позволяет динамически корректировать вычисления прямо в процессе обработки данных. В эксперименте исследователи построили модульную QCNN на базе одиночных фотонов, получаемых с помощью квантовых точек, и двух интегрированных фотонных процессоров. На каждом этапе часть светового сигнала измерялась, и в зависимости от результата схема либо усиливала поток новым фотоном, либо направляла сигнал дальше. Поскольку современные фотонные устройства пока не умеют мгновенно переключать свет без потерь, этот шаг был реализован с помощью имитации в лабораторных условиях. Для проверки работоспособности метода команда закодировала простые изображения 4×4 пикселя с горизонтальными и вертикальными полосами. Результаты эксперимента совпали с теоретическими расчетами: точность классификации превысила 92% . Это доказывает, что адаптивный подход действительно работает и может быть масштабирован с развитием фотонных технологий. Авторы считают, что их методика открывает путь к созданию более мощных квантовых фотонных процессоров, способных решать задачи, недоступные классическим системам. Такой шаг может стать основой для будущих квантовых систем машинного обучения. Автор: Ярослав Игнатьев Комментариев еще нет Загрузка… Нет больше статей О нас Source: https://naavtotrasse.ru/hi-tech/fotonnye-kvantovye-nejroseti-nauchilis-adaptirovatsya-shag-k-umnym.html