Вход |  Регистрация
 
 
Время электроники Воскресенье, 23 февраля
 
 


Это интересно!

Ранее

Михаил Мишустин — первый ИТ-шник во главе Правительства России. Биография, проекты, заслуги

В ходе кадровых перестановок в Правительстве России его главой впервые стал ИТ-шник — руководитель ФНС с апреля 2010 г. Михаил Мишустин. Именно эта структура по ряду признаков утвердилась за последние годы в качестве ключевого игрока в сфере госинформатизации и в части создания масштабных информсистем. CNews изучил трудовую биографию Мишустина и рассмотрел его ключевые ИТ-проекты.

Конституцию РФ отдали переписывать авторам «закона Яровой», закона о «суверенном Рунете» и Наталье Касперской

Владимир Путин сформировал рабочую группу, которая займется разработкой поправок в Конституции России. В ее состав вошли 75 человек, в том числе председатель Комитета Государственной думы по информационной политике Леонид Левин и сооснователь «Лаборатории Касперского» Наталья Касперская. Сопредседателем группы назначен Андрей Клишас, соавтор закона о «суверенном Рунете», пишет CNews.

Путин пообещал «бесплатный» Рунет и анонсировал перевод нацпроектов на отечественное ПО

Владимир Путин обратился к Федеральному посланию с предложением по обеспечению полностью бесплатного доступа к социально значимым отечественным веб-ресурсам. Также он отметил необходимость реализации нацпроектов главным образом на базе российского ПО.

Реклама

По вопросам размещения рекламы обращайтесь в отдел рекламы

Реклама наших партнеров

 

17 января 2020

Российская нейросеть научилась предсказывать поведение квантовой системы по ее схеме

Российские ученые из МФТИ, ФТИАН и ИТМО создали нейросеть, которая научилась предсказывать поведение квантовой системы, «взглянув» на схему этой системы.

Т

акая нейросеть самостоятельно находит те решения, которые хорошо подходят для демонстрации квантовых преимуществ. Это поможет исследователям разрабатывать эффективные квантовые компьютеры. Результаты опубликованы в New Journal of Physics.

Большой круг задач современной науки решается на основе квантово-механических расчетов. Например, химические и биологические: исследования химических реакций или поиск устойчивых молекулярных структур для промышленности, медицины, фармацевтики и других областей.

Для точного решения такого рода «квантовых» задач хорошо подходят квантовые вычисления, в отличие от классических, на основе которых квантовые задачи решаются в большинстве случаев лишь громоздко и приближенно.

Процесс создания квантовых вычислительных схем — трудоемкое и дорогостоящее занятие. Не всегда получившиеся устройства показывают «квантовое превосходство» — демонстрируют скорость обработки информации быстрее обычного классического компьютера. Поэтому ученым хотелось бы иметь инструмент для прогнозирования того, будет ли какая-то схема обладать квантовым преимуществом или нет.

Одной из реализаций квантовых вычислений являются квантовые блуждания. Упрощенно можно представить этот метод как перемещение частицы по определенной сети, составленной из точек-узлов и соединений между этими узлами. Такие сети и образуют схему квантовой системы.

Если квантовое перемещение частицы — блуждание — из одного узла сети в другой оказывается быстрее классического, то можно говорить, что устройство на основе такой схемы показывает квантовое преимущество. Поиск сетей, обладающих квантовым преимуществом, является важной задачей, над которой работают эксперты в области квантовых блужданий.

Идеей Алексея Мельникова, Леонида Федичкина и Александра Алоджанца было заменить эксперта машинным интеллектом: научить компьютер различать сети и давать ответ на вопрос, в каких сетях квантовые блуждания будут давать преимущество. То есть обнаружить сети на основе которых имеет смысл строить квантовый компьютер

Исследователи взяли нейросеть, которая «специализировалась» на распознавании изображений. На вход программе подавалась матрица смежности сети и номер входного и выходного узла. На выходе нейросеть давала ответ, будет ли квантовое блуждание между этими узлами быстрее классического.

«Было неочевидно, что этот подход сработает, Но он работает, и мы очень успешно научили компьютер самостоятельно предсказывать квантовое преимущество в сетях сложной структуры», — отметил Леонид Федичкин, доцент кафедры теоретической физики МФТИ.

«Грань между квантовым и классическим поведением систем зачастую размыта. Изюминкой нашей работы стало создание особого компьютерного зрения, с помощью которого удалось увидеть эту грань в пространстве сетей», — пояснил Алексей Мельников, научный сотрудник ИТМО.

Исследователи создали инструмент, позволяющий упростить разработку вычислительных схем на основе квантовых алгоритмов, основными приложениями которых должны стать биофотоника и материаловедение.

Например, с помощью квантовых блужданий легко описывается возбуждение фоточувствительных белков, таких как родопсин или хлорофилл. Белок — это в каком-то смысле сложная молекула, похожая на сеть. Задача понять, что произойдет с электроном, попавшим в какую-то точку в молекуле, как он будет двигаться и какое возбуждение вызывает, в переводе на формальный язык и есть поиск времени блуждания из одного узла сети в другой.

Ожидается, что расчет естественных природных процессов на квантовых блужданиях реализовать проще, чем на архитектуре из кубитов и гейтов, так как сами блуждания — это естественный физический процесс.

Источник: МФТИ

Комментарии

0 / 0
0 / 0

Прокомментировать







 

Горячие темы

 
 




Rambler's Top100
Руководителям  |  Разработчикам  |  Производителям  |  Снабженцам
© 2007 - 2020 Издательский дом Электроника
Использование любых бесплатных материалов разрешено, при условии наличия ссылки на сайт «Время электроники».
Создание сайтаFractalla Design | Сделано на CMS DJEM ®
Контакты