Немецкие ученые и инженеры создали автоэнкодер, способный очистить квантовые данные от шума. Используя обученную нейросеть, физики смогли продемонстрировать очищение малокубитного сильнозапутанного квантового состояния.
Машинное обучение – это современный инструмент обработки больших массивов данных. Автоэнкодеры – один из примеров полезного применения этих технологий. К примеру, с помощью автоэнкодера можно выделить пение птиц из общего лесного шума.
Из-за того, что на земле сложно воссоздать условия низких температур, при которых работают квантовые системы, данные в современных прототипах квантовых компьютеров сильно зашумлены. Алгоритмы очищения квантовых данных от шума позволят упростить конструкцию квантовых компьютеров и повысить эффективность их работы.