Физики из Германии использовали нейросеть для очищения квантовых данных от шума. Для этого они создали специальный автоэнкодер, а также наглядно показали процесс очищения малокубитного сильно запутанного состояния.
Эксперты часто прибегают к помощи машинного обучения при работе с данными. Особенно часто оно используется при большом объеме информации. На сегодняшний день науке известно несколько методов машинного обучения, большая часть которых помогает определить необходимые закономерности в данных.
Одним из самых популярных методов машинного обучения являются автоэнкодеры. Физики из немецкого Университета Лейбница решили использовать их для очистки сильно запутанных квантовых состояний. Для этого ученые решили сопоставить кубитам нейроны в автоэнкодере с прямой связью. Открытие ученых позволит значительно упростить конструкцию квантовых конструкций, а также улучшить их работу, передает «N+1».
