Ученые из Национального исследовательского Нижегородского государственного Университета имени Н.И. Лобачевского и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова разработали элементную базу для вычислительной системы, объединяющей свойства нейросетей и квантового компьютера. Для этого авторы работы создали модель логической ячейки на основе сверхпроводящего интерферометра.
Современные программные нейросети способны решать очень сложные задачи. Во многих из них применяются алгоритмы, подобные принципам работы нейронов человеческого мозга. Однако по своей энергоэффективности ИИ сильно уступает мозгу, поскольку для работы с большими данными нейросети требуют огромных вычислительных мощностей.
Поэтому ученые во всем мире ищут новые аппаратные основы для создания нейроморфного искусственного интеллекта, которые позволили бы обрабатывать огромные объемы данных, потребляя при этом минимум энергоресурсов аналогично тому, как работает человеческий мозг.
Авторы исследования предлагают решить эту задачу, совместив в одном устройстве квантовые технологии и технологии искусственного интеллекта. Напомним, квантовый компьютер в качестве носителя информации использует квантовые частицы. Использование квантовых свойств частиц для передачи и обработки информации позволяет в разы повысить вычислительную мощность устройств.
Ученые разработали модель логической ячейки на основе сверхпроводящего интерферометра — устройства, которое способно изменять магнитное поле по заданному алгоритму. При температурах, близких к абсолютному нулю по шкале Кельвина (-273 °С), интерферометр проявляет квантовые эффекты на макроскопических масштабах. Таким образом, полученная ячейка может быть как единицей информации в квантовом компьютере — кубитом, так и базовым элементом нейросети — нейроном.
По словам специалистов, они настроили параметры ячейки так, что она перестала реагировать на незначительные изменения магнитного поля. Зато сильный магнитный поток при прохождении через устройство формировал фиксированное значение магнитного потока.
Доклад профессора МГУ Николая Кленова на 3-ей международной школе «Обработка квантовой информации в сверхпроводниковых системах». Источник: Марина Бастракова
«Фактически таким образом мы продемонстрировали режим работы квантовой ячейки (квантового нейрона), полностью аналогичной известным для классических нейронных сетей типа персептон», — рассказал RT доктор технических наук, профессор кафедры атомной физики, физики плазмы и микроэлектроники МГУ имени М.В. ЛомоносоваУченые также смогли изменить индуктивность (магнитные свойства. — RT) интерферометра и входного магнитного потока так, чтобы использовать прибор в качестве вспомогательного кубита. Такие кубиты в квантовых компьютерах важны, например, для реализации алгоритмов коррекции вычислительных ошибок.
Заведующая лабораторией «Теории наностуктур» Университета Лобачевского Марина Бастракова. Источник: Марина Бастракова
«В настоящее время системы, объединяющие квантовые вычисления и искусственный интеллект, особенно актуальны. Наша работа — это маленький шаг в сторону развития нейросопроцессоров (базовых ячеек — нейронов), работающих с квантовой информацией. В дальнейшем мы планируем изучить передачу и обработку квантовой информации в простейшей квантовой сверхпроводниковой сети», — подытожила заведующая лабораторией теории наноструктур Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского Марина Бастракова.Если вы хотите стать героем публикации и рассказать о своем исследовании, заполните форму на сайте РНФ
