Gadgets

IBM introducerer Qiskit-moduler til maskinindlæring på kvantecomputere


Maskinindlæringsteknologi anvendespraktisk talt inden for alle grene af industri, forretning, videnskab og medicin. Hovedmålet med maskinindlæring er at skabe betingelser, hvorunder computere kan behandle store datamængder. På dette stadium forbedrer brugen af ​​kvantecomputere effektiviteten af ​​processen.

For en vellykket forbedring af algoritmemodellerLæring IBM frigiver Qiskit Machine Learning, en open source applikationspakke med moduler til kvantecomputere, der forbedrer hastigheden og nøjagtigheden af ​​maskinlæring. Inddragelse af en lang række udviklere vil muliggøre hurtigere implementering af maskinindlæring på kvantecomputere, ifølge IBM-eksperter.

Quantum machine learning (QML) åbner op for nytkapaciteter i modellering af neurale netværk og øger nøjagtigheden af ​​disse modeller. Qiskit leverer ikke kun højtydende simulatorer til test af kvantemaskinelæringsmodeller på klassiske computere, men tillader også brugere at teste dem på ægte kvanteenheder, herunder IBMs offentligt tilgængelige kvantesystemer.

Praktiske anvendelser af Quantum Computingvil muliggøre overførsel af computerteknologier til et kvalitativt højere niveau. Nye teknologier vil blive implementeret i videnskabelig forskning, når de flyver ud i rummet, udvikler meget effektive systemer til skyspil og øger hastigheden på Internettet.

Kilde: medium