Az IBM bemutatja a Qiskit modulokat a gépi tanuláshoz a kvantum számítógépeken

A gépi tanulási technológiát használjákgyakorlatilag az ipar, az üzleti élet, a tudomány és az orvostudomány minden ágában. A gépi tanulás fő célja olyan feltételek megteremtése, amelyek mellett a számítógépek nagy mennyiségű adatot képesek feldolgozni. Ebben a szakaszban a kvantumszámítógépek használata nagymértékben javítja a folyamat hatékonyságát.

Az algoritmus modellek sikeres fejlesztéséhezTanulás Az IBM kiadja a Qiskit Machine Learning nevű kvantumszámítógépek nyílt forráskódú moduljait, amelyek javítják a gépi tanulás sebességét és pontosságát. A fejlesztők széles körének bevonása lehetővé teszi a gépi tanulás gyorsabb megvalósítását kvantum számítógépeken az IBM szakértői szerint.

A kvantum gépi tanulás (QML) újat nyit megképességeit a neurális hálózatok modellezésében, és növeli ezeknek a modelleknek a pontosságát. A Qiskit nemcsak nagy teljesítményű szimulátorokat kínál a kvantumgépes tanulási modellek klasszikus számítógépeken történő teszteléséhez, hanem lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy valódi kvantumeszközökön teszteljék őket, beleértve az IBM nyilvánosan elérhető kvantumrendszereit is.

A kvantumszámítás gyakorlati alkalmazásailehetővé teszi a számítógépes technológiák minőségileg magasabb szintre történő átadását. Új technológiákat fognak bevezetni a tudományos kutatás során, amikor az űrbe repülnek, a felhőalapú játékokhoz rendkívül hatékony rendszereket fejlesztenek ki, és növelik az internet sebességét.

Forrás: közepes