Квантовый компьютер, который учится на собственных ошибках
Google Research продемонстрировала фреймворк обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL), который позволяет квантовому компьютеру непрерывно адаптироваться к дрейфу во время вычислений без остановки. RL-агент обучается на событиях обнаружения квантовой коррекции ошибок, чтобы динамически управлять параметрами управления, улучшая логическую стабильность в 3,5 раза и снижая частоту логических ошибок до рекордно низких значений.
Google Research в сотрудничестве с Google DeepMind опубликовала в журнале Nature статью под названием «Управление квантовой коррекцией ошибок с помощью обучения с подкреплением», демонстрирующую фреймворк обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL), который позволяет квантовому компьютеру непрерывно адаптироваться к дрейфу в ходе длительных вычислений без остановки. Агент RL учится на
Показать ещё ↓
Источник: Google Research —
оригинал