Американсько-український стартап Haiqu, який спеціалізується на програмному забезпеченні для квантових обчислень, вперше продемонстрував здатність квантових процесорів працювати з високовимірними даними, що є типовими для реальних задач. Цей підхід застосовано для покращення алгоритмів виявлення аномалій, про що повідомили в компанії.
Експерименти були проведені на квантовому процесорі IBM Heron останнього покоління. Розробники застосували нову методику квантового завантаження даних, що дозволяє «упаковувати» сотні або тисячі ознак в обмежену кількість кубітів.
В рамках дослідження стартапу Haiqu вдалося завантажити понад 500 ознак у схеми, що використовують 128 кубітів. Це перевищує попередні досягнення й уперше демонструє реальні покращення в пошуку аномалій за допомогою квантових технологій.
Команда зазначила, що класичні алгоритми часто не справляються з обробкою складних і шумних даних, тоді як квантові процесори здатні по-іншому обробляти ці дані, виділяючи приховані закономірності. Однак до цього моменту це було важко реалізувати через обмеження поточних квантових архітектур, зокрема обмежену кількість кубітів і доступну глибину операцій.
«Незважаючи на недосконалість сучасних квантових комп’ютерів, вони вже наближаються до практичного застосування. Наш підхід дозволяє запускати квантові алгоритми на набагато більших масштабах, де квантова обробка даних починає давати перевагу. Це ми й продемонстрували на задачі пошуку аномалій», — розповів співзасновник і CTO Haiqu Микола Максименко.
Ця технологія відкриває нові можливості для використання квантових обчислень у таких сферах, як фінанси, енергетика, медицина та інші галузі, де важлива робота з високовимірними даними.
Задачі з виявлення аномалій є надзвичайно важливими для багатьох секторів, зокрема для боротьби з шахрайством, моніторингу ринків, медичних показників, роботи сенсорів і прогнозування погоди. Навіть незначне покращення точності може мати великий економічний ефект для цілих індустрій.
Результати дослідження також продемонстрували потенціал для досягнення квантової переваги в обробці даних: час виконання задачі на квантовому пристрої був менший, ніж при класичній симуляції. Цей метод дає змогу створювати представлення даних, які важко або неможливо відтворити класичними методами.
Haiqu планує продовжити дослідження на складніших наборах даних та інших прикладних задачах. Стартап також відкрив прийом заявок на бета-тестування своєї технології.
Залишити коментар