Физики из МФТИ первыми в России экспериментально реализовали работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов. 

В результате циклов экспериментов российские ученые нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет достичь точности 94% для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90% при распознавании рукописных десятичных цифр, что подтверждается методом перекрестной проверки. По словам исследователей, квантовая модель достаточно быстро обучается благодаря возможности эффективного вычисления градиента с использованием необычных свойств квантовых операций.

С помощью нейросети ученые решили три разных типа задач: задачу четности, обнаружения меток рака молочной железы и типологии различных вин. Помимо этого, им удалось продемонстрировать решение задачи распознавания рукописных изображений цифр.

Теперь в планах разработчиков увеличение числа кубитов в квантовом симуляторе для решения более сложных задач классификации и задач регрессии, а также переход от классических данных к квантовым.