Исследователи давно говорят о том, что квантовые компьютеры могут быть полезны для развития нейросетей. Но на практике такие идеи почти не проверялись, особенно в задачах распознавания картинок. Теперь ученые доказали, что это реально даже при небольшом числе кубитов.

Разработкой занималась группа американских физиков под руководством профессора Виктора Галицкого из Университета штата Мэриленд. Их система стала квантовой версией простой нейросети, известной как многослойный перцептрон.

В этой модели роль нейронов выполняют отдельные кубиты. Они взаимодействуют друг с другом примерно так же, как нейроны в обычных нейросетях. Ученые настроили систему так, чтобы она могла работать на разных квантовых платформах.

Нейросеть успешно запустили сразу на двух устройствах: ионном процессоре на иттербии и облачном квантовом компьютере IBM. В обоих случаях использовали 16 кубитов. Система поэтапно обрабатывала изображения и распознавала цифры.

В итоге квантовая нейросеть справилась с задачей лучше, чем обычная модель с похожей структурой. Более того, ее точность оказалась выше, чем ожидали по расчетам. Возможно, этому помогли шумы в работе компьютера. Теперь ученые хотят понять, почему это происходит.