Logo Море(!) аналитической информации!
IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware

VPS в России, Европе и США

Бесплатная поддержка и администрирование

Оплата российскими и международными картами

🔥 VPS до 5.7 ГГц под любые задачи с AntiDDoS в 7 локациях

💸 Гифткод CITFORUM (250р на баланс) и попробуйте уже сейчас!

🛒 Скидка 15% на первый платеж (в течение 24ч)

Скидка до 20% на услуги дата-центра. Аренда серверной стойки. Colocation от 1U!

Миграция в облако #SotelCloud. Виртуальный сервер в облаке. Выбрать конфигурацию на сайте!

Виртуальная АТС для вашего бизнеса. Приветственные бонусы для новых клиентов!

Виртуальные VPS серверы в РФ и ЕС

Dedicated серверы в РФ и ЕС

По промокоду CITFORUM скидка 30% на заказ VPS\VDS

Российские учёные научили ИИ исправлять ошибки квантовых компьютеров

Чувствительность кубитов к шумам вносит неконтролируемые ошибки в квантовые вычисления, что не позволяет запускать сложные алгоритмы. Чтобы улучшить ситуацию исследователи Университета МИСИС на основе нейросетей создали самообучающуюся систему поиска и исправления ошибок. Разработка сочетает преимущества интеллектуальных и классических алгоритмов, поэтому эффективнее распознаёт ошибки по мере наращивания числа кубитов, что является ключевой задачей.

«Современные устройства совершают ошибки во многом из-за взаимодействия квантовой системы с её окружением. При этом даже небольшие погрешности критичны при масштабных вычислениях, так как искажение результата накапливается с каждой операцией. Повышение точности — одна из ключевых задач в развитии квантовых технологий», — сообщил директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС Алексей Фёдоров.

Предложенный учёными метод опирается на архитектуру рекуррентных нейронных сетей, которая анализирует временные ряды данных. Эти ряды извлекаются в процессе периодического измерения вспомогательных кубитов. Что особенно ценно, эта особенность позволяет алгоритму работать с различными кодами коррекции.

Исследователи протестировали алгоритм на семействе циклических кодов коррекции с учётом топологических особенностей квантового процессора на сверхпроводящих кубитах. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review A (Q1). Также статья доступна на сайте препринтов arXiv. Это её третья редакция.

«Главное преимущество разработки заключается в способности обучаться на данных, полученных с конкретного устройства. Это особенно важно в условиях, когда характер ошибок отличается от теоретически предполагаемых моделей. Кроме того, предложенный алгоритм декодирования не зависит от конкретного кода коррекции, что делает его универсальным и легко масштабируемым», — сообщил автор исследования Илья Симаков, инженер научного проекта лаборатории сверхпроводниковых квантовых технологий НИТУ МИСИС, научный сотрудник Российского квантового центра.

3DNews

VPS/VDS серверы. 30 локаций на выбор

Серверы VPS/VDS с большим диском

Хорошие условия для реселлеров

Надежные VPS и выделенные серверы в Нидерландах

Storage VPS, High CPU VPS

Профессиональная техническая поддержка

Домены, SSL сертификаты, VPN

Бесплатный конструктор сайтов и Landing Page

Хостинг с DDoS защитой от 2.5$ + Бесплатный SSL и Домен

SSD VPS в Нидерландах под различные задачи от 2.6$

Спринтхост — хостинг от 99 ₽ в месяц

Бесподобная поддержка, тестовый период 30 дней и домены от 149 ₽

Промокод на 30% кешбэк — CITFORUM

Новости мира IT:

Архив новостей

IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware

Информация для рекламодателей PR-акции, размещение рекламы — adv@citforum.ru,
тел. +7 495 7861149
Пресс-релизы — pr@citforum.ru
Обратная связь
Информация для авторов
Rambler's Top100 TopList This Web server launched on February 24, 1997
Copyright © 1997-2000 CIT, © 2001-2019 CIT Forum
Внимание! Любой из материалов, опубликованных на этом сервере, не может быть воспроизведен в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. Подробнее...