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中科大:成功研发新型量子机器学习技术 应用于人工智能领域

芯研所消息,中国科学技术大学官方微博近日表示,中国科学技术大学中国科学院微观磁共振重点实验室杜江峰、王亚、李兆凯等人在量子机器学习研究中取得重要进展,研发出新型量子特征提取算法,实验实现了对未知量子系统矩阵的分析与信息提取。

芯研所采编

据了解,杜江峰院士团队自2012年以来率先开展了量子人工智能的实验研究,相关工作如量子手写识别[PRL 114, 140504 (2015)]是量子人工智能应用于实际问题的最早案例,展示了量子技术加速人工智能问题的潜力;特征值检测[PRL 122, 090504 (2019)、线性方程组求解[PRA 89, 022313 (2014)]等技术为机器学习中的数据运算提供了快速有效的量子方法。此前的工作及国际上的相关实验研究,多集中在如何处理较理想的数据集。但无论是使用经典还是量子计算机进行机器学习,在获得类似数据集之前都需要对原始数据进行分析和预处理,提取出其中的核心信息用以学习与总结规律。这一过程被称之为数据特征提取,是量子人工智能运行的关键步骤。

机器学习是人工智能的核心,为了成功完成特定任务,人工智能往往需要大量数据用于总结与分类,这对计算机系统的存储与处理能力提出了很高的要求。

量子机器学习可以将量子算法的并行加速特性应用于人工智能领域中,提升人工智能系统的效率与能力,有望在未来实现基于量子系统的人工智能。

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