Немецкие специалисты в области физики представили автоэнкодер, способный очищать квантовые данные от шума. Эксперты использовали построенную нейросеть и продемонстрировали очищение малокубитного сильнозапутанного состояния.
Машинное обучение является очень мощным инструментом работы с данными, особенно в тех случаях, когда этих данных очень много. Известно, что существуют разные методы машинного обучения. Некоторые из них позволяют выявить важные закономерности в данных. Одними из наиболее популярных сегодня методов являются автоэнкодеры. Физики из Университета Лейбница предложили применять автоэнкодеры для очистки сильнозапутанных квантовых состояний.
Ученые сопоставили каждому кубиту нейрон в автоэнкодере с прямой связью и проверили применимость метода. Также эксперты отметили, что для обучения автоэнкодера им пришлось использовать 200 пар специально зашумленных квантовых состояний.
