Ученые из Швейцарского федерального технологического института Лозанны (EPFL) и Колумбийского университета разработали модель использования квантового алгоритма при помощи стандартного компьютера. Методика применяет машинное обучение, моделирующее работу квантового компьютера.

Квантовое программное обеспечение (Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA) применяется для решения классических математических задач оптимизации. Такой подход позволяет выбрать оптимальное решение из нескольких возможных решений поставленной задачи в максимально быстрое время. Основной для эксперимента стала нейронная сеть, разработанная в 2016 году.


Данные исследования опубликованы разработчиками в журнале Nature Quantum Information. В отчете ученые заявляют, что создали методику, позволявшую выполнять сложные квантовые вычисления на стандартных компьютерах. Новый подход основан на моделировании на обычных компьютерах вариационных квантовых алгоритмов и способен определить состояние с минимальной энергией или «основное состояние квантовой системы».

Главная идея эксперимента заключается в том, что современные инструменты машинного обучения, которые, в частности, используются для обучения таким сложным играм, как Go, можно применить для исследования и моделирования внутренней работы квантового компьютера. В результате алгоритмы QAOA можно запускать и моделировать с достаточно высокой точностью на классических современных компьютерах.