Физики из Германии для очищения квантовых данных от шума использовали нейросеть. Для этого они создали специальный автоэнкодер и наглядно показали процесс очищения малокубитного сильно запутанного состояния.
Ученые при работе с данными часто прибегают к помощи машинного обучения. Особенно часто его используют при большом объеме информации. Сегодня науке известно несколько методов машинного обучения, большая часть которых помогает определить необходимые закономерности в данных.
Автоэнкодеры являются одним из самых популярных методов машинного обучения. Ученые из немецкого Университета Лейбница решили использовать их для очистки сильно запутанных квантовых состояний. Для этого физики сопоставили с кубитами нейроны в автоэнкодере с прямой связью. Данное открытие позволит значительно упростить конструкцию квантовых структур и улучшить их работу.
