Учёные продемонстрировали, что гибридные алгоритмы, объединяющие квантовые и классические вычисления, превосходят стандартные нейронные сети при предсказании поведения хаотических систем. Горизонт точного прогноза увеличился вдвое.
Задача и метод
Хаотические системы — погода, турбулентность, биологические ритмы — сложны для предсказания из-за экспоненциального нарастания ошибок¹. Стандартные нейросети хорошо предсказывают краткосрочную динамику, но быстро теряют точность.
Квантово-классический гибрид: нейросеть обрабатывает данные, передаёт параметры квантовой схеме (PQC), которая обрабатывает их в квантовом пространстве состояний. Результат — обратно в классическую часть. На задаче уравнения Лоренца горизонт точного предсказания вырос с 5 до 10 единиц времени.
Российский контекст
Квантовые вычисления — приоритет «Дорожной карты Росатома» и НИЦ «Курчатовский институт». Гибридные квантово-классические алгоритмы — наиболее реалистичный путь к практическому применению квантовых технологий в ближайшие 5–10 лет.
---
¹ Источник: New Scientist — https://www.newscientist.com/article/2474123-quantum-ai-just-got-shockingly-good-at-predicting-chaos/