양자 머신러닝은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 대규모 데이터 세트에서 일반적인 패턴을 찾는 데 잠재력이 있는 단기적인 양자 컴퓨터의 유망한 응용 분야로 널리 알려져 있습니다.
Aquila의 256 큐비트는 매우 큰 매개변수 공간을 인코딩할 수 있으며, 시스템 전반의 일관성과 빠른 얽힘 전파를 통해 다른 양자 접근 방식에 비해 극적인 성능 향상을 제공합니다.
최근 웨비나에서 딜로이트 컨설팅이 QuEra의 양자 머신러닝 워크플로우를 사용하여 얻은 결과를 소개했습니다. 여기에서 녹화본을 시청하세요.
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소음에 대한 견고성이 향상되었습니다.
양자 역학을 활용하여 저장소 머신 러닝과 같은 강력한 알고리즘을 구현하세요.
분류는 물론 예측 작업에도 효과적입니다.
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아날로그 양자 컴퓨터를 사용한 대규모 양자 저장소 학습
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Results with QuEra: New Quantum Machine Learning Results with Quantum Reservoir Computing
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AI의 비약적인 발전: 중립적 원자 컴퓨터로 향상된 ML 분류
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