Квантовые вычисления и искусственный интеллект для 7-9 классов

О.С. Басаргин. 2025 год.

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) и квантовые вычисления – два революционных направления, которые могут усилить друг друга. В этой статье разберём, как квантовые алгоритмы могут ускорить обучение нейросетей и какие перспективы даёт сфиральная модель в этой области.

1. Как квантовые вычисления помогают ИИ?

Квантовые компьютеры могут ускорять выполнение задач, связанных с обработкой данных и оптимизацией:

•       Поиск оптимальных параметров – квантовые алгоритмы позволяют быстрее находить лучшие настройки для нейросетей.

•       Распознавание паттернов – квантовые сети могут работать с многомерными зависимостями.

•       Генерация данных – улучшение моделей машинного обучения за счёт квантовых суперпозиций.

2.   Квантовые нейросети: основы

•       Кубиты могут хранить больше информации за счёт суперпозиции.

•       Запутанность позволяет связывать состояния без явного вычисления.

•       Квантовые гейты выполняют операции быстрее, чем классические функции активации.

3.   Код для простого квантового персептрона

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

# Создаём квантовую нейросеть с 2 входами и 1 выходом qc = QuantumCircuit(2, 1)

# Инициализация входных данных

qc.h(0)  # Суперпозиция (имитация вероятностей)

qc.cx(0, 1)  # Запутанность (взаимодействие между нейронами)

# Измерение выходного состояния

qc.measure(1, 0)

1

# Запуск на квантовом симуляторе simulator = Aer.get_backend('aer_simulator') job = execute(qc, simulator) result = job.result() print(result.get_counts())

4.   Связь с Сфиральной моделью

•       Витки сфирали можно использовать для кодирования многомерных состояний нейросетей.

•       S-образные переходы позволяют моделировать эволюцию сигналов внутри нейросети.

•       Запутанность в сфиральной структуре помогает описывать сложные связи в данных.

5.   Итоги и задания

•       Запустите код и проанализируйте, как суперпозиция влияет на вероятности.

•       Как можно использовать сфиральную топологию для оптимизации ИИ?

•       Какие задачи лучше решать на квантовых нейросетях?

Следующая тема: квантовое моделирование природных систем.

2