据TechXplore网7月5日消息，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究人员证明，少量的简单数据足以训练量子神经网络。新的理论研究证明，量子机器学习比其他类型的算法能容忍更多的噪声，因为机器学习的分类等任务并不需要100%的准确率。因此，使用更简单的数据可以让不太复杂的量子电路创造给定的量子态，如显示分子系统演化的量子化学模拟。简单的电路易于实现，噪声较小，从而能够完成计算。这一发现为最大限度地提高中型量子计算机的可用性铺平了道路，以比传统数字计算机更好地模拟量子系统和其他任务，同时也为优化量子传感器提供了可能性。相关研究成果发表在《自然-通讯》（Nature Communications）期刊。

消息来源：https://techxplore.com/news/2023-07-simple-quantum-machine.html