Quantum Machine Intelligence· 2026Q1
Fizik İlhamlı Üretken Yapay Zeka Modelleri Gerçek Donanım Tabanlı Gürültülü Kuantum Yayılım Yoluyla
Physics-inspired Generative AI models via real hardware-based noisy quantum diffusion
- 3atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Kuantum stokastik yürüyüşleri kullanan yeni bir fizik ilhamlı kuantum yayılım modeli (QDM), MNIST görüntü üretiminde klasik dinamiklere göre daha düşük Fréchet Inception Distance (FID) elde etti ve başka bir QDM, yalnızca dört kübit ile görüntü üretmek için IBM kuantum donanımının gürültüsünü kullandı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kuantum stokastik yürüyüşlerini kullanan bir kuantum yayılım modeli, MNIST görüntü üretiminde klasik dinamiklere göre daha düşük FID puanları elde etti.
- İkinci bir QDM, görüntü üretmek için dört kübit ile gerçek IBM kuantum donanımının içsel gürültüsünü kullandı.
- QDM'lerde hibrit kuantum-klasik ileri süreci, daha sağlam üretken modeller üretebilir.
- Kuantum gürültüsü, yalnızca azaltılmak yerine, kuantum Üretken Yapay Zeka'da bir kaynak olarak kullanılabilir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Quantum Diffusion Models (QDMs) are an emerging paradigm in Generative AI that aims to use quantum properties to improve the performances of their classical counterparts. However, existing algorithms are not easily scalable due to the limitations of near-term quantum devices. Following our previous work on QDMs, here we propose and implement two physics-inspired protocols. In the first, we use the formalism of quantum stochastic walks, showing that a specific interplay of quantum and classical dynamics in the forward process produces statistically more robust models generating sets of MNIST images with lower Fréchet Inception Distance (FID) than using totally classical dynamics. In the second approach, we realize an algorithm to generate images by exploiting the intrinsic noise of real IBM quantum hardware with only four qubits. Our work could be a starting point to pave the way for new scenarios for large-scale algorithms in quantum Generative AI, where quantum noise is neither mitigated nor corrected, but instead exploited as a useful resource.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Quantum Machine Intelligence, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science