Marco Cerezo（论文合著者之一）说 ， 到目前为止 ， 量子机器学习的研究人员分析了如何减轻贫瘠高原的影响 ， 但他们缺乏完全避免它的理论基础 。 LANL 的工作展示了一些量子神经网络实际上不受贫瘠高原的影响 。
「有了这个保证 ， 研究人员现在将能够筛选关于量子系统的量子计算机数据 ， 并将这些信息用于研究材料特性或发现新材料等方面 。 」LANL 的量子物理学家 Patrick Coles 说 。
40 多年来 ， 物理学家一直认为量子计算机将被证明可用于模拟和理解粒子的量子系统 ， 这会扼杀传统的经典计算机 。 LANL 研究证明稳健的量子卷积神经网络类型有望在分析量子模拟数据方面获得应用 。
「关于激光有一句名言 ， 当它们第一次被发现时 ， 人们说它们是寻找问题的解决方案 。 现在到处都在使用激光 。 同样 ， 我们中的许多人怀疑量子数据能否变得高度可用 ， 可能意味着量子机器学习也会起飞 。 」Coles 说道 。
参考链接：
【网络|量子卷积网络中的「贫瘠高原」现象被解决，新研究克服了量子AI一大难题】https://discover.lanl.gov/news/releases/1015-quantum-ai
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