Москва, Россия - Австралийская организация научных и промышленных исследований (CSIRO) добилась значительного прорыва, успешно применив квантовое машинное обучение (QML) в производстве полупроводников. Это достижение, опубликованное в журнале *Advanced Science*, демонстрирует практическое применение квантовых методов на реальных экспериментальных данных.
Команда исследователей сосредоточилась на моделировании омического контактного сопротивления транзисторов из нитрида галлия. Точное моделирование критически важно для оптимизации проектирования полупроводников, что, в свою очередь, способствует развитию отечественной микроэлектроники. Они разработали архитектуру квантового ядро-выровненного регрессора (QKAR).
Модель QKAR превзошла семь классических алгоритмов машинного обучения. Доктор Мухаммед Усман отметил непосредственную применимость техники QKAR, требующей всего пять кубитов. Это указывает на легкость интеграции в существующие процессы, что может стать стимулом для инноваций в производстве, в том числе и в России, где развитие высокотехнологичных отраслей является приоритетом.
Данное исследование открывает новые возможности для развития отечественной электронной промышленности, в частности, в контексте импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета. Применение QML может значительно ускорить разработку и производство передовых полупроводниковых устройств, необходимых для развития различных отраслей экономики, от телекоммуникаций до оборонной промышленности.