Key points are not available for this paper at this time.
المبدأ الأساسي للذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلات على التعلم من التجارب السابقة وأداء الأعمال المستقبلية وفقًا لذلك. في عصر البيانات الكبيرة، تحتاج آلات التعلم الكلاسيكية غالبًا إلى موارد حاسوبية ضخمة في العديد من الحالات العملية. من ناحية أخرى، قد تكون خوارزميات التعلم الآلي الكمي أسرع بشكل كبير من نظيراتها الكلاسيكية من خلال استغلال التوازي الكمي. هنا، نقدم خوارزمية تعلم آلي كمي لتنفيذ التعرف على الكتابة اليدوية على طاولة اختبار NMR مكونة من أربعة كيوبتات. يتعلم الجهاز الكمي خطوط الشخصيات القياسية ثم يتعرف على الشخصيات المكتوبة بخط اليد من مجموعة تحتوي على مرشحين. نظرًا للأهمية الواسعة الانتشار للذكاء الاصطناعي واستهلاكه الكبير للموارد الحاسوبية، سيكون تسريع العمليات الكمية جذابًا للغاية في مواجهة التحديات المتعلقة بالبيانات الكبيرة.
دراسة لي وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.