«Цифровые двойники» позволяют упростить ресурсоемкие квантовые вычисления Китайские исследователи разработали новую концепцию «прогностических суррогатов», или цифровых двойников квантовых компьютеров. Эти классические нейросетевые модели, обученные на данных реальных квантовых систем, способны эмулировать работу квантовых процессоров и предсказывать результаты работы квантовых алгоритмов. Применив модель, обученную на данных 42-кубитного сверхпроводникового квантового процессора, к двум задачам – предобучению вариационных алгоритмов для модели Изинга и идентификации неравновесных топологических фаз, защищенных симметрией Флоке – ученые смогли сократить количество необходимых измерений на реальном квантовом оборудовании на 99,97%, а в некоторых случаях такие вычисления еще и превзошли по производительности ресурсоемкие квантовые подходы.