Новый метод анализа больших данных с помощью квантовых компьютеров и топологических моделей разработан американскими учеными в Массачусетском технологическом институте (MIT) при участии Южнокалифорнийского университета, а также Университета Ватерлоо (University of Waterloo) в Канаде.

Исследователи предложили метод, с помощью которого можно значительно упростить чрезвычайно сложные топологические вычисления, которые являются эффективным инструментом анализа больших данных — огромных массивов информации, собираемых в ходе социальных, научных, коммерческих и других видов исследований. По словам главного автора научной работы профессора Сета Ллойда (Seth Lloyd), топологический подход помогает уменьшить влияние неизбежных искажений, которые неизбежно возникают при сборе данных о реальном мире.

Топология — раздел математики, изучающий различные преобразования и непрерывности. Ее применение для анализа информации позволяет выявить те характеристики данных, которые не меняются при их искажении. По словам Сета Ллойда, топологический подход позволяет "выявить основные закономерности реального мира, которые данные обязаны представлять".

Применение топологических моделей для любых ситуаций, кроме самых простых, требует колоссальных вычислительных мощностей, недоступных для современных компьютеров. Профессор Ллойд приводит такой пример: "Для анализа всех возможных связей внутри набора из 300 точек требуется компьютер размером со всю Вселенную. Дело в том, что задача требует колоссального количества блоков обработки данных, что примерно равно общему количеству частиц во Вселенной. Другими словами, при этом подходе данная задача попросту нерешаема".

Ученые MIT предложили использовать для подобных топологических вычислений простейшие квантовые компьютеры. "Именно здесь и выходит на сцену наш алгоритм, — рассказал Сет Ллойд. — Для решения той же задачи с помощью квантового компьютера потребуется всего 300 квантовых битов — устройство таких масштабов может появиться уже в ближайшие несколько лет".

По словам Сета Ллойда, топологический анализ сможет помочь выявить глубинные связи в таких сложных сетях, как человеческий мозг, энергосистема страны или интернет. "Вы можете найти связь и топологию нейронов мозга, которая лежит в основе мыслительных процессов. Можете применить метод для изучения мировой экономики, социальных сетей или любой другой сложной системы", — говорит профессор.

По словам ученого, несмотря на то что его работа является исключительно теоретической, он уже получил несколько предложений о проверке ее на практике.

Мини-флешка для iPhone

Детские смарт-часы