Исследователи из Центрального университета и Университета Иннополис разработали квантовые алгоритмы, которые позволяют роботам «думать» и двигаться значительно быстрее. Технология важна для хирургии и автономного транспорта.
Российские учёные создали квантовые алгоритмы, которые ускоряют вычисления для управление роботами в 30 раз по сравнению с классическими компьютерами. Разработка позволит роботам-манипуляторам совершать более точные и энергоэффективные движения.
Исследователи из Научной лаборатории ИИ, анализа данных и моделирования имени профессора А. Н. Горбаня Центрального университета совместно с коллегами из Университета Иннополис переформулировали ключевую задачу робототехники — расчёт углов суставов для точного позиционирования руки — под архитектуру квантового процессора. Проще говоря, они научили квантовый компьютер решать, как роботу лучше двигаться.
Зачем это нужно
Благодаря ускорению вычислений современные роботы смогут «думать» быстрее. Это критически важно для областей, где промедление или неточность недопустимы. Например, в роботизированной хирургии или для систем автономного вождения транспорта. Иными словами, внедрение такой технологии может повысить конкурентоспособность российской робототехники на мировом рынке.
«Мы показали, как можно свести сложную и практически важную задачу робототехники к задаче, в рамках которой "говорит" квантовый процессор нового типа», — отмечает старший научный сотрудник лаборатории Центрального университета Глеб Рыжаков.
Расчёты проводились не в теории, а на реальном квантовом оборудовании. Директор Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Иннополис Рамиль Кулеев подчеркнул, что целью работы была именно практическая демонстрация применения квантовых вычислений для инженерных задач.
Результаты исследования уже опубликованы в авторитетном международном журнале Scientific Reports. Интересно, что разработанный подход в перспективе может быть использован для решения множества других задач оптимизации — не только в робототехнике, но и в других теоретических и прикладных областях.
