Квантовое машинное обучение улучшило производство полупроводников

Процесс изготовления полупроводников считается одним из самых сложных в современной инженерии. Для создания даже одного чипа требуется сотни точных операций, таких как травление и нанесение слоев. Но австралийские ученые из Национального агентства CSIRO впервые применили квантовое машинное обучение для улучшения этого процесса. В своем исследовании, опубликованном в журнале Advanced Science, команда показала, что квантовые технологии могут помочь в моделировании ключевого параметра — омического контактного сопротивления. Этот показатель отражает электрическое сопротивление на границе между металлом и полупроводником и влияет на то, насколько легко ток проходит через устройство. Традиционные методы машинного обучения, основанные на классических алгоритмах, требуют больших объемов данных и плохо справляются с малыми, сложными выборками. В отличие от них, ученые использовали гибридный подход — квантовое машинное обучение, которое объединяет классические и квантовые методы. Они проанализировали 159 экспериментальных образцов транзисторов на основе нитрида галлия (GaN HEMT), сократили число переменных до самых значимых и разработали специальную квантовую модель QKAR. Она переводит классические данные в квантовые состояния для последующего обучения. После обработки информация возвращается в классический алгоритм, который помогает оптимизировать производство. Результаты показали, что квантовый метод превзошел семь других классических алгоритмов, применяемых для той же задачи.