由于这种方法产生的算法比目前最新的算法都要短，因此可以减少噪声的影响 。 这种机器学习方法还可以针对特定的算法和硬件平台补偿错误 。 例如，如果发现一个量子比特比另一个量子比特更能抵抗噪声的干扰，这时算法将优先使用那个更好的量子比特 。 然后，机器学习方法可以自己创造算法，这样我们使用最少的计算资源和最少的逻辑门就可以在量子计算机上执行任务 。 如此优化后，更长的算法就可以运行了 。
现在，这种特定配置的量子计算机已在云端上向公众开放 。 公众可以利用量子计算机的优越性能进行创新研究，也可以为未来的大型量子计算机在解决大型现实问题上提供算法扩展功能 。
我们的工作已经取得一定成果，未来将为专家和普通用户提供量子计算工具 。 程序开发人员可以开始在这个量子计算平台上设计更好的程序，从而使其性能超越传统计算机 。
撰文：斯科特·帕金（Scott Pakin）、帕特里克·科尔斯（Patrick Coles）
翻译：安钧鸿
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