В архитектуре современных распределенных вычислений существует узкое место, которое становится все более критичным по мере роста сложности задач. Речь идет о коммуникационных расходах. Когда группе автономных устройств — будь то серверный кластер, рой промышленных роботов или сеть сенсоров — необходимо выработать совместное решение, они вынуждены обмениваться огромными массивами сырых данных. Чтобы координировать действия, центральный узел должен знать состояние каждого отдельного элемента системы. ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Этот подход, являющийся индустриальным стандартом в классическом машинном обучении, в итоге упирается в физические ограничения: пропускную способность каналов, задержки сигнала и экспоненциальный рост требований к вычислительной мощности центрального процессора. Группа исследователей из Вирджинского политехнического института представила на конференции ICLR 2025 новую архитектуру, получившую название eQMARL (Entangled Quantum Multi-Agent Reinforcement Learning). Их работа предлагает принципиально иной способ организации сотрудничества в цифровых системах. Вместо того чтобы пересылать гигабайты телеметрии, агенты используют ресурс квантовой запутанности для синхронизации своих нейросетей. Это позволяет добиться более высокой эффективности обучения при радикальном снижении объема передаваемых данных и вычислительной нагрузки на центр.