L'informatique multivers et IKERLAN détectent les défauts de fabrication avec Quantum Computing Vision

SAN SEBASTIAN, ESPAGNE – 16 août 2022 – Informatique multivers, une entreprise de solutions d'informatique quantique, et IKERLAN, un centre de transfert de technologie à l'industrie, a publié les résultats d'une étude de recherche conjointe qui a détecté des défauts dans des pièces automobiles fabriquées via la classification d'images par des systèmes de vision artificielle quantique.

L'équipe de recherche a développé une méthode de noyau amélioré quantique pour la classification sur des ordinateurs quantiques universels à porte ainsi qu'un algorithme de classification quantique sur un recuit quantique. Les chercheurs ont découvert que les deux algorithmes surpassaient les méthodes classiques courantes dans l'identification des images pertinentes et la classification précise des défauts de fabrication.

« À notre connaissance, cette recherche représente la première mise en œuvre de la vision par ordinateur quantique pour un problème pertinent dans une chaîne de production », a déclaré Ion Etxeberria, PDG d'IKERLAN. « Cette étude collaborative a confirmé les avantages de l'application des méthodes quantiques aux défis industriels du monde réel. Nous croyons fermement que l'informatique quantique jouera un rôle clé dans la fourniture de solutions basées sur l'IA pour des scénarios particulièrement complexes.

"L'apprentissage automatique quantique va considérablement perturber les industries automobile et manufacturière", a déclaré Roman Orus, Ph.D., directeur scientifique de Multiverse Computing. "Nous sommes ravis de constater la valeur des premières applications de l'informatique quantique aujourd'hui, telles que la vision artificielle quantique, et ravis d'entrer dans une nouvelle ère d'apprentissage automatique aux côtés de partenaires avant-gardistes comme IKERLAN alors que la technologie quantique continue de progresser."

L'article co-écrit, intitulé "Vision artificielle quantique pour la détection des défauts dans la fabrication", montre des exemples d'images analysées par les algorithmes quantiques et détaille le contexte, les mesures et les méthodes utilisées par les chercheurs et peut être téléchargé. ici.