サンセバスチャン、スペイン – 16 年 2022 月 XNUMX 日 – マルチバースコンピューティング、量子コンピューティング ソリューション企業、および イケラン産業への技術移転価値の中心である は、量子人工視覚システムによる画像分類を介して製造された自動車部品の欠陥を検出した共同研究の結果を発表しました。
研究チームは、ユニバーサルゲートベースの量子コンピューターでの分類のための量子強化カーネル法と、量子アニーラーでの量子分類アルゴリズムを開発しました。 研究者は、関連する画像の識別と製造上の欠陥の正確な分類において、両方のアルゴリズムが一般的な従来の方法よりも優れていることを発見しました。
「私たちの知る限りでは、この研究は、製造生産ラインにおける関連する問題に対する量子コンピューター ビジョンの最初の実装を表しています」と、IKERLAN の CEO である Ion Etxeberria は述べています。 「この共同研究により、現実世界の産業課題に量子手法を適用する利点が確認されました。 特に複雑なシナリオに AI ベースのソリューションを提供する上で、量子コンピューティングが重要な役割を果たすと確信しています。」
マルチバース コンピューティングの最高科学責任者である Roman Orus 博士は、次のように述べています。 「私たちは、量子人工視覚など、今日の量子コンピューティングの初期のアプリケーションの価値を目にすることができてうれしく思います。また、量子技術が進歩し続けるにつれて、IKERLAN のような先見の明のあるパートナーと共に、機械学習の新しい時代に入ることに興奮しています。」
「製造における欠陥検出のための量子人工視覚」というタイトルの共同執筆論文は、量子アルゴリズムによって分析された画像の例を示し、研究者が使用したコンテキスト、メトリック、および方法をさらに詳しく説明しており、ダウンロードできます。 こちら.
