SAN SEBASTIÁN, HISZPANIA – 16 sierpnia 2022 r. – Obliczenia wieloświatowe, firma zajmująca się rozwiązaniami do obliczeń kwantowych, oraz IKERLAN, centrum wartości transferu technologii do przemysłu, opublikowało wyniki wspólnego badania, w którym wykryto defekty w wyprodukowanych częściach samochodowych poprzez klasyfikację obrazu za pomocą kwantowych systemów sztucznego widzenia.
Zespół badawczy opracował ulepszoną kwantowo metodę jądra do klasyfikacji na uniwersalnych komputerach kwantowych opartych na bramkach, a także algorytm klasyfikacji kwantowej na wyżarzaczu kwantowym. Naukowcy odkryli, że oba algorytmy przewyższają popularne metody klasyczne w identyfikacji odpowiednich obrazów i dokładnej klasyfikacji defektów produkcyjnych.
„Według naszej najlepszej wiedzy, badania te stanowią pierwsze wdrożenie wizji komputera kwantowego dla istotnego problemu na linii produkcyjnej”, powiedział Ion Etxeberria, dyrektor generalny IKERLAN. „To wspólne badanie potwierdziło korzyści płynące z zastosowania metod kwantowych w rzeczywistych wyzwaniach przemysłowych. Jesteśmy głęboko przekonani, że obliczenia kwantowe odegrają kluczową rolę w dostarczaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w szczególnie złożonych scenariuszach”.
„Uczenie maszynowe kwantowe znacząco zmieni branżę motoryzacyjną i produkcyjną” – powiedział dr Roman Orus, dyrektor naukowy w Multiverse Computing. „Cieszymy się, że możemy być świadkami wartości wczesnych zastosowań obliczeń kwantowych, takich jak sztuczna wizja kwantowa, i cieszymy się, że możemy wejść w nową erę uczenia maszynowego wraz z myślącymi przyszłościowo partnerami, takimi jak IKERLAN, ponieważ technologia kwantowa wciąż się rozwija”.
Współautor artykułu, zatytułowany „Sztuczna wizja kwantowa do wykrywania defektów w produkcji”, pokazuje przykłady obrazów analizowanych przez algorytmy kwantowe i szczegółowo opisuje kontekst, metryki i metody stosowane przez badaczy i można go pobrać tutaj.
