Multiverse Computing и IKERLAN обнаруживают дефекты в производстве с помощью Quantum Computing Vision

САН-СЕБАСТИАН, ИСПАНИЯ – 16 августа 2022 г. – Мультивселенные, компания, занимающаяся решениями для квантовых вычислений, и ИКЕРЛАН, центр по передаче технологий в промышленность, опубликовал результаты совместного исследования, в ходе которого были обнаружены дефекты в изготовленных автомобильных деталях с помощью классификации изображений с помощью квантовых систем искусственного зрения.

Исследовательская группа разработала квантово-расширенный ядерный метод для классификации на универсальных квантовых компьютерах на основе вентилей, а также алгоритм квантовой классификации на квантовом отжиге. Исследователи обнаружили, что оба алгоритма превосходят обычные классические методы в идентификации релевантных изображений и точной классификации производственных дефектов.

«Насколько нам известно, это исследование представляет собой первую реализацию квантового компьютерного зрения для решения актуальной проблемы на производственной линии», — сказал Ион Эчеберриа, генеральный директор IKERLAN. «Это совместное исследование подтвердило преимущества применения квантовых методов для решения реальных промышленных задач. Мы твердо верим, что квантовые вычисления будут играть ключевую роль в предоставлении решений на основе ИИ для особо сложных сценариев».

«Квантовое машинное обучение значительно изменит автомобильную и обрабатывающую промышленность, — сказал Роман Орус, доктор философии, главный научный сотрудник Multiverse Computing. «Мы рады видеть ценность первых приложений квантовых вычислений сегодня, таких как квантовое искусственное зрение, и рады вступить в новую эру машинного обучения вместе с дальновидными партнерами, такими как IKERLAN, по мере того, как квантовые технологии продолжают развиваться».

В соавторской статье под названием «Квантовое искусственное зрение для обнаружения дефектов в производстве» показаны примеры изображений, проанализированных с помощью квантовых алгоритмов, и более подробно описаны контекст, метрики и методы, используемые исследователями, и ее можно загрузить. здесь.