SAN SEBASTIÁN, İSPANYA – 16 Ağustos 2022 – Çoklu Evren Hesaplama, bir kuantum bilgi işlem çözümleri şirketi ve İKERLANSanayiye teknoloji transfer değerinde bir merkez olan , kuantum yapay görme sistemleri ile görüntü sınıflandırma yoluyla üretilen araba parçalarındaki kusurları tespit eden ortak bir araştırma çalışmasının sonuçlarını yayınladı.
Araştırma ekibi, evrensel kapı tabanlı kuantum bilgisayarlarda sınıflandırma için kuantum ile güçlendirilmiş bir çekirdek yöntemi ve bir kuantum tavlayıcı üzerinde bir kuantum sınıflandırma algoritması geliştirdi. Araştırmacılar, her iki algoritmanın da ilgili görüntülerin tanımlanmasında ve üretim hatalarının doğru sınıflandırılmasında yaygın klasik yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini buldu.
IKERLAN CEO'su Ion Etxeberria, "Bildiğimiz kadarıyla, bu araştırma, bir üretim üretim hattındaki ilgili bir sorun için kuantum bilgisayar vizyonunun ilk uygulamasını temsil ediyor" dedi. "Bu ortak çalışma, kuantum yöntemlerini gerçek dünyadaki endüstriyel zorluklara uygulamanın faydalarını doğruladı. Kuantum hesaplamanın özellikle karmaşık senaryolara yapay zeka tabanlı çözümler sağlamada önemli bir rol oynayacağına kuvvetle inanıyoruz.”
Multiverse Computing Baş Bilimsel Sorumlusu Roman Orus, "Kuantum makine öğrenimi, otomotiv ve imalat endüstrilerini önemli ölçüde bozacak" dedi. “Kuantum yapay görme gibi erken dönem kuantum hesaplama uygulamalarının değerine tanık olmaktan memnuniyet duyuyoruz ve kuantum teknolojisi ilerlemeye devam ederken IKERLAN gibi ileri görüşlü ortaklarla birlikte yeni bir makine öğrenimi çağına girmekten heyecan duyuyoruz.”
"Üretimde kusur tespiti için kuantum yapay görme" başlıklı ortak yazar makale, kuantum algoritmaları tarafından analiz edilen görüntülerin örneklerini gösterir ve araştırmacılar tarafından kullanılan bağlam, ölçümler ve yöntemleri daha ayrıntılı olarak gösterir ve indirilebilir. okuyun.
