 Партнери вирішили задіяти квантове машинне навчання для класифікації зображень, виявлення та розпізнавання тривимірних об’єктів — все це стане у нагоді майбутнім автономним автомобілям. Переваги квантових алгоритмів у нейромережах очевидні – це зниження вартості обчислень та збільшення швидкості роботи в сотні, а то й тисяч разів. Hyundai вже використовує квантові комп’ютери IonQ для розрахунку структури та енергії оксиду літію – це перший спільний проект компаній, анонсований у січні цього року. Американський стартап будує квантові комп’ютери на іонних пастках, що утримують ізольовані іони ітербію в магнітному полі, і, наприклад, його IonQ Aria на 20 алгоритмічних кубітах є найпотужнішим у галузі. Aria дозволяє виконувати еталонний квантовий ланцюг з більш ніж 400 вентилями та забезпечує високу точність розрахунків. Використовуючи перспективні методи кодування зображень у квантових станах, IonQ навчила нейромережу класифікувати 43 типи дорожніх знаків, і тепер ці дані будуть завантажені в тестове середовище Hyundai для моделювання різних сценаріїв водіння в реальному світі. У майбутньому з’являться складніші квантові алгоритми, здатні виявляти та розпізнавати пішоходів та велосипедистів. Все це безперечно знадобиться безпілотникам. Однак у технології квантового машинного навчання є й інші сфери застосування. Читайте також: Стало відомо, як їздити в Іспанії на авто з українськими номерами Наприклад, квантовий голосовий помічник буде готовий відповісти на запитання ще до того, як почує кінець фрази — і це зробить його повноцінним співрозмовником. |
04-22-2022, 22:41
Джерело: bizua.org
Переглядів: 213
Читайте також:
Шановний відвідувач, Ви зайшли на сайт як незареєстрований користувач. Ми рекомендуємо Вам зареєструватись або зайти на сайт під своїм ім'ям.