Мы всё ещё на ECCV: репортаж с воркшопа о квантовых вычислениях в компьютерном зрении
Наш коллега Александр Шишеня посетил воркшоп 3rd Workshop on Quantum Computer Vision and Machine Learning (QCVML) и рассказал, что там было интересного.
Начали с хорошего введения в квантовые вычисления от исследователя в Университете Зигена Natacha Kuete Meli. Впоследствии удалось пообщаться с ней лично, и она подтвердила описанные здесь выводы.
Вкратце идея в том, чтобы создать квантовую систему, состояние которой — решение целевой задачи. Сама система описывается уравнением Шредингера, соответственно и круг решаемых задач ограничен теми, которые вписываются в эту модель.
А вписывается в неё, например, дискретная (бинарная) квадратичная оптимизация или задача о назначениях — о ней в основном и рассказывали.
Всё это относится к адиабатическим квантовым вычислениям. В качестве ячеек памяти у нас кубиты (например, спин иона). Они вообще находятся в суперпозиции состояний, но при замере схлопываются в 0 или 1 — отсюда и бинарная оптимизация. К компьютерному зрению такой подход напрямую отношения не имеет.
Но есть ещё gate quantum computing. Здесь состояние кубита описывается амплитудами вероятности, что потенциально позволяет кодировать гораздо больше информации и решать в том числе задачи компьютерного зрения. Правда, чтобы получить информацию о состоянии, квантовую схему приходится запускать и измерять много раз: чем больше, тем точнее оценка. Пока практического применения в CV у этого подхода нет, но Natacha уверена, что в будущем квантовые вычисления найдут там своё место.
Затем выступали ребята из eleQtron — они выпускают квантовый компьютер на
Наш коллега Александр Шишеня посетил воркшоп 3rd Workshop on Quantum Computer Vision and Machine Learning (QCVML) и рассказал, что там было интересного.
Начали с хорошего введения в квантовые вычисления от исследователя в Университете Зигена Natacha Kuete Meli. Впоследствии удалось пообщаться с ней лично, и она подтвердила описанные здесь выводы.
Вкратце идея в том, чтобы создать квантовую систему, состояние которой — решение целевой задачи. Сама система описывается уравнением Шредингера, соответственно и круг решаемых задач ограничен теми, которые вписываются в эту модель.
А вписывается в неё, например, дискретная (бинарная) квадратичная оптимизация или задача о назначениях — о ней в основном и рассказывали.
Всё это относится к адиабатическим квантовым вычислениям. В качестве ячеек памяти у нас кубиты (например, спин иона). Они вообще находятся в суперпозиции состояний, но при замере схлопываются в 0 или 1 — отсюда и бинарная оптимизация. К компьютерному зрению такой подход напрямую отношения не имеет.
Но есть ещё gate quantum computing. Здесь состояние кубита описывается амплитудами вероятности, что потенциально позволяет кодировать гораздо больше информации и решать в том числе задачи компьютерного зрения. Правда, чтобы получить информацию о состоянии, квантовую схему приходится запускать и измерять много раз: чем больше, тем точнее оценка. Пока практического применения в CV у этого подхода нет, но Natacha уверена, что в будущем квантовые вычисления найдут там своё место.
Затем выступали ребята из eleQtron — они выпускают квантовый компьютер на