IonQ、画像分類と3D物体検出のための量子機械学習アプリケーションでHyundaiと共同

 自動車メーカーが、自動走行車や半自動走行車を実現するためには、計算能力の大幅な向上が必要であることはご存じの通り。本格的な量子コンピュータを、自動車に搭載することは何十年も先の話だが、それでも、量子コンピュータは自動車関連の様々な機械学習アプリケーションにおいて、機械学習モデルの学習を加速させる大きな可能性を秘めている。機械学習モデルの「学習」は最も計算量の多いものである。機械学習において最も計算量の多い作業であり、潜在的な状況の大規模なデータセットをモデルに与え、高度なアルゴリズムを用いて、画像中の特徴を認識するのに使用できる数学的モデルを作成することからなっている。



Example of a Neural Network that Can Distinguish Between a Stop Sign versus a Yield Sign in a Picture


 IonQとHyundaiは最新プロジェクトとして、機械学習モデルの作成を支援していく。Hyundaiの量子コンピュータ「Aria」を使用して、移動中によく見られる43種類の道路標識を分類するためのものだ。


 モデルの学習は特に自動車内で行われるものではない。一度モデルを作成し、車載カメラからの入力を受け、画像内に道路標識があるかどうかを判断する車載クラシックコンピュータで使用可能になる。


 スター時には、IonQのAriaプロセッサを使ってモデルを作成する、その後、Hyundaiのテスト環境に持ち込み、実世界のさまざまなシナリオをシミュレートする予定だ。長期的には、システムが歩行者や自転車を認識できるように、より一般的な3Dオブジェクト検出を含む研究へと拡張していくだろう。IonQがこのプロジェクトで、画像を量子状態にエンコードするアルゴリズムは、画期的なものになると述べている。


 この件は、IonQがHyundaiと発表した今年2つ目の量子コンピューティングに関わるプロジェクトだ。1月には、電池の化学的性質を改善するために量子コンピューティングを利用する研究を発表している。IonQが発表したHyundaiとの新しい量子機械学習プロジェクトに関するニュースリリースは、こちらから確認できる。



(翻訳:Hideki Hayashi)

提供:Quantum Computing Report

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