Квантовая модель IonQ превосходит классические методы на сложных спутниковых данных

Компания IonQ провела тестирование своей квантовой генеративной модели на радарных снимках, полученных со спутников. На сложных данных модель превосходила традиционные подходы в распознавании изменений на поверхности. Однако, когда статистика данных была более благоприятной, преимущество квантового подхода исчезало.

Для экспериментов использовалась квантовая модель QCBM и данные от Capella Space. Часть расчетов выполнялась на процессорах IonQ Forte и Forte Enterprise. Анализ проводился на снимках авиабазы Мирамар и данных об извержении вулкана Питон-де-ла-Фурнез.

Проблема с радарными снимками высокого разрешения заключается в разреженной статистике пикселей. В классических методах фон оценивается по двум изображениям, но при недостатке наблюдений точность снижается. Квантовая модель QCBM генерирует недостающую статистику, что улучшает оценку фона.

На данных авиабазы Мирамар квантовая модель показала F1-score 0,32, превзойдя классические методы с результатами 0,16 и 0,24. Симулятор показал результат 0,41, но после предобработки разница между методами почти исчезла. На данных вулкана все подходы достигли результата около 0,66.

Квантовый подход оказался ценным на изображениях с неравномерной статистикой, где классическим методам не хватает данных. Однако, модель требует обучения для каждой пары снимков. В экспериментах удалось перенести модель с одного участка авиабазы на другой, но результат был предварительным.

IonQ планирует продолжать исследования в области мониторинга инфраструктуры, стихийных бедствий и оборонных задач с использованием квантовых технологий. В сентябре компания объявила о планах разместить 256-кубитную систему в центре NVIDIA для исследований гибридных систем.