Квантовая модель IonQ улучшает анализ спутниковых снимков в сложных условиях

Исследовательская команда из IonQ испытала квантовую генеративную модель на спутниковых радарных изображениях. На наиболее сложных данных она превосходила два традиционных метода в выявлении изменений на поверхности. Однако при более благоприятной статистике это преимущество исчезало.

Для проведения экспериментов использовались квантовая модель QCBM и данные спутников Capella Space. Часть вычислений осуществлялась на процессорах IonQ Forte и Forte Enterprise. Основное внимание уделялось анализу SAR-снимков авиабазы Мирамар и извержению вулкана Питон-де-ла-Фурнез.

Одной из проблем обработки высокоразрешающих радарных снимков является разреженная статистика пикселей. Квантовая модель генерировала недостающую статистику, что позволило ей показать превосходство на сложных данных. На авиабазе Мирамар квантовая модель обеспечила F1-показатель 0,32, в то время как классические методы достигли 0,16 и 0,24.

После предварительной обработки, которая улучшила распределение пикселей для классических методов, результаты выровнялись до примерно 0,55-0,56. На данных вулканического извержения все три подхода достигли максимума около 0,66. Авторы отмечают, что квантовый подход полезен в сценариях с разреженной статистикой, где традиционные методы испытывают трудности.

В дальнейшем IonQ планирует расширить эксперименты, применяя квантовые модели для мониторинга инфраструктуры, стихийных бедствий и оборонных задач. В сентябре компания объявила о планах разместить 256-кубитную систему Superion 256 в NVIDIA Accelerated Quantum Research Center для изучения гибридных вычислительных систем.