Квантовая модель IonQ: новое слово в анализе спутниковых снимков

Специалисты из IonQ провели испытания квантовой генеративной модели на реальных спутниковых радарных данных, стремясь улучшить выявление изменений на поверхности Земли. Квантовая модель показала себя эффективнее двух традиционных методов при анализе сложных данных, хотя при обычных условиях её преимущество нивелировалось.

Для проведения исследований использовалась квантовая генеративная модель QCBM с данными со спутников Capella Space. Расчёты выполнялись на квантовых процессорах IonQ Forte и Forte Enterprise, что позволило анализировать SAR-изображения с разрешением 1,2 м, включая снимки авиабазы Мирамар и данные вулкана Питон-де-ла-Фурнез.

Одной из главных сложностей работы с высокоразрешающими снимками является разреженная статистика пикселей. Классические методы основываются на значениях с двух снимков, но на субметровых данных распределение становится неравномерным, что затрудняет оценку фона. Предварительная обработка данных часто приводит к потере деталей, что квантовая модель стремится избежать.

QCBM генерировала недостающую статистику, что позволило ей добиться F1-score 0,32 на сложных данных авиабазы Мирамар, в то время как классические методы демонстрировали 0,16 и 0,24. На идеальном симуляторе показатель квантовой модели достигал 0,41, однако после предобработки результаты всех методов выровнялись до 0,55-0,56.

На данных извержения вулкана все методы показали схожие результаты — около 0,66. Исследователи делают вывод, что квантовая модель наиболее эффективна в условиях разреженной и негауссовой статистики, где традиционные методы недостаточны.

Ещё одно ограничение квантового подхода — необходимость обучения модели для каждой пары снимков. В дополнительном эксперименте QCBM успешно перенесли с одного участка на другой без повторного обучения, превзойдя классические методы. IonQ планирует развивать квантовые модели для мониторинга инфраструктуры и стихийных бедствий.

В сентябре IonQ объявила о планах по внедрению системы Superion 256 в NVIDIA Accelerated Quantum Research Center для изучения возможностей гибридных квантово-классических систем.