Hyundai Motor Company и американский стартап IonQ объявили о новом проекте квантовых вычислений. Партнеры решили использовать квантовое машинное обучение для классификации изображений, обнаружения и распознавания трехмерных объектов — все это пригодится для будущих автономных автомобилей. Преимущества квантовых алгоритмов в нейронных сетях очевидны — это удешевление вычислений и увеличение скорости работы в сотни, а то и тысячи раз.
Hyundai уже использует квантовые компьютеры IonQ для расчета структуры и энергии оксида лития — это первый совместный проект компаний, о котором было объявлено в январе этого года. Американский стартап строит квантовые компьютеры на ионных ловушках, которые удерживают изолированные ионы иттербия в магнитном поле, и, например, его IonQ Aria с 20 алгоритмическими кубитами является самым мощным в отрасли.
Aria позволяет выполнить эталонную квантовую схему с более чем 400 вентилями и обеспечивает высокую точность вычислений. Используя передовые методы кодирования изображений в квантовые состояния, IonQ обучил нейронную сеть классифицировать 43 типа дорожных знаков, и теперь эти данные будут загружены в тестовую среду Hyundai для моделирования различных сценариев вождения в реальном мире.
В будущем появятся более сложные квантовые алгоритмы, способные обнаруживать и распознавать пешеходов и велосипедистов. Все это, несомненно, пригодится для дронов. Однако у технологии квантового машинного обучения есть и другие применения. Например, квантовый голосовой помощник будет готов ответить на вопрос еще до того, как услышит конец фразы — и это сделает его по-настоящему полноценным собеседником.
Автомобили с самой дружелюбной электроникой
