“本源悟空”科研團隊加速拓展量子人工智能場景應(yīng)用 看點
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量子計算與人工智能的融合，被視為下一代計算革命的重要方向。人工智能在處理高維數(shù)據(jù)、復(fù)雜優(yōu)化問題時，常面臨計算復(fù)雜度指數(shù)級增長的瓶頸。而量子計算憑借疊加態(tài)與糾纏態(tài)特性，在并行計算、全局優(yōu)化等任務(wù)中具備天然優(yōu)勢，二者的互補性為突破傳統(tǒng)算力限制提供了全新路徑。
本源量子科研團隊研發(fā)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別算法，在復(fù)雜圖像識別任務(wù)中的效率與穩(wěn)定性均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型。科研團隊由此進一步向醫(yī)療健康領(lǐng)域拓展量子人工智能應(yīng)用場景，以“本源悟空”作為計算后端，重點攻關(guān)量子人工智能在核磁共振(MRI)圖像重建領(lǐng)域的應(yīng)用。傳統(tǒng)MRI成像技術(shù)受限于經(jīng)典計算機算力，存在成像速度慢、圖像質(zhì)量與加速效率難以平衡的臨床痛點。量子人工智能的介入，通過量子經(jīng)典混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對MRI原始數(shù)據(jù)進行高效重構(gòu)，可顯著提升圖像重建精度。
“量子人工智能并非簡單的技術(shù)疊加，而是通過底層邏輯重構(gòu)，為復(fù)雜問題提供全新解決范式。”安徽省量子計算工程研究中心副主任趙雪嬌介紹，以乳腺癌鉬靶檢測為例，通過量子計算與人工智能的深度融合技術(shù)，能顯著提升乳腺鉬靶圖像篩查精度，有效輔助醫(yī)生提高乳腺癌篩查效率，降低誤診率和漏診率。
趙雪嬌表示，“本源悟空”已實現(xiàn)人工智能大模型微調(diào)、圖像識別、醫(yī)療影像分析等量子人工智能場景應(yīng)用。未來，科研團隊將加速構(gòu)建量子計算與人工智能融合的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用生態(tài)。
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