量子計(jì)算與人工智能的融合,被視為下一代計(jì)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(shí),常面臨計(jì)算復(fù)雜度指數(shù)級(jí)增長的瓶頸。而量子計(jì)算憑借疊加態(tài)與糾纏態(tài)特性,在并行計(jì)算、全局優(yōu)化等任務(wù)中具備天然優(yōu)勢,二者的互補(bǔ)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(tuán)隊(duì)研發(fā)的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別算法,在復(fù)雜圖像識(shí)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(tuán)隊(duì)由此進(jìn)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(jì)算后端,重點(diǎn)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(jì)算機(jī)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(diǎn)。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(duì)MRI原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)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(jì)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(shí)現(xiàn)人工智能大模型微調(diào)、圖像識(shí)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(tuán)隊(duì)將加速構(gòu)建量子計(jì)算與人工智能融合的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用生態(tài)。
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