本源量子チームが獨(dú)自に研究開発した量子機(jī)械學(xué)習(xí)フレームワーク「VQNet」に基づき設(shè)計(jì)した量子敵対的生成ネットワーク（QGAN）は、人の顔の修復(fù)などの畫像処理に用いることができる。従來(lái)のコンピュータと比べると、量子コンピュータは畫像処理時(shí)間において指數(shù)関數(shù)的に向上し、空間上で処理するデータ量もそれにつれて指數(shù)関數(shù)的に増加する。その応用體験は5日に正式にリリースされた?？萍既?qǐng)?bào)が伝えた。

研究開発者はQGANを使い、畫像修復(fù)面の応用例を?qū)g現(xiàn)した。量子コンピュータの敵対的生成ネットワークが人の顔修復(fù)分野で従來(lái)のコンピュータより速度と空間における優(yōu)位性を示し、超伝導(dǎo)量子ビット技術(shù)に基づく量子機(jī)械學(xué)習(xí)の學(xué)習(xí)の実現(xiàn)可能性を証明し、量子分野で重要な一歩を踏み出した。

同アルゴリズムのエンジニアは「分かりやすく言えば、マスク著用時(shí)に顔認(rèn)証が必要な保安検査を通過(guò)する場(chǎng)合、量子計(jì)算に基づくこのアルゴリズムがビッグデータ解析と畫像修復(fù)を総合すれば、マスクに隠された顔の部分も認(rèn)識(shí)できる」と説明した。（提供/人民網(wǎng)日本語(yǔ)版?編集/YF）