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Vorteil: Quantenrechnen Quantencomputing für die Fehlererkennung in der Fertigungsstraße

Quelle: Pressemitteilung Multiverse Computing |

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Das spanische Startup für Quantencomputing Multiverse Computing und das Technologieforschungszentrum Ikerlan haben am Dienstag dieser Woche Forschungsergebnisse bekannt gegeben, die zeigen, dass Bildverarbeitungssysteme auf Quantencomputern bei der Erkennung von Defekten besser abschneiden können als herkömmliche Systeme.

Beispiel für die verschiedenen Kontrastverstärkungstechniken, die verwendet werden, zusammen mit der Transformation, die jede von ihnen auf das Histogramm des Bildes ausübt. Die Bilder sind Bestandteil der Studie.
Beispiel für die verschiedenen Kontrastverstärkungstechniken, die verwendet werden, zusammen mit der Transformation, die jede von ihnen auf das Histogramm des Bildes ausübt. Die Bilder sind Bestandteil der Studie.
(Bild: Quantum artficial vision for defect detection in manufacturing)

Es geht um Defekte bei der Herstellung von Autos, beziehungsweise von Bildern aus den Fertigungsstraßen. Multiverse Computing und Ikerlan, ein Zentrum für Technologietransfer, das der Industrie einen wettbewerbsfähigen Mehrwert bieten will, haben nun eine gemeinsame Forschungsarbeit veröffentlicht, die Defekte in produzierten Autoteilen mittels Bildklassifizierung durch künstliche Intelligenz untersucht und die Ergebnisse klassischer Computer mit denen von Quantencomutern verglichen.

Das Forschungsteam entwickelte eine quantenverstärkte Kernel-Methode für die Klassifizierung auf Universal-Gate-basierten Quantencomputern sowie einen Quantenklassifizierungsalgorithmus auf einem Quanten-Temperiergerät. Die Forscher fanden heraus, dass beide Algorithmen herkömmliche klassische Methoden bei der Identifizierung relevanter Bilder und der genauen Klassifizierung von Fertigungsfehlern übertrafen.

Ion Etxeberria, CEO von Ikerlan, erläutert: „Soweit wir wissen, ist dies die erste Implementierung von Quantencomputer-Vision für ein relevantes Problem in einer Produktionslinie. Diese gemeinschaftliche Studie bestätigt die Vorteile der Anwendung von Quantenmethoden auf reale industrielle Herausforderungen.“ Er folgert: „Wir sind fest davon überzeugt, dass Quantencomputing eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung von KI-basierten Lösungen für besonders komplexe Szenarien spielen wird.“

Sein Mitstreiter, Roman Orus, Chief Scientific Officer bei Multiverse Computing, ergänzt: „Das maschinelle Lernen mit Quanten wird die Automobil- und Fertigungsindustrie erheblich verändern. Wir freuen uns, den Wert früher Anwendungen des Quantencomputins, wie das künstliche Sehen mit Quanten, bereits heute demonstrieren zu können, und mit Partnern wie Ikerlan in eine neue Ära des Maschinellen Lernens einzutreten, während die Quantentechnologie weiter voranschreitet.“

Die Originalpublikation

Daniel Guijo, Victor Onofre, Gianni Del Bimbo, Samuel Mugel, Daniel Estepa, Xabier De Carlos, Ana Adell, Aizea Lojo, Josu Bilbao, Roman Oru: „Quantum artificial vision for defect detection in manufacturing“, arXiv:2208.04988 . Der Bericht steht zum kostenfreien Download und Lesen bereit.

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