“本源悟空”科研團隊加速拓展量子人工智能場景應用
(資料圖片僅供參考)
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據、復雜優化問題時，常面臨計算復雜度指數級增長的瓶頸。而量子計算憑借疊加態與糾纏態特性，在并行計算、全局優化等任務中具備天然優勢，二者的互補性為突破傳統算力限制提供了全新路徑。
本源量子科研團隊研發的量子神經網絡圖像識別算法，在復雜圖像識別任務中的效率與穩定性均顯著優于傳統模型。科研團隊由此進一步向醫療健康領域拓展量子人工智能應用場景，以“本源悟空”作為計算后端，重點攻關量子人工智能在核磁共振(MRI)圖像重建領域的應用。傳統MRI成像技術受限于經典計算機算力，存在成像速度慢、圖像質量與加速效率難以平衡的臨床痛點。量子人工智能的介入，通過量子經典混合神經網絡架構對MRI原始數據進行高效重構，可顯著提升圖像重建精度。
“量子人工智能并非簡單的技術疊加，而是通過底層邏輯重構，為復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，能顯著提升乳腺鉬靶圖像篩查精度，有效輔助醫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”已實現人工智能大模型微調、圖像識別、醫療影像分析等量子人工智能場景應用。未來，科研團隊將加速構建量子計算與人工智能融合的產業應用生態。
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