Computertechnologie: Quantencomputing zur Verkehrsschilder-Erkennung
27 Juni, 2022
Die automatische Verkehrsschilder-Erkennung ist heutzutage noch ein Glücksspiel in modernen Autos. Quantencomputing
könnte zur Präzisierung beitragen. Der koreanische Fahrzeugkonzern Hyundai und Kooperationspartner IonQ nutzen die neue Computertechnologie zur Objekterkennung. Dabei steht die Erkennung und Klassifizierung von 3D-Objekten für künftige Mobilitätslösungen im Fokus.
Die Klassifizierung von Bildern zu einer bestimmten Kategorie und die 3D-Objekterkennung sind grundlegende Schritte auf dem Weg zur nächsten Generation von Mobilitätslösungen, insbesondere autonomer Fahrzeuge.
Autobauer Hyundai und Kooperationspartner IonQ versuchen gemeinsam, die Rechenfunktionalität von Quantencomputern durch effizienteres maschinelles Lernen zu verbessern, da diese enorme Datenmengen schneller und genauer verarbeiten können als klassische Systeme.
Das Unternehmen IonQ hat bei der Kodierung von Bildelementen in Quantenzustände einen Durchbruch erzielt, indem sich durch den Einsatz von Quantenprozessoren bereits 43 Arten von Straßenschildern klassifizieren lassen.
In der nächsten Phase des Projekts wollen beide Unternehmen die gewonnenen Daten aus den maschinellen Lernprozessen von IonQ auf die Testumgebung von Hyundai anwenden und verschiedene reale Szenarien simulieren.
Im Rahmen dieses Projekts strebst das Kooperationspaar neben der Entwicklung von Quantentechnologien für die herausfordernde Aufgabe der 3D-Objekterkennung wie beispielsweise Straßenschildern außerdem die Erkennung von Fußgängern und Radfahrern an.
Bei der Objekterkennung kommt der neueste Quantencomputer von IonQ zum Einsatz, IonQ Aria, der eine effizientere Verarbeitung bei geringeren Kosten ermöglichen und zur Entwicklung von sichereren, intelligenteren Mobilitätslösungen in der Zukunft beitragen soll.
Mit 20 algorithmischen Qubits (kleinste Rechen- und Informationseinheit eines Quantencomputers) gilt IonQ Aria als der leistungsstärkste Quantencomputer der Branche, der auf anwendungsorientierten Standard-Benchmarks basiert.
Mithilfe von Quantencomputern soll darüberhinaus auch die Qualität von Lithiumbatterien der nächsten Generation erheblich verbessert werden.
mid/wal
Die Klassifizierung von Bildern zu einer bestimmten Kategorie und die 3D-Objekterkennung sind grundlegende Schritte auf dem Weg zur nächsten Generation von Mobilitätslösungen, insbesondere autonomer Fahrzeuge.
Autobauer Hyundai und Kooperationspartner IonQ versuchen gemeinsam, die Rechenfunktionalität von Quantencomputern durch effizienteres maschinelles Lernen zu verbessern, da diese enorme Datenmengen schneller und genauer verarbeiten können als klassische Systeme.
Das Unternehmen IonQ hat bei der Kodierung von Bildelementen in Quantenzustände einen Durchbruch erzielt, indem sich durch den Einsatz von Quantenprozessoren bereits 43 Arten von Straßenschildern klassifizieren lassen.
In der nächsten Phase des Projekts wollen beide Unternehmen die gewonnenen Daten aus den maschinellen Lernprozessen von IonQ auf die Testumgebung von Hyundai anwenden und verschiedene reale Szenarien simulieren.
Im Rahmen dieses Projekts strebst das Kooperationspaar neben der Entwicklung von Quantentechnologien für die herausfordernde Aufgabe der 3D-Objekterkennung wie beispielsweise Straßenschildern außerdem die Erkennung von Fußgängern und Radfahrern an.
Bei der Objekterkennung kommt der neueste Quantencomputer von IonQ zum Einsatz, IonQ Aria, der eine effizientere Verarbeitung bei geringeren Kosten ermöglichen und zur Entwicklung von sichereren, intelligenteren Mobilitätslösungen in der Zukunft beitragen soll.
Mit 20 algorithmischen Qubits (kleinste Rechen- und Informationseinheit eines Quantencomputers) gilt IonQ Aria als der leistungsstärkste Quantencomputer der Branche, der auf anwendungsorientierten Standard-Benchmarks basiert.
Mithilfe von Quantencomputern soll darüberhinaus auch die Qualität von Lithiumbatterien der nächsten Generation erheblich verbessert werden.
mid/wal
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