合肥本源量子計算科技有限責任公司（本源量子）のチームが独自に研究開発した量子機械学習フレームワーク「VQNet」に基づき設計した量子敵対的生成ネットワーク（QGAN）は、人の顔の修復などの画像処理に用いることができる。従来のコンピュータと比べると、量子コンピュータは画像処理時間において指数関数的に向上し、空間上で処理するデータ量もそれにつれて指数関数的に増加する。その応用体験が5日に正式にリリースされた。

　研究開発者はQGANを使い、画像修復面の応用例を実現した。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分野で従来のコンピュータより速度と空間における優位性を示し、超伝導量子ビット技術に基づく量子機械学習の学習の実現可能性を証明し、量子分野で重要な一歩を踏み出した。

　


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