本源量子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。その応用体験は5日に正式にリリースされた。科技日報が伝えた。

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。

同アルゴリズムのエンジニアは「分かりやすく言えば、マスク着用時に顔認証が必要な保安検査を通過する場合、量子計算に基づくこのアルゴリズムがビッグデータ解析と画像修復を総合すれば、マスクに隠された顔の部分も認識できる」と説明した。（提供/人民網日本語版・編集/YF）