量子计算处理人像获指数级加速 量子计算行业发展趋势预测

量子计算处理人像获指数级加速

据了解，本源量子团队基于自主研发的量子机器学习框架VQNet，设计实现的量子生成对抗网络(QGAN)可用于图像处理领域，比如人像的修复。与经典计算机相比，量子计算处理图像在时间上具有指数级提升，在空间上处理的数据量也将随之呈指数级增加。其应用体验于8月5日正式上线。

据研发人员介绍，GAN网络在人工智能领域已有广泛应用，但在实际算法及应用处理过程中，数据集的训练收敛性及计算速度上，GAN网络结构、模型的评估上，判别模型的对抗性和稳健性上都是考验和挑战。结合量子计算，实现量子生成对抗网络，即QGAN，就能利用量子计算的并行计算的优势，通过量子线路实现量子生成对抗网络，可以加速数据集训练速度，并有效提升网络模型精度。该网络模型和算法的实现，在理论和算法实验运行上都证明了与经典的GAN网络相比，具有指数级的算法优势。

利用QGAN网络实现了一个在图像修复方面的应用示例，展现了量子计算机的生成对抗网络在人像修复领域拥有相对于经典计算机的速度优势和空间优势，证明了基于超导量子比特技术的量子机器学习可行性，在量子领域迈出了重要一步。

量子计算行业未来发展趋势预测

在一些传统行业，以现有人类科技的计算能力，所消耗的时间和成本巨大，如生物制药、化工、能源等;还有另一些本身对计算能力要求较高达到科技行业，也将会是量子计算实现商用的领域。例如：搜索、数字安全。人工智能、机器学习等等。

在2020年初，实验性量子计算机演示只需消耗世界上最大的超级计算机大约万分之一的能量，性能却超过了它们的1,000倍甚至更多，但是演示的应用看起来更像量子计算机自测。如果量子计算机注定要成功，那么它们将通过提高相关性和通用性来实现，因为计算优势已经显现。随着传统计算模式的增长正在趋近瓶颈，需要找到一个新的计算模式，来解决传统计算无法解决的问题。这个新的计算模式，就是量子计算。由于量子计算的特性，“在不久的将来，量子计算可以改变世界”已经成为了共识。

随着越来越多的玩家深入到这个行业，量子计算将会在各个行业中有越来越多的应用，特别是那些传统计算机被证明效率低下的一些情况下。量子计算的出现，为经典计算机算力的跃迁带来可能，但是目前量子计算技术仍处于初级阶段，距离解决工程规模的问题可能还需5-7年。预计，2027年，全球量子计算市场规模将达到107亿美元。

可以预见的是，在所有商业应用领域不存在偶然爆发的情况下，前5年的发展将非常平稳。生物医药和化工行业作为庞大的行业，在量子元年应用市场规模将占据大部分份额，随着时间推移，搜索、机器学习和数字安全三个行业凭借本身对计算的直接需求，将以量子计算作为时代跳板，市场规模占比逐渐扩大，成为量子计算应用领域的主流。

量子计算行业研究报告主要分析了量子计算行业的市场规模、量子计算市场供需求状况、量子计算市场竞争状况和量子科技主要企业经营情况、量子计算市场主要企业的市场占有率，同时对量子计算行业的未来发展做出科学的预测。

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