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IonQ、画像分類と3D物体検出のための量子機械学習アプリケーションでHyundaiと共同

 自動車メーカーが、自動走行車や半自動走行車を実現するためには、計算能力の大幅な向上が必要であることはご存じの通り。本格的な量子コンピュータを、自動車に搭載することは何十年も先の話だが、それでも、量子コンピュータは自動車関連の様々な機械学習アプリケーションにおいて、機械学習モデルの学習を加速させる大きな可能性を秘めている。機械学習モデルの「学習」は最も計算量の多いものである。機械学習において最も計算量の多い作業であり、潜在的な状況の大規模なデータセットをモデルに与え、高度なアルゴリズムを用いて、画像中の特徴を認識するのに使用できる数学的モデルを作成することからなっている。

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