Kvantumkorrelációval 15 százalékkal pontosabb az objektumfelismerés sötétben
A kutatók a korrelált fotonok felhasználásával és egy speciális betanítási eljárással, a Correlation-Aware Training (CAT) módszerrel érték el a jelentős javulást.
Új hibrid optikai-elektronikus számítógépes látásrendszert fejlesztettek ki, amely extrém alacsony fényviszonyok mellett is képes jelentősen javítani az objektumfelismerés pontosságát — írja az ArXiv kutatása.
A rendszer a korrelált fotonforrásokat használja ki, amelyek lehetővé teszik a nagy hűségű képek rekonstruálását zajos kamerafelvételekből. Ez a módszer kihasználja, hogy a jelfotonok térben korrelálnak, míg a zajból eredő detektor kattanások nem.
Kvantumtechnológia és AI együttesen
A kutatók bemutatták, hogyan alkalmazható a korrelált foton megvilágítás egy hibrid optikai-elektronikus számítógépes látásfolyamatban az objektumfelismerés előnyére. Létrehoztak egy úgynevezett Correlation-Aware Training (CAT) eljárást, amely egy betanítható korrelált fotonforrás és egy Transformer backend végpontok közötti optimalizálását jelenti. A Transformer így megtanulja kihasználni a korrelációkat, mindössze kevés (legfeljebb 100) felvételből.
A kísérletek során a rendszer akár 15 százalékos osztályozási pontosságnövekedést is mutatott, ami jelentős előrelépést jelent a gyenge fényviszonyok melletti számítógépes látás terén. Ez a megközelítés különösen hasznos lehet olyan alkalmazásokban, ahol a hagyományos képalkotási módszerek korlátokba ütköznek a fényhiány miatt.