Fabrikhalle

Quantum Computation Deep Learning zur Qualitätsverbesserung in der Stahlindustrie

|09.05.2022

Ziel dieses Beitrags ist es, die potenziellen Möglichkeiten der Technologie des maschinellen Lernens mit Quanten (ein Zweig des Quantencomputers) bei der Überwachung der Oberflächenqualität in Stahlherstellungsprozessen zu erforschen, bei denen die Umweltbedingungen die Qualität der Bilder beeinflussen können. Es wird ein Vergleich mit dem klassischen Deep-Learning-Klassifikationsschema durchgeführt. Der Anwendungsfall, der durch die sogenannte Quantenfaltungskonfiguration angetrieben wird, zeigt ein großes Potenzial für den Einsatz dieser Technologie in diesem Bereich, vor allem wegen der Geschwindigkeit bei der Verwendung einer physikalischen Quanten-Engine.

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