IonQ проверила QCBM на радарных спутниковых снимках

Исследователи IonQ протестировали генеративную квантовую модель QCBM на реальных данных синтетической апертурной радиолокации (SAR) компании Capella Space. В эксперименте использовались снимки с разрешением 1,2 м: учёбы авиабазы Корпуса морской пехоты Мирамар в Сан‑Диего и съёмки извержения вулкана Питон‑де‑ла‑Фурнез на острове Реюньон.

Часть вычислений выполнялась на квантовых процессорах IonQ Forte и Forte Enterprise; модель также проверяли в идеальном симуляторе. Задача состояла в выявлении изменений на поверхности между двумя снимками в условиях, когда классические методы оценки фона работают плохо из‑за недостатка наблюдений для отдельных значений пикселей.

На данных высокого разрешения распределение значений отражения оказалось сильно неравномерным: для многих уровней отражения доступно мало примеров, и прямая оценка фона по наблюдениям ухудшается. Вкратце метод авторов заключался в генерации недостающей статистики с помощью QCBM и использовании этой генеративной модели для обнаружения изменений.

На наборе с авиабазой Мирамар полностью квантовая реализация показала F1‑score 0,32; два классических метода дали 0,16 и 0,24. В идеальном симуляторе QCBM достиг F1‑score 0,41. На данных извержения вулкана все три подхода показали максимум примерно 0,66.

После предварительной обработки, которая выравнивала распределение пикселей и делала данные более удобными для классических алгоритмов, все методы показали близкие значения около 0,55–0,56. В работе указывается, что преимущество QCBM проявлялось в ситуациях с явно недостаточной статистикой пикселей и негауссовыми распределениями.

Авторы отмечают ещё одно ограничение: модель обычно нужно обучать отдельно для каждой пары снимков. В дополнительном эксперименте QCBM, обученную на одном участке авиабазы, применили к другому без повторного обучения; полученный результат оказался выше классических алгоритмов, но признан предварительным и требующим дальнейшей проверки.

IonQ планирует продолжить эксперименты с применением квантовых моделей для мониторинга инфраструктуры, стихийных бедствий, состояния окружающей среды и оборонных задач. Ранее компания объявляла о планах размещения 256‑кубитной системы Superion 256 в NVIDIA Accelerated Quantum Research Center для изучения гибридных квантово‑классических решений.

Часть вычислений в текущей работе выполнялась на доступных квантовых процессорах IonQ, что позволило оценить применимость QCBM на реальном оборудовании и определить направления для дальнейших исследований.