В ЮФУ разрабатывают алгоритмы для квантовых систем распознавания лиц на видеозаписях
Ученые Южного федерального университета (Ростов-на-Дону) разрабатывают алгоритмы для квантовых нейронных сетей, которые смогут вычислять человека в толпе на записях камер видеонаблюдения.
Об этом ТАСС во вторник рассказал доцент кафедры вычислительной техники Института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета (ИКТИБ ЮФУ) Сергей Гушанский.
Технологии распознавания лиц на записях систем видеонаблюдения требуют создания методов быстрой обработки большого количества данных и «умных» систем, способных сравнивать образы и различать их между собой. Разрабатываемые сегодня квантовые системы подходят для этих задач, так как, в отличие от современных компьютеров, они будут обладать в сотни раз большей вычислительной мощностью.
Для таких технологических решений потребуются новые алгоритмы работы, которые, в частности, разрабатывают ученые ЮФУ.
«Алгоритмы, над которыми мы работаем, позволят квантовым системам отслеживать путь конкретного человека по изображениям с разных камер видеонаблюдения при условии их достаточного количества. Это следующий уровень уличной безопасности, когда преступник не сможет „раствориться в толпе“. Системы, которые будут анализировать этот объем big data, по сути будут представлять собой квантовые нейросети, а еще проще — квантовые компьютеры», — пояснил ученый.
Авторы исследования пытаются создать сочетания классических математических алгоритмов и методов квантовых вычислений. Для испытаний эффективности созданных вариантов они используют симулятор квантовых вычислений.
К 2022 году ученые намерены представить первые квантовые алгоритмы, применимые в отечественных системах распознавания образов. Работа исследователей поддержана Российским фондом фундаментальных исследований (РФФИ).
