Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
Im Rahmen unseres Schwerpunktes »Quantenbildverarbeitung« untersuchen wir, inwiefern Quantencomputer (QC) klassische Bildverarbeitungsprobleme lösen können. Neben den theoretischen Resultaten steht die praktische Umsetzung auf der aktuellen Hardware und das Aufzeigen neuer Möglichkeiten im Vordergrund.
Wir gehen von konventionellen Bildern aus, daher muss die klassische Bildinformation in Quantenzuständen kodiert werden. Um die aktuellen Möglichkeiten auszuloten, haben wir Experimente auf Quancomputer-Simulatoren und auf echten Quantencomputern durchgeführt: Wir haben klassische Bilder in Quantenzustände konvertiert und anschließend wieder in klassische Bilder. In diesen Experimenten konnten wir den theoretisch vorhergesagten Vorteil einer exponentiell geringereren Anzahl an Qubits (Quanten-Bits) im Vergleich zu klassischen Bits praktisch nachweisen.
Der praktischen Nutzung dieses Vorteils stehen jedoch die aktuellen Fehler der Quantencomputer entgegen, die die Ausführbarkeit von Algorithmen stark einschränken. Aktuell sind 16 mal 16 Pixel große Bilder bearbeitbar, aber nur maximal zwei mal zwei Pixel große Grauwertbilder nach Kodieren und Dekodieren noch interpretierbar. Größere Bilder werden bis zur Unkenntlichkeit verrauscht. Details dazu gibt's im Paper »Improved FRQI on Superconducting Processors and its Restrictions in the NISQ Era« von Geng et al. (siehe Unten).
Unsere Verbesserung der Kodierungsmethode reduziert Fehler und Speicherbedarf und erhöht die Größe der verarbeitbaren Bilder auf 32 mal 32 Pixel. Nun forschen wir daran, hybride Algorithmen zu entwickeln, die trotz dieser Größenbeschränkung Vorteile des Quantencomputings in der Bildverarbeitung nutzbar machen.
